Разлика между големи данни и извличане на данни
Какво е Big Data?
Big Data се отнася до огромен обем от данни, които могат да бъдат структурирани, полуструктурирани и неструктурирани. Състои се от 5 Vs, т.е.
- Обем: Отнася се до количество данни или размер на данните, които могат да бъдат в квинтилион, когато става въпрос за големи данни.
- Разнообразие: Отнася се за различни видове данни като социални медии, дневници на уеб сървъри и т.н.
- Скорост: Отнася се до това колко бързо нарастват данните, данните нарастват експоненциално и с много бърза скорост.
- Вярност: Отнася се до несигурност на данните като социалните медии означава дали на данните може да се вярва или не.
- Стойност: Отнася се до данните, които съхраняваме и обработваме, струва си и как получаваме полза от това огромно количество данни.
Големите данни могат да бъдат анализирани за прозрения, които водят до по-добри решения и стратегически бизнес ходове.
Колко данни са необходими, за да се нарекат Big Data?
Обикновено данни, които са равни или по-големи от 1 Tb, известни като големи данни. Анализаторите прогнозират, че до 2020 г. ще има 5 200 Gbs данни за всеки човек в света.
Пример: Средно хората изразходват около 50 милиона туитове на ден, Walmart обработва 1 милион клиентска транзакция на час.
Защо големите данни са важни?
Значението на Big Data не означава колко данни разполагаме, а какво бихте получили от тези данни. Можем да анализираме данни, за да намалим разходите и времето, интелигентно вземане на решения и т.н.
Предизвикателства :
- Съхраняване на такъв огромен обем данни ефективно.
- Как да обработваме и извличаме ценна информация от това огромно количество данни в даден период от време?
Решение: Рамка Hadoop и Spark
Какво е извличане на данни (KDD)?
Извличането на данни, известно още като Откриване на знания, се отнася до извличане на знания от голямо количество данни, т.е. Big Data. Използва се главно в статистиката, машинното обучение и изкуствения интелект. Това е стъпката на „Откриването на знания в базите данни“.
Бизнесът и правителството споделят информацията, която са събрали с цел да я препратят, за да разберат повече информация за хората, проследявани в техните бази данни.
Компонентите на извличането на данни се състоят основно от 5 нива, а именно: -
- Извличане, преобразуване и зареждане на данни в склад
- Съхранявайте и управлявайте
- Осигуряване на достъп до данни (комуникация)
- Анализ (процес)
- Потребителски интерфейс (Представяне на данни на потребителя)
Нужда от извличане на данни
Анализирайте взаимоотношенията и моделите в съхранените данни за транзакциите, за да получите информация, която ще помогне за по-добри бизнес решения.
Извличането на данни помага при кредитни рейтинги, целенасочен маркетинг, откриване на измами, като кои видове транзакции са като измама чрез проверка на миналите транзакции на потребител, проверка на взаимоотношенията с клиентите, като кои клиенти са лоялни и кои ще оставят за друга компания.
Можем да направим 4 взаимоотношения с помощта на извличане на данни:
- Класове: Използва се за намиране на целта
- Клъстери: Тя ще групира елементите от данни в логическо отношение
- Асоциация: Връзка между данните
- Пореден модел: За да се предвидят поведенчески модели и тенденции.
Предизвикателства в извличането на данни
- Извличане на различни видове знания в базите данни
- Работа с шум и непълни данни
- Ефективност и мащабиране на алгоритмите за извличане на данни
- Работа с релационни и сложни типове данни
- Защита на сигурността на данните, целостта и поверителността
Сравнение между главата на големите данни и извличането на данни (Инфографика)
По-долу е топ 8 на сравнението между Big Data и Data Mining
ключова разлика между големи данни срещу обработка на данни
По-долу е разликата между Big Data и Data Mining, както следва
Големите данни и извличането на данни са две различни понятия, Големите данни са термин, който се отнася до голямо количество данни, докато извличането на данни се отнася до дълбоко вкарване в данните за извличане на ключовите знания / Модел / Информация от малко или голямо количество данни,
Основната концепция в Data Mining е да се разрови дълбоко в анализа на моделите и връзките на данните, които могат да бъдат използвани по-нататък в изкуствения интелект, прогнозния анализ и т.н. Но основната концепция в Big Data е източникът, разнообразието, обемът на данните и как да съхранява и обработва това количество данни.
Анализът на Големите данни за даване на бизнес решение или за определяне на бизнес играе решаваща роля за определяне на растежа.
Можем да кажем, че Data Mining не трябва да зависи от Big Data, тъй като може да се направи на малкия или големия обем данни, но големите данни със сигурност зависят от Data Mining, защото ако не успеем да намерим стойността / важността на голямо количество на данни, тогава тези данни не са от полза.
Таблица за сравняване на големи данни срещу извличане на данни
| Особеност | Извличане на данни | Голяма информация |
| фокус | Основно се фокусира върху много детайли на данните | Основно се фокусира върху много връзки между данните |
| изглед | Това е изглед отблизо на данни | Това е Голямата картина на данните |
| Данни | Той изразява какво ще кажете за данните | Той изразява Защо на данните |
| Сила на звука | Може да се използва за малки данни или големи данни | Отнася се до голямо количество набори от данни |
| дефиниция | Това е техника за анализ на данни | Това е концепция, отколкото точен термин |
| Типове данни | Структурирани данни, релационна и размерна база данни. | Структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни (в NoSQL) |
| анализ | Основно статистически анализ, акцент върху прогнозирането и откриването на бизнес фактори в малки мащаби. | Основно анализ на данни, фокусиране върху прогнозиране и откриване на бизнес фактори в голям мащаб. |
| Резултати | Главно за вземане на стратегически решения | Табла и прогнозни мерки |
Заключение - Big Data vs Data Mining
Както видяхме, Big data се отнася само за голям обем данни и всички големи решения за данни зависят от наличието на данни. Може да се разглежда като комбинация от Business Intelligence и Data Mining.
Извличането на данни използва различни видове инструменти и софтуер за Big data, за да върне конкретни резултати. Главно е „търсене на игла в сено“
Накратко, големите данни са актив, а извличането на данни е мениджърът, който се използва за осигуряване на полезни резултати.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Big Data vs Data Mining, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Big Data vs Data Science - как са различни?
- Големи данни срещу Apache Hadoop - Топ 4 сравнение, което трябва да научите
- 7 важни техники за извличане на данни за най-добри резултати
- Извличане на данни от Business Intelligence VS - кой е по-полезен