Razlika med rudarjenjem podatkov in velikimi podatki

Živimo v svetu, kjer se vsak dan zbira nora količina podatkov. Vsako minuto se na YouTube naloži približno 48 ur videoposnetkov. Vendar ni pomembna količina podatkov; pomembno je, kaj organizacije in podjetja počnejo s podatki. Shranjevanje in obdelava podatkov postaja zahtevna naloga, saj podatki hitro rastejo. S poslovnega vidika so podatki kralj. Analitika je nova "kraljica znanosti". Data mining je orodje za odkrivanje znanja iz podatkov.

Kaj so veliki podatki?

Veliki podatki so prej pomenili nestrukturirane kose podatkov, pridobljenih ali pridobljenih iz interneta v petabajtni lestvici. Pravzaprav se zdi, da je bil izraz „veliki podatki“ v sedanji obliki prvič uporabljen v poznih devetdesetih letih prejšnjega stoletja, prvi akademski članek pa je leta 2003 objavil Francis X. Diebolt - „Modeli dinamičnih faktorjev velikih podatkov za makroekonomska merjenja in napovedovanje“. Dobo velikih podatkov prepoznamo po hitro naraščajočih količinah podatkov, ki daleč presegajo tisto, kar si je večina ljudi predstavljala, da bi se kdaj zgodilo. Pred začetkom obdobja velikih podatkov so organizacije podatkom pripisale relativno nizko vrednost. Toda z eksplozijo podatkov se je ta naložba v zbiranje in shranjevanje podatkov glede na njihovo potencialno prihodnjo vrednost spremenila. Trenutno je znano, da se je 90% velikih podatkov nabralo samo v zadnjih nekaj letih. Številne tehnološke inovacije in vse večja uporaba pametnih telefonov spodbujajo dramatičen porast podatkov. Preprosto povedano, veliki podatki odražajo hitro spreminjajoči se svet, v katerem živimo.

Kaj je podatkovno rudarjenje?

Zdaj, ko smo v dobi velikih podatkov , največji izziv ni pridobivanje podatkov, temveč pridobivanje pravih podatkov in uporaba računalnikov za povečanje znanja in prepoznavanje vzorcev, ki jih prej nismo mogli prepoznati. Podatki v surovi obliki nimajo vrednosti. Stopnja kopičenja podatkov narašča hitreje od naše sposobnosti za analizo in obdelavo tako velikih naborov podatkov za sprejemanje odločitev. Terabajti ali petabajti podatkov vsako sekundo pritečejo v naša računalniška omrežja. Močna in vsestranska orodja so potrebna za samodejno filtriranje ogromnih količin podatkov in odkrivanje dragocenih informacij ter nazadnje preoblikovanje teh podatkov v organizirano znanje. Ta potreba je privedla do rojstva podatkovnega rudarjenja. Tako rudarjenje podatkov spreminja podatke v znanje. Pridobivanje podatkov poskuša najti odnose in povezave med podatkovnimi elementi, ki jih prej nismo našli. To je proces odkrivanja vzorcev, nepravilnosti in korelacij v velikih skladiščih podatkov in spreminjanje teh podatkov v znanje, ki ga je mogoče uporabiti.

Razlika med rudarjenjem podatkov in velikimi podatki

Opredelitev

-Veliki podatki so vseobsegajoč izraz, ki se nanaša na zbiranje in kasnejšo analizo bistveno velikih podatkovnih nizov, ki lahko vsebujejo skrite informacije ali vpoglede, ki jih s tradicionalnimi metodami in orodji ni mogoče odkriti. Količina podatkov je za tradicionalne računalniške sisteme precej velika za obdelavo in analizo.

Podatkovno rudarjenje je proces premikanja skozi ogromne kupe podatkov za informacije in dejanske vpoglede. To je proces odkrivanja vzorcev, nepravilnosti in korelacij v velikih skladiščih podatkov in spreminjanje teh surovih podatkov v organizirano znanje.

Namen

- Big Data se nanaša na uporabo napovedne analitike, analitike vedenja uporabnikov ali drugih metod za analizo podatkov za pridobivanje vrednosti iz podatkov z velikostmi, ki presegajo zmogljivost pogosto uporabljenih programskih orodij za zajemanje, upravljanje in obdelavo. Namen je odkriti vpoglede iz raznolikih, zapletenih in množičnih podatkovnih nizov.

Pridobivanje podatkov poskuša najti odnose in povezave med podatkovnimi elementi, ki jih prej nismo našli. Pridobivanje podatkov je rudarjenje znanja in kako uporabiti surove podatke za ustvarjanje neke vrste znanja, ki se lahko uporabi pri odločanju. Poskuša najti skrite vzorce iz že razpoložljivih podatkov.

Značilnosti

  - Velike podatke je mogoče opredeliti s tremi glavnimi atributi ali značilnostmi, tremi V: Raznolikost, Volumen in Hitrost. Ti so ključni za razumevanje, kako lahko merimo velike podatke. Raznolikost se nanaša na različne vrste podatkov, kot so strukturirani, polstrukturirani in nestrukturirani podatki; Obseg se nanaša na velike količine ustvarjenih podatkov; in Velocity se nanaša na hitrost, s katero se podatki generirajo.

Pridobivanje podatkov je podobno iskanju, vendar ne išče ali sprašuje po podatkih; uporablja se za različne oblike podatkov za iskanje zanimivih vzorcev in ne za rezultate iz baze podatkov.

Uporabljajte primere

-Različna področja v današnjem vsakdanjem življenju uporabljajo velike podatke za olajšanje postopka shranjevanja in obdelave podatkov. Številni primeri uporabe velikih podatkov vključujejo finančne storitve, letalske prevoznike in podjetja za tovornjake, zdravstveni sektor, telekomunikacije in javne službe, medije in zabavo, e -trgovino, izobraževanje, internet stvari itd.

Uporaba podatkovnega rudarjenja je modra in raznolika. Nekatere osnovne aplikacije vključujejo priporočila za izdelke v e -trgovini, analizo spletnih strani, napovedi delniških trgov, rudarjenje podatkov v zdravstvu itd. Rudarjenje podatkov je osnova za strojno učenje in aplikacije AI po vsem svetu.

Data Mining vs Big Data: Primerjalna tabela

Povzetek podatkovnega rudarjenja in velikih podatkov

Veliki podatki se nanašajo na velike nabore podatkov, ki lahko vsebujejo skrite informacije ali vpoglede, ki jih s tradicionalnimi metodami in orodji ni mogoče odkriti. Količina podatkov je za tradicionalne računalniške sisteme precej velika za obdelavo in analizo. Pridobivanje podatkov spreminja surove podatke v znanje, ker podatki v njihovi surovi obliki nimajo vrednosti. Pridobivanje podatkov poskuša najti odnose in povezave med podatkovnimi elementi, ki jih je mogoče uporabiti za učinkovito odločanje.

Poglej več o: ,