Rozdiel medzi ťažbou veľkých dát a údajov
Čo sú to veľké dáta?
Big Data sa týka veľkého množstva dát, ktoré môžu byť štruktúrované, semi-štruktúrované a neštruktúrované. Skladá sa z 5 Vs, tj
- Zväzok: Vzťahuje sa na množstvo údajov alebo veľkosť údajov, ktoré môžu byť v miliónoch, pokiaľ ide o veľké údaje.
- Variety: Vzťahuje sa na rôzne typy údajov, ako sú sociálne médiá, denníky webového servera atď.
- Rýchlosť: Označuje to, ako rýchlo údaje rastú, údaje exponenciálne rastú a veľmi rýchlo.
- Pravdivosť: Ide o neistotu údajov, ako sú napríklad sociálne médiá, či sa dá spoľahnúť alebo nie.
- Hodnota: Vzťahuje sa na údaje, ktoré uchovávame a spracovávame, a aké výhody z tohto obrovského množstva údajov získavame.
Veľké údaje možno analyzovať na základe poznatkov, ktoré vedú k lepším rozhodnutiam a strategickým obchodným krokom.
Koľko údajov treba nazvať Big Data?
Údaje, ktoré sa rovnajú alebo sú väčšie ako 1 Tb, sa zvyčajne nazývajú Big Data. Analytici predpovedajú, že do roku 2020 bude existovať 5 200 Gbs údajov o každej osobe na svete.
Príklad: V priemere ľudia minú okolo 50 miliónov tweetov. Walmart spracúva 1 milión zákazníckych transakcií za hodinu.
Prečo sú dôležité veľké dáta?
Dôležitosť veľkých údajov neznamená, koľko údajov máme, ale čo by ste z týchto údajov získali. Môžeme analyzovať údaje, aby sme znížili náklady a čas, inteligentné rozhodovanie atď.
Výzvy :
- Efektívne ukladanie tak obrovského množstva údajov.
- Ako spracujeme a získame cenné informácie z tohto obrovského množstva údajov v danom časovom rámci?
Riešenie: Hadoop a Spark framework
Čo je dolovanie dát (KDD)?
Ťažba dát, známa tiež ako Zisťovanie údajov, sa vzťahuje na získavanie poznatkov z veľkého množstva údajov, tj veľkých dát. Používa sa hlavne v štatistike, strojovom učení a umelej inteligencii. Je to krok „získavania poznatkov v databázach“.
Podniky a vláda zdieľajú informácie, ktoré zozbierali s cieľom ich krížového odkazu, aby zistili viac informácií o ľuďoch sledovaných v ich databázach.
Zložky ťažby údajov pozostávajú hlavne z 5 úrovní, a to:
- Extrahujte, transformujte a načítajte údaje do skladu
- Ukladajte a spravujte
- Poskytovanie prístupu k údajom (komunikácia)
- Analyzovať (proces)
- Užívateľské rozhranie (súčasné údaje pre používateľa)
Potreba ťažby údajov
Analyzujte vzťah a vzorce v uložených transakčných údajoch, aby ste získali informácie, ktoré pomôžu pri lepších obchodných rozhodnutiach.
Získavanie údajov pomáha pri úverových ratingoch, cielenom marketingu, zisťovaní podvodov, ako sú typy transakcií, ktoré majú byť podvodom, pri kontrole minulých transakcií používateľa, pri kontrole vzťahov so zákazníkmi, ako sú zákazníci, ktorí sú lojálni a ktoré zanechajú inej spoločnosti.
Môžeme robiť 4 vzťahy pomocou dolovania dát:
- Triedy: Používa sa na lokalizáciu cieľa
- Klastre: Zoskupí údajové položky do logického vzťahu
- Priradenie: Vzťah medzi údajmi
- Sekvenčný vzorec: Na predvídanie vzorcov správania a trendov.
Výzvy v ťažbe údajov
- Ťažba rôznych typov znalostí v databázach
- Zaobchádzanie s hlukom a neúplnými údajmi
- Účinnosť a škálovanie algoritmov získavania údajov
- Spracovanie relačných a zložitých typov údajov
- Ochrana bezpečnosti údajov, integrity a súkromia
Porovnanie medzi hlavami medzi veľkými údajmi a ťažbou údajov (infografika)
Nižšie je 8 najlepších porovnaní medzi ťažbou veľkých dát a ťažbou dát
kľúčový rozdiel medzi ťažbou veľkých dát a ťažbou dát
Nižšie je uvedený rozdiel medzi Big Data a Data Mining
Veľké dáta a dolovanie dát sú dva rôzne pojmy, veľké dáta sú výrazy, ktoré sa týkajú veľkého množstva údajov, zatiaľ čo ťažba údajov sa týka hlbokej jazdy do údajov s cieľom extrahovať kľúčové znalosti / vzor / informácie z malého alebo veľkého množstva údajov.,
Hlavným konceptom v oblasti dolovania dát je hlboko nahliadnuť do analýzy vzorcov a vzťahov údajov, ktoré sa môžu ďalej používať v umelej inteligencii, prediktívnej analýze atď. Hlavným konceptom v prípade veľkých údajov je zdroj, rozmanitosť, objem údajov a spôsob, ako ukladať a spracovávať toto množstvo údajov.
Analýza veľkých údajov s cieľom poskytnúť podnikové riešenie alebo definíciu podniku zohráva rozhodujúcu úlohu pri určovaní rastu.
Môžeme povedať, že dolovanie údajov nemusí závisieť od veľkých dát, pretože sa dá urobiť na malom alebo veľkom množstve údajov, ale veľké dáta určite závisia od ťažby údajov, pretože ak nedokážeme nájsť hodnotu / dôležitosť veľkého množstva údajov potom tieto údaje nie sú k ničomu.
Porovnávacia tabuľka veľkých dát verzus dolovanie dát
| vlastnosť | Ťažba dát | Veľké dáta |
| ohnisko | Zameriava sa hlavne na veľa detailov údajov | Zameriava sa hlavne na veľa vzťahov medzi údajmi |
| vyhliadka | Jedná sa o podrobný pohľad na údaje | Je to veľký obraz údajov |
| údaje | Vyjadruje to údaje | Vyjadruje prečo údaje |
| objem | Môže byť použitý pre malé alebo veľké dáta | Vzťahuje sa to na veľké množstvo súborov údajov |
| definícia | Je to technika na analýzu údajov | Je to pojem ako presný pojem |
| Typy údajov | Štruktúrované údaje, relačná a rozmerová databáza. | Štruktúrované, čiastočne štruktúrované a neštruktúrované údaje (v NoSQL) |
| analýza | Hlavne štatistická analýza, zameranie sa na predikciu a objavovanie obchodných faktorov v malom rozsahu. | Hlavne analýza údajov, zameranie sa na predikciu a objavovanie obchodných faktorov vo veľkom meradle. |
| výsledok | Hlavne pre strategické rozhodovanie | Informačné panely a prediktívne opatrenia |
Záver - Big Data vs Mining
Ako sme videli, veľké dáta sa týkajú iba veľkého množstva údajov a všetky veľké dátové riešenia závisia od dostupnosti údajov. Môže sa považovať za kombináciu Business Intelligence a Data Mining.
Dolovanie dát využíva rôzne druhy nástrojov a softvéru na veľkých údajoch na vrátenie konkrétnych výsledkov. Ide hlavne o „hľadanie ihly v kupce sena“
Stručne povedané, veľké údaje sú prínosom a dolovanie údajov je správcom, ktorý sa používa na poskytovanie prospešných výsledkov.
Odporúčaný článok
Toto bol návod na ťažbu veľkých dát verzus dolovanie dát, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Big Data vs Data Science - Ako sa líšia?
- Big Data vs Apache Hadoop - porovnanie najlepších 4, ktoré sa musíte naučiť
- 7 Dôležité techniky dolovania údajov pre dosiahnutie najlepších výsledkov
- Business Intelligence VS dolovanie dát - ktorý z nich je užitočnejší