Különbség a nagy adat és az adatbányászat között
Mi az a Big Data?
A Big Data egy hatalmas mennyiségű adat, amely strukturálható, félig strukturált és strukturálatlan. 5 V-ot tartalmaz, azaz
- Mennyiség: Olyan adatmennyiségre vagy adatméretre utal, amely kvintillionban lehet, ha nagy adat áll rendelkezésre.
- Változat: Különböző típusú adatokra vonatkozik, például közösségi média, webszerver naplók stb.
- Sebesség: Arra utal, hogy az adatok milyen gyorsan növekszenek, az adatok exponenciálisan növekedjenek, és nagyon gyors ütemben.
- Valóosság: Az adatok bizonytalanságára utal, például a közösségi média azt jelenti, hogy az adatok megbízhatók-e vagy sem.
- Érték: Azokra az adatokra vonatkozik, amelyeket megőrizünk és érdemes feldolgozni, és hogy hogyan profitálunk ebből a hatalmas mennyiségű adatból.
A nagy adatok elemezhetők olyan információkkal, amelyek jobb döntéseket és stratégiai üzleti lépéseket eredményeznek.
Mennyi adat szükséges ahhoz, hogy Big Data-nak hívjuk?
Általában olyan adatok, amelyek egyenlő vagy nagyobb, mint 1 Tb, Big Data néven ismertek. Az elemzők azt jósolják, hogy 2020-ra 5200 Gbs adat lesz a világon minden emberről.
Példa: Az emberek átlagosan kb. 50 millió tweetet költenek naponta, a Walmart óránként 1 millió ügyfél tranzakciót dolgoz fel.
Miért fontos a nagy adat?
A Big Data fontossága nem azt jelenti, hogy mennyi adatunk van, hanem azt, hogy mit szerezhetnénk ezekből az adatokból. Elemezhetjük az adatokat a költség és az idő csökkentése érdekében, okos döntéshozatal stb.
Kihívások :
- Ilyen hatalmas mennyiségű adat hatékony tárolása.
- Hogyan lehet feldolgozni és kinyerni az értékes információt ebből a hatalmas mennyiségű adatból egy adott időkereten belül?
Megoldás: Hadoop és Spark keret
Mi az Adatbányászat (KDD)?
Az Adatbányászat, az úgynevezett adatmegosztási tudásmegállapítás is a tudás kinyerésére vonatkozik nagy mennyiségű adatból, azaz a nagy adatból. Főként statisztikában, gépi tanulásban és mesterséges intelligenciában használják. Ez a „tudásfeltárás adatbázisokban” lépése.
Az üzleti élet és a kormány megosztja az általuk összegyűjtött információkat azzal a céllal, hogy kereszthivatkozásokat végezzenek, hogy több információt kapjanak az adatbázisukban követett emberekről.
Az adatbányászat összetevői főleg 5 szintből állnak, ezek a következők: -
- Kicsomagolja, transzformálja és töltse be az adatokat a raktárba
- Tárolja és kezelje
- Adatokhoz való hozzáférés biztosítása (kommunikáció)
- Elemzés (folyamat)
- Felhasználói felület (Adatok jelennek meg a felhasználó számára)
Adatbányászat szükségessége
Elemezze a tárolt tranzakciós adatok kapcsolatát és mintáit, hogy információkat szerezzen, amelyek elősegítik a jobb üzleti döntéseket.
Az adatbányászat segít a hitelminősítésekben, a célzott marketingben és a csalások észlelésében, például az, hogy mely típusú ügyletek csalásnak tekinthetők: ellenőrzi a felhasználó korábbi tranzakcióit, ellenőrzi az ügyfélkapcsolatot, például melyik ügyfél hűséges, és melyik hagyja el más társaságot.
Az adatbányászat segítségével 4 kapcsolatot létesíthetünk:
- Osztályok: A cél megkeresésére szolgál
- Klaszterek: Az adatelemeket logikai kapcsolathoz csoportosítja
- Asszociáció: Az adatok közötti kapcsolat
- Szekvenciális minta: A viselkedési minták és trendek előrejelzése.
