Razlika između velikih podataka i podataka
Što su veliki podaci?
Veliki podaci odnose se na ogroman broj podataka koji mogu biti strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani. Sastoji se od 5 V tj
- Volumen: Odnosi se na količinu podataka ili veličinu podataka koja može biti u kvintilionu kada su u pitanju veliki podaci.
- Raznolikost: Odnosi se na različite vrste podataka poput društvenih medija, zapisnika web poslužitelja itd.
- Brzina: Odnosi se na to kako brzo rastu podaci, podaci eksponencijalno rastu i vrlo brzom brzinom.
- Istinitost: Odnosi se na neizvjesnost podataka poput društvenih medija znači mogu li se vjerovati podacima ili ne.
- Vrijednost: Odnosi se na podatke koje pohranjujemo i obrađujemo te kako koristimo ovu ogromnu količinu podataka.
Veliki se podaci mogu analizirati na uvid koji dovodi do boljih odluka i strateških poslovnih poteza.
Koliko podataka treba nazvati Big Data?
Obično su podaci koji su jednaki ili veći od 1 Tb poznatiji kao Veliki podaci. Analitičari predviđaju da će do 2020. godine postojati 5.200 Gbs podataka o svakoj osobi na svijetu.
Primjer: U prosjeku ljudi potroše oko 50 milijuna tweeta dnevno, Walmart procesuira 1 milijun transakcija s klijentom na sat.
Zašto su važni podaci važni?
Važnost Big Data-a ne znači koliko podataka imamo, već što biste dobili iz tih podataka. Možemo analizirati podatke da bismo smanjili troškove i vrijeme, pametno odlučivanje itd.
Izazovi :
- Učinkovito pohranjivanje tako ogromne količine podataka.
- Kako obrađujemo i izvlačimo vrijedne podatke iz te ogromne količine podataka unutar određenog vremenskog okvira?
Rješenje: Okvir Hadoop i Spark
Što je istraživanje podataka (KDD)?
Rudarstvo podataka također poznato kao Otkrivanje podataka odnosi se na izvlačenje znanja iz velike količine podataka, tj. Velikih podataka. Koristi se uglavnom u statistici, strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji. To je korak „Otkrivanja znanja u bazama podataka“.
Poslovanje i vlada dijele informacije koje su prikupili u svrhu unakrsnog referenciranja kako bi saznali više informacija o osobama koje prate u njihovim bazama podataka.
Komponente data mining uglavnom se sastoje od 5 razina, a to su: -
- Ekstrakt, pretvaranje i učitavanje podataka u skladište
- Pohranite i upravljajte
- Omogućite pristup podacima (komunikacija)
- Analiza (obrada)
- Korisničko sučelje (Predstavlja podatke korisniku)
Potreba za istraživanjem podataka
Analizirajte odnos i obrasce u pohranjenim podacima o transakcijama kako biste dobili informacije koje će vam pomoći u boljim poslovnim odlukama.
Iskopavanje podataka pomaže u ocjeni kredita, ciljanom marketingu, otkrivanju prevare poput vrsta transakcija kao prijevara provjerom prošlih transakcija korisnika, provjerom odnosa s kupcima kao što su kupci lojalni i koji će otići drugoj tvrtki.
Pomoću vađenja podataka možemo napraviti 4 odnosa:
- Klase: Koristi se za pronalaženje cilja
- Klasteri: Grupirat će podatke s podacima na logički odnos
- Povezanost: odnos između podataka
- Sekvencijalni uzorak: predvidjeti obrasce i trendove ponašanja.
Izazovi u vađenju podataka
- Iskopavanje različitih vrsta znanja u bazama podataka
- Rukovanje šumom i nepotpