Munurinn á Data Mining og Big Data

Við búum í heimi þar sem geðveikt magn af gögnum er safnað daglega. Til dæmis er um 48 klukkustunda myndböndum hlaðið upp á YouTube á hverri mínútu. En það er ekki gagnamagnið sem skiptir máli; það er það sem samtök og fyrirtæki gera við gögnin sem skipta máli. Geymsla og vinnsla gagna verður krefjandi verkefni, þar sem gögn vaxa hratt. Frá viðskiptasjónarmiði eru gögn konungur. Og greining er nýja „vísindadrottningin. Gagnavinnsla er tæki til að uppgötva þekkingu úr gögnum.

Hvað er Big Data?

Stór gögn áttu áður við óuppbyggða bita af gögnum sem voru unnar eða búnar til af internetinu í petabytes mælikvarða. Reyndar virðist hugtakið „Big Data“ í núverandi mynd hafa verið fyrst notað seint á tíunda áratugnum og fyrsta fræðiritið var gefið út árið 2003 af Francis X. Diebolt - „Big Data Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measuring and Forecasting.“ Stóra gagnaöldin er viðurkennd með hratt vaxandi gagnamagni, langt umfram það sem flestir ímynduðu sér að myndi nokkru sinni gerast. Áður en stóra gagnaöldin hófst gáfu stofnanir gögnunum tiltölulega lítið gildi. En með sprengingu gagna hefur þessi fjárfesting í að safna og geyma gögn fyrir hugsanlegt framtíðargildi þeirra breyst. Nú er vitað að 90% af stóru gögnum hafa safnast saman á síðustu tveimur árum einum. Fjölmargar tækninýjungar og aukin notkun snjallsíma knýja fram hina miklu gagnaaukningu. Svo einfaldlega, stór gögn endurspegla heiminn sem við búum í hratt breytilegum.

Hvað er Data Mining?

Nú þegar við erum á stóra gagnaöldinni er stærsta áskorunin ekki að fá gögn heldur að fá rétt gögn og nota tölvur til að auka þekkingu okkar og bera kennsl á mynstur sem við gátum ekki greint áður. Gögn í óunnu formi hafa ekkert gildi. Gagnasöfnunin eykst hraðar en getu okkar til að greina og vinna úr svo stórum gagnasettum til að taka ákvarðanir. Terabytes eða petabytes af gögnum streyma inn í tölvunet okkar á sekúndu. Öflug og fjölhæf verkfæri eru nauðsynleg til að sía sjálfkrafa í gegnum gríðarlegt magn gagna og uppgötva dýrmætar upplýsingar og að lokum umbreyta þeim gögnum í skipulagða þekkingu. Þessi nauðsyn hefur leitt til fæðingar gagnavinnslu. Svo, gagnavinnsla er að breyta gögnum í þekkingu. Gagnavinnsla reynir að finna tengsl og tengsl milli gagnaþátta sem ekki hafa fundist áður. Það er ferlið við að finna mynstur, frávik og fylgni í stórum gagnaverslunum og breyta þeim í nothæfa þekkingu.

Munurinn á Data Mining og Big Data

Skilgreining

-Big Data er allt innifalið hugtak sem vísar til söfnunar og síðari greiningar á verulega stórum gagnasettum sem geta innihaldið falnar upplýsingar eða innsýn sem ekki var hægt að uppgötva með hefðbundnum aðferðum og tækjum. Gagnamagnið er nokkuð mikið fyrir hefðbundin tölvukerfi til að meðhöndla og greina.

Data Mining er ferlið við að fara í gegnum gríðarlega hrúgu af gögnum til að fá upplýsingar og nothæfa innsýn. Það er ferlið við að finna mynstur, frávik og fylgni í stórum gagnaverslunum og breyta þeim hráu gögnum í skipulagða þekkingu.

Tilgangur

- Stór gögn vísa til notkunar á forspárgreiningu, greiningu notendahegðunar eða annarra gagnagreiningaraðferða til að draga verðmæti úr gögnum með stærðum umfram getu algengra hugbúnaðartækja til að fanga, stjórna og vinna úr. Tilgangurinn er að uppgötva innsýn úr gagnasettum sem eru fjölbreytt, flókin og umfangsmikil.

Gagnavinnsla reynir að finna tengsl og tengsl milli gagnaþátta sem ekki hafa fundist áður. Gagnavinnsla er þekkingarnám og hvernig á að nýta hrá gögnin til að búa til einhvers konar þekkingu sem hægt er að nota við ákvarðanatöku. Það reynir að finna falin sniðmát úr fyrirliggjandi gögnum.

Einkenni

  - Big Data er hægt að skilgreina með þremur helstu eiginleikum eða eiginleikum, þremur Vs: Fjölbreytni, rúmmáli og hraða. Þetta er lykillinn að því að skilja hvernig við getum mælt stór gögn. Með fjölbreytni er átt við hinar ýmsu gagnategundir, svo sem skipulögð, hálfskipulögð og óuppbyggð gögn; Rúmmál vísar til mikils gagna sem myndast; og Hraði vísar til hraðans sem gögnin eru búin til.

Gagnavinnsla er svipuð leit en hún er ekki að leita eða spyrja í gögnunum; það er notað á ýmis konar gögn til að finna áhugaverð mynstur frekar en niðurstöður úr gagnagrunni.

Notaðu mál

-Ýmis svið í daglegu lífi í dag eru að nota stór gögn til að auðvelda geymslu og vinnslu gagna. Mörg dæmin um notkun stórra gagna eru meðal annars fjármálaþjónusta, flugfélög og vöruflutningafyrirtæki, heilbrigðisgeirinn, fjarskipti og veitur, fjölmiðlar og afþreying, netverslun, menntun, IoT o.s.frv.

Notkun gagnavinnslu er skynsamleg og fjölbreytt. Sum grunnforrit innihalda tillögur um vörur í netverslun, vefsíðugreiningu, spár á hlutabréfamarkaði, námuvinnslu í heilbrigðisþjónustu osfrv. Gagnavinnsla er grunnur að vélanámi og AI forritum um allan heim.

Data Mining vs Big Data: Samanburðartafla

Samantekt á Data Mining og Big Data

Stór gögn vísa til stórra gagna sem geta innihaldið falnar upplýsingar eða innsýn sem ekki var hægt að uppgötva með hefðbundnum aðferðum og tækjum. Gagnamagnið er nokkuð mikið fyrir hefðbundin tölvukerfi til að meðhöndla og greina. Gagnavinnsla er að breyta hráum gögnum í þekkingu vegna þess að gögn í óunnu formi þeirra hafa ekkert gildi. Gagnavinnsla reynir að finna tengsl og tengsl milli gagnaþátta sem hægt er að nota til að taka árangursríka ákvarðanatöku.

Nýjustu færslur eftir Sagar Khillar ( sjá allt )

Sjá meira um: ,