Az adatbányászat kihívásai
- Különböző típusú tudás bányászása az adatbázisokban
- A zaj és a hiányos adatok kezelése
- Az adatbányászati algoritmusok hatékonysága és méretezése
- Relációs és komplex típusú adatok kezelése
- Az adatbiztonság, integritás és magánélet védelme
Összehasonlítás a nagy adatok és az adatbányászat között (Infographics)
Az alábbiakban a 8 legnagyobb összehasonlítás található a Big Data és az Data Mining között
legfontosabb különbség a nagy adat és az adatbányászat között
Az alábbiakban bemutatjuk a különbséget a Big Data és az Data Mining között
A nagy adat és az adatbányászat két különféle fogalom, a nagy adat nagyszámú adatra utal, míg az adatbányászat az adatok mély behatolására utal, hogy kicsi vagy nagy mennyiségű adatból kinyerjék a kulcstudást / mintát / információt. .
Az Adatbányászat fő fogalma az, hogy alaposan elemezzék az adatok mintáinak és kapcsolatainak elemzését, amelyeket tovább lehet használni a mesterséges intelligencia, a prediktív elemzés stb. Területén. A Big Data fő fogalma azonban az adatok forrása, változatossága, mennyisége és tárolja és feldolgozza ezt az adatmennyiséget.
A nagy adatok elemzése üzleti megoldás vagy üzleti meghatározás meghatározása szempontjából döntő szerepet játszik a növekedés meghatározásában.
Azt mondhatjuk, hogy az Adatbányászatnak nem függnie kell a nagy adatoktól, mivel meg lehet valósítani a kis vagy nagy adatmennyiségen, de a nagy adatok egyértelműen az Adatbányászattól függnek, mert ha nem találjuk meg a nagy mennyiség értékét / fontosságát adat, akkor az adatoknak nincs haszna.
Big Data vs Data Mining összehasonlító táblázat
| Funkció | Adatbányászat | Nagy adat |
| Fókusz | Elsősorban az adatok sok részletére összpontosít | Elsősorban az adatok közötti sok kapcsolatra összpontosít |
| Kilátás | Az adatok közeli képe | Ez az adatok nagy képe |
| Adat | Ez fejezi ki az adatokat | Ez az adatok miértét fejezi ki |
| Hangerő | Használható kis vagy nagy adatokhoz | Nagyon sok adatkészletre vonatkozik |
| Meghatározás | Ez egy módszer az adatok elemzésére | Ez egy fogalom, mint egy pontos kifejezés |
| Adattípusok | Strukturált adatok, relációs és dimenziós adatbázis. | Strukturált, félig strukturált és nem strukturált adatok (NoSQL-ben) |
| Elemzés | Elsősorban statisztikai elemzés, az üzleti tényezők előrejelzésére és felfedezésére összpontosítva kis léptékben. | Főként az adatok elemzése, az üzleti tényezők előrejelzésére és felismerésére összpontosítva, nagy léptékben. |
| Eredmények | Főként stratégiai döntéshozatalra | Irányítópultok és prediktív intézkedések |
Következtetés - nagy adat vs. adatbányászat
Mint láttuk, a nagy adatok csak nagy mennyiségű adatra vonatkoznak, és az összes nagy adatmegoldás az adatok elérhetőségétől függ. Az üzleti intelligencia és az adatbányászat kombinációjának tekinthető.
Az adatbányászat különféle eszközöket és szoftvereket használ a nagy adatokon a konkrét eredmények visszatéréséhez. Elsősorban „tűt keres a szénakazalban”
Röviden: a nagy adat az eszköz, és az adatbányász az a menedzser, amelyet hasznos eredmények elérésére használnak.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Big Data vs Data Mining, azok jelentésének, a Head-Head-Összehasonlítás, a Legfontosabb Különbségek, az Összehasonlító Táblázat és a Következtetés című részhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Big Data vs Data Science - miben különböznek egymástól?
- Big Data vs Apache Hadoop - A 4. legjobb összehasonlítás, amelyet meg kell tanulnia
- 7 fontos adatbányászati technika a legjobb eredmények elérése érdekében
- Üzleti intelligencia VS adatbányászat - melyik hasznosabb