Unterschied zwischen Big Data und Data Mining
Was ist Big Data?
Big Data bezieht sich auf ein riesiges Datenvolumen, das strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert sein kann. Es besteht aus 5 Vs dh
- Volumen: Dies bezieht sich auf eine Datenmenge oder Datengröße, die sich bei Big Data auf eine Billion belaufen kann.
- Vielfalt: Es bezieht sich auf verschiedene Arten von Daten wie Social Media, Web-Server-Protokolle usw.
- Geschwindigkeit: Dies bezieht sich darauf, wie schnell die Daten wachsen, wie exponentiell sie wachsen und wie schnell sie sind.
- Wahrhaftigkeit: Es bezieht sich auf eine Unsicherheit von Daten wie Social Media bedeutet, ob die Daten vertrauenswürdig sind oder nicht.
- Wert: Es bezieht sich auf die Daten, die wir speichern und verarbeiten und wie wir von dieser riesigen Datenmenge profitieren.
Big Data kann auf Erkenntnisse analysiert werden, die zu besseren Entscheidungen und strategischen Geschäftsbewegungen führen.
Wie viele Daten braucht es, um als Big Data bezeichnet zu werden?
Normalerweise sind Daten, die gleich oder größer als 1 TB sind, als Big Data bekannt. Analysten sagen voraus, dass es bis 2020 5.200 GB Daten für jede Person auf der Welt geben wird.
Beispiel: Durchschnittlich geben Menschen rund 50 Millionen Tweets pro Tag aus, Walmart verarbeitet 1 Million Kundentransaktionen pro Stunde.
Warum ist Big Data wichtig?
Die Bedeutung von Big Data bedeutet nicht, wie viele Daten wir haben, sondern was Sie aus diesen Daten herausholen würden. Wir können Daten analysieren, um Kosten und Zeit zu sparen, intelligente Entscheidungen zu treffen usw.
Herausforderungen :
- So viele Daten effizient speichern.
- Wie verarbeiten und extrahieren wir innerhalb eines bestimmten Zeitraums wertvolle Informationen aus dieser riesigen Datenmenge?
Lösung: Hadoop- und Spark-Framework
Was ist Data Mining (KDD)?
Data Mining, auch als Knowledge Discovery of Data bezeichnet, bezieht sich auf das Extrahieren von Wissen aus einer großen Datenmenge, dh Big Data. Es wird hauptsächlich für Statistik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verwendet. Dies ist der Schritt der „Wissensermittlung in Datenbanken“.
Unternehmen und Behörden tauschen Informationen aus, die sie zum Zweck des Querverweises gesammelt haben, um weitere Informationen zu den in ihren Datenbanken erfassten Personen zu erhalten.
Die Komponenten des Data Mining bestehen hauptsächlich aus 5 Ebenen:
- Daten extrahieren, transformieren und in das Lager laden
- Speichern und verwalten
- Datenzugriff bereitstellen (Kommunikation)
- Analysieren (Prozess)
- Benutzeroberfläche (Daten dem Benutzer präsentieren)
Notwendigkeit für Data Mining
Analysieren Sie Beziehungen und Muster in gespeicherten Transaktionsdaten, um Informationen zu erhalten, die für bessere Geschäftsentscheidungen hilfreich sind.
Data Mining hilft bei der Kreditwürdigkeit, beim gezielten Marketing, bei der Aufdeckung von Betrugsfällen, beispielsweise bei der Überprüfung der Transaktionen eines Nutzers in der Vergangenheit, bei der Überprüfung der Kundenbeziehung, z. B. ob Kunden loyal sind und welche Transaktionen für andere Unternehmen bestimmt sind.
Mit Data Mining können 4 Beziehungen hergestellt werden:
- Klassen: Es wird verwendet, um das Ziel zu lokalisieren
- Cluster: Gruppiert die Datenelemente nach logischen Beziehungen
- Assoziation: Beziehung zwischen Daten
- Sequenzielles Muster: Um Verhaltensmuster und Trends zu antizipieren.
Herausforderungen im Data Mining
- Verschiedene Arten von Wissen in Datenbanken abbauen
- Umgang mit Lärm und unvollständigen Daten
- Effizienz und Skalierung von Data Mining-Algorithmen
- Umgang mit relationalen und komplexen Datentypen
- Schutz der Datensicherheit, Integrität und Privatsphäre
Head-to-Head Vergleich zwischen Big Data und Data Mining (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die Top-8-Vergleiche zwischen Big Data und Data Mining
Hauptunterschied zwischen Big Data und Data Mining
Nachstehend ist der Unterschied zwischen Big Data und Data Mining aufgeführt
Big Data und Data Mining sind zwei unterschiedliche Konzepte. Big Data ist ein Begriff, der sich auf eine große Datenmenge bezieht, während sich Data Mining auf ein tiefes Eindringen in die Daten bezieht, um das Schlüsselwissen / Muster / Informationen aus einer kleinen oder großen Datenmenge zu extrahieren .
Das Hauptkonzept in Data Mining besteht darin, die Muster und Beziehungen von Daten zu analysieren, die für die künstliche Intelligenz, die prädiktive Analyse usw. weiter verwendet werden können. Das Hauptkonzept in Big Data ist jedoch die Quelle, die Vielfalt, das Datenvolumen und die Vorgehensweise Speichern und verarbeiten Sie diese Datenmenge.
Die Analyse von Big Data, um eine Geschäftslösung oder eine Geschäftsdefinition zu erstellen, spielt eine entscheidende Rolle für das Wachstum.
Wir können sagen, dass Data Mining nicht von Big Data abhängen muss, da es von der kleinen oder großen Datenmenge abhängig ist, aber Big Data hängt sicherlich von Data Mining ab, denn wenn wir nicht in der Lage sind, den Wert / die Wichtigkeit einer großen Menge zu finden von Daten, dann sind diese Daten nutzlos.
Vergleichstabelle zwischen Big Data und Data Mining
| Feature | Data Mining | Große Daten |
| Fokus | Es konzentriert sich hauptsächlich auf viele Details von Daten | Es konzentriert sich hauptsächlich auf viele Beziehungen zwischen Daten |
| Aussicht | Es ist eine Nahansicht von Daten | Es ist das Gesamtbild der Daten |
| Daten | Es drückt aus, was mit den Daten ist | Es drückt das Warum der Daten aus |
| Volumen | Es kann für kleine oder große Datenmengen verwendet werden | Es bezieht sich auf eine große Menge von Datensätzen |
| Definition | Es ist eine Technik zum Analysieren von Daten | Es ist ein Begriff als ein genauer Begriff |
| Datentypen | Strukturierte Daten, relationale und dimensionale Datenbank. | Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten (in NoSQL) |
| Analyse | Schwerpunkt statistische Analyse, Vorhersage und Aufdeckung von Geschäftsfaktoren im kleinen Maßstab. | Schwerpunkt der Datenanalyse ist die Vorhersage und Entdeckung von Geschäftsfaktoren in großem Maßstab. |
| Ergebnisse | Hauptsächlich für strategische Entscheidungen | Dashboards und Vorhersagemaßnahmen |
Fazit - Big Data vs. Data Mining
Wie wir gesehen haben, bezieht sich Big Data nur auf eine große Datenmenge, und alle Big Data-Lösungen hängen von der Verfügbarkeit der Daten ab. Dies kann als Kombination aus Business Intelligence und Data Mining betrachtet werden.
Beim Data Mining werden verschiedene Tools und Software für Big Data verwendet, um bestimmte Ergebnisse zurückzugeben. Es geht hauptsächlich darum, „nach einer Nadel im Heuhaufen zu suchen“
Kurz gesagt, Big Data ist das Kapital und Data Mining der Manager, der verwendet wird, um vorteilhafte Ergebnisse zu erzielen.
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