Verschil tussen big data en datamining
Wat is big data?
Big Data verwijst naar een enorme hoeveelheid gegevens die gestructureerd, semi-gestructureerd en ongestructureerd kan zijn. Het bestaat uit 5 V's ie
- Volume: het verwijst naar een hoeveelheid gegevens of de grootte van gegevens die in quintiljoen kan zijn als het gaat om big data.
- Verscheidenheid: het verwijst naar verschillende soorten gegevens, zoals sociale media, webserverlogboeken enz.
- Snelheid: het verwijst naar hoe snel gegevens groeien, gegevens exponentieel groeien en met een zeer hoge snelheid.
- Waarheid: het verwijst naar een onzekerheid van gegevens zoals sociale media betekent of de gegevens kunnen worden vertrouwd of niet.
- Waarde: het verwijst naar de gegevens die we opslaan en verwerken waard is en hoe we profiteren van deze enorme hoeveelheid gegevens.
Big data kan worden geanalyseerd op inzichten die leiden tot betere beslissingen en strategische zakelijke bewegingen.
Hoeveel data heb je nodig om Big Data te heten?
Gewoonlijk worden gegevens die gelijk zijn aan of groter zijn dan 1 TB bekend als Big Data. Analisten voorspellen dat er tegen 2020 5.200 Gbs aan gegevens zullen zijn over elke persoon ter wereld.
Voorbeeld: mensen geven gemiddeld ongeveer 50 miljoen tweets per dag uit, Walmart verwerkt 1 miljoen klantentransacties per uur.
Waarom is big data belangrijk?
Het belang van Big Data betekent niet hoeveel gegevens we hebben, maar wat zou u uit die gegevens halen. We kunnen gegevens analyseren om kosten en tijd te verminderen, slimme besluitvorming enz.
Uitdagingen :
- Zo'n enorme hoeveelheid gegevens efficiënt opslaan.
- Hoe verwerken en extraheren we waardevolle informatie uit deze enorme hoeveelheid gegevens binnen een bepaald tijdsbestek?
Oplossing: Hadoop en Spark-framework
Wat is datamining (KDD)?
Datamining, ook bekend als Knowledge Discovery of Data, verwijst naar het extraheren van kennis uit een grote hoeveelheid gegevens, oftewel Big Data. Het wordt voornamelijk gebruikt in statistieken, machine learning en kunstmatige intelligentie. Het is de stap van "Kennisontdekking in databases".
Het bedrijfsleven en de overheid delen informatie die ze hebben verzameld met het doel ernaar te verwijzen om meer informatie te vinden over de mensen die in hun databases zijn gevolgd.
De componenten van datamining bestaan hoofdzakelijk uit 5 niveaus, die zijn: -
- Gegevens extraheren, transformeren en laden in magazijn
- Opslaan en beheren
- Zorg voor gegevenstoegang (communicatie)
- Analyseren (proces)
- Gebruikersinterface (gegevens presenteren aan gebruiker)
Nood aan datamining
Analyseer relatie en patronen in opgeslagen transactiegegevens om informatie te krijgen die helpt bij betere zakelijke beslissingen.
Datamining helpt bij kredietbeoordelingen, gerichte marketing, fraudedetectie zoals welke soorten transacties als een fraude zijn door de eerdere transacties van een gebruiker te controleren, de klantrelatie te controleren, welke klanten loyaal zijn en die naar een ander bedrijf vertrekken.
We kunnen 4 relaties aangaan met datamining:
- Klassen: het wordt gebruikt om het doel te lokaliseren
- Clusters: het groepeert de gegevensitems naar logische relatie
- Associatie: relatie tussen gegevens
- Sequentieel patroon: anticiperen op gedragspatronen en trends.
Uitdagingen in datamining
- Verschillende soorten kennis ontginnen in databases
- Omgaan met ruis en onvolledige gegevens
- Efficiëntie en schaling van datamining-algoritmen
- Omgaan met relationele en complexe soorten gegevens
- Bescherming van gegevensbeveiliging, integriteit en privacy
Head-to-head vergelijking tussen big data versus datamining (infographics)
Hieronder vindt u de Top 8-vergelijking tussen Big Data versus Data Mining
belangrijkste verschil tussen big data versus datamining
Hieronder is het verschil tussen Big Data en Data Mining als volgt
Big Data en Data Mining zijn twee verschillende concepten, Big data is een term die verwijst naar een grote hoeveelheid data, terwijl datamining verwijst naar een diepe drive in de data om de belangrijkste kennis / patroon / informatie uit een kleine of grote hoeveelheid data te halen .
Het hoofdconcept in Data Mining is diep ingaan op het analyseren van de patronen en relaties van gegevens die verder kunnen worden gebruikt in kunstmatige intelligentie, voorspellende analyse enz. Maar het hoofdconcept in Big Data is de bron, variëteit, hoeveelheid gegevens en hoe deze hoeveelheid gegevens opslaan en verwerken.
Het analyseren van big data om een bedrijfsoplossing te geven of om een bedrijfsdefinitie te maken, speelt een cruciale rol om de groei te bepalen.
We kunnen zeggen dat Data Mining niet afhankelijk hoeft te zijn van Big Data, omdat het kan worden gedaan met de kleine of grote hoeveelheid data, maar big data is zeker afhankelijk van Data Mining, want als we de waarde / het belang van een grote hoeveelheid niet kunnen vinden van gegevens, dan zijn die gegevens nutteloos.
Vergelijkingstabel big data versus datamining
| Voorzien zijn van | Datamining | Big Data |
| Focus | Het richt zich vooral op veel details van een data | Het richt zich vooral op veel relaties tussen gegevens |
| Visie | Het is een close-up van gegevens | Het is het grote beeld van gegevens |
| Gegevens | Het drukt uit hoe zit het met de gegevens | Het drukt uit waarom van de gegevens |
| Volume | Het kan worden gebruikt voor kleine of grote gegevens | Het verwijst naar een grote hoeveelheid gegevenssets |
| Definitie | Het is een techniek om gegevens te analyseren | Het is een concept dan een precieze term |
| Gegevenstypen | Gestructureerde gegevens, relationele en dimensionale database. | Gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens (in NoSQL) |
| Analyse | Voornamelijk statistische analyse, focus op voorspelling en ontdekking van bedrijfsfactoren op kleine schaal. | Vooral data-analyse, focus op voorspelling en ontdekking van zakelijke factoren op grote schaal. |
| resultaten | Vooral voor strategische besluitvorming | Dashboards en voorspellende maatregelen |
Conclusie - Big Data versus Data Mining
Zoals we zagen, verwijst Big data alleen naar een grote hoeveelheid data en alle big data-oplossingen zijn afhankelijk van de beschikbaarheid van data. Het kan worden beschouwd als de combinatie van Business Intelligence en Data Mining.
Data mining maakt gebruik van verschillende soorten tools en software op Big data om specifieke resultaten te retourneren. Het is vooral "op zoek naar een naald in een hooiberg"
Kortom, big data is de troef en datamining is de manager die wordt gebruikt om gunstige resultaten te leveren.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Big Data versus Data Mining, hun betekenis, Head to Head Comparison, Key Differences, Comparision Table en Conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Big Data versus Data Science - Hoe zijn ze anders?
- Big Data vs Apache Hadoop - Top 4-vergelijking die u moet leren
- 7 Belangrijke technieken voor datamining voor de beste resultaten
- Business Intelligence VS Data Mining - Welke is nuttiger