Unterschied zwischen Data Mining und Big Data

Wir leben in einer Welt, in der wahnsinnige Datenmengen täglich gesammelt werden. Zum Beispiel werden jede Minute rund 48 Stunden Videos auf YouTube hochgeladen. Aber es ist nicht die Datenmenge, die zählt. Es ist das, was Organisationen und Unternehmen mit den Daten tun, die wichtig sind. Das Speichern und Verarbeiten der Daten wird zu einer herausfordernden Aufgabe, da die Daten schnell wachsen. Aus geschäftlicher Sicht sind Daten König. Und Analytics ist die neue „Königin der Wissenschaften.Data Mining ist ein Instrument, um Kenntnisse aus Daten zu entdecken.

Was ist Big Data?

Big Data zuvor bedeutete unstrukturierte Stücke von Data Mined oder Generation aus dem Internet auf Petabytes -Skala. Tatsächlich scheint der Begriff "Big Data" in seiner aktuellen Form erstmals Ende der neunziger Jahre verwendet worden zu sein, und das erste akademische Papier wurde 2003 von Francis X veröffentlicht. Diebolt - „Big Data Dynamic Factor -Modelle für die makroökonomische Messung und Prognose.Die Big Data -Ära wird durch schnell wachsende Datenmengen erkannt, weit über das hinaus, was die meisten Menschen jemals vorstellen würden, jemals auftreten würden. Bevor die Big Data -Ära begann. Mit der Explosion von Daten haben sich diese Investition in das Sammeln und Speichern von Daten für den potenziellen zukünftigen Wert geändert. Derzeit ist bekannt, dass 90% der Big Data allein in den letzten Jahren gesammelt haben. Zahlreiche technologische Innovationen und die zunehmende Verwendung von Smartphones treiben den dramatischen Anstieg der Daten voran. Big Data spiegelt also einfach die sich schnell verändernde Welt wider, in der wir leben.

Was ist Data Mining?

Nachdem wir uns in der Big Data -Ära befinden, besteht die größte Herausforderung darin, keine Daten zu erhalten, sondern die richtigen Daten zu erhalten und Computer zu verwenden, um unser Wissen zu erweitern und Muster zu identifizieren, die wir zuvor nicht identifizieren konnten. Daten in seiner rohen Form haben keinen Wert. Die Anhäufungsrate von Daten steigt schneller als unsere Fähigkeit zur Analyse und Verarbeitung solcher großen Datensätze, um Entscheidungen zu treffen. Terabyte oder Petabyte von Daten gießen jede Sekunde in unsere Computernetzwerke ein. Leistungsstarke und vielseitige Tools sind erforderlich, um automatisch die enormen Datenmengen zu filtern und wertvolle Informationen zu entdecken und diese Daten schließlich in organisiertes Wissen umzuwandeln. Diese Notwendigkeit hat zur Geburt des Data Mining geführt. Data Mining verwandelt also Daten in Wissen um. Data Mining -Versuche, Beziehungen und Assoziationen zwischen Datenelementen zu finden, die zuvor nicht gefunden wurden. Es ist der Prozess, Muster, Anomalien und Korrelationen in großen Datenspeichern zu finden und diese Daten in umsetzbares Wissen zu machen.

Unterschied zwischen Data Mining und Big Data

Definition

- Big Data ist ein All-Inclusive-Begriff, der sich auf die Sammlung und die anschließende Analyse von wesentlichen großen Datensätzen bezieht, die möglicherweise versteckte Informationen oder Erkenntnisse enthalten, die nicht mit herkömmlichen Methoden und Tools entdeckt werden konnten. Die Datenmenge ist für herkömmliche Computersysteme sehr viel, um zu handhaben und zu analysieren.

Data Mining ist der Prozess des Verlagerens durch die massiven Datenhaufen für Informations- und umsetzbare Erkenntnisse. Es ist der Prozess, Muster, Anomalien und Korrelationen in großen Datenspeichern zu finden und diese Rohdaten in organisiertes Wissen zu verwandeln.

Zweck

- Big Data bezieht sich auf die Verwendung von prädiktiv. Ziel ist es, Erkenntnisse aus vielfältigen, komplexen und massiven Maßstäben zu entdecken.

Data Mining -Versuche, Beziehungen und Assoziationen zwischen Datenelementen zu finden, die zuvor nicht gefunden wurden. Data Mining ist Wissensmining und wie die Rohdaten verwendet werden, um eine Art von Wissen zu generieren, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden kann. Es wird versucht, versteckte Muster aus bereits verfügbaren Daten zu finden.

Eigenschaften

- Big Data kann durch die drei Hauptattribute oder Merkmale der drei vs definiert werden: Vielfalt, Volumen und Geschwindigkeit. Diese sind der Schlüssel zum Verständnis, wie wir Big Data messen können. Die Vielfalt bezieht sich auf die verschiedenen Datentypen, wie z. B. strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten; Volumen bezieht sich auf die massiven Mengen der generierten Daten; und Geschwindigkeit bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden.

Das Data Mining ähnelt der Suche, sucht oder ist jedoch nicht die Daten durchsucht oder abfragt. Es wird auf verschiedene Datenformen angewendet, um die interessanten Muster zu finden, anstatt Ergebnisse aus der Datenbank.

Anwendungsfälle

- Verschiedene Bereiche im heutigen täglichen Leben verwenden Big Data, um den Prozess des Speichers und Verarbeitung der Daten zu erleichtern. Zu den vielen Beispielen für Big -Data -Anwendungsfälle gehören Finanzdienstleistungen, Fluggesellschaften und Speditionen, Gesundheitssektor, Telekommunikation und Dienstprogramme, Medien und Unterhaltung, E -Commerce, Bildung, IoT usw.

Anwendungen des Data Mining sind klug und vielfältig. Einige grundlegende Anwendungen enthalten Produktempfehlungen in E -Commerce, Webseitenanalyse, Börsenmärktevorhersagen, Data Mining im Gesundheitswesen usw. Data Mining ist eine Basis für maschinelles Lernen und KI -Anwendungen weltweit.

Data Mining vs. Big Data: Vergleichstabelle

Zusammenfassung des Data Mining und Big Data

Big Data bezieht sich auf große Datensätze, die möglicherweise versteckte Informationen oder Erkenntnisse enthalten, die nicht mit herkömmlichen Methoden und Tools entdeckt werden konnten. Die Datenmenge ist für herkömmliche Computersysteme sehr viel, um zu handhaben und zu analysieren. Data Mining verwandelt Rohdaten in Wissen, da Daten in ihrer Rohform keinen Wert haben. Data Mining -Versuche, Beziehungen und Assoziationen zwischen Datenelementen zu finden, die verwendet werden können, um eine effektive Entscheidungsfindung zu treffen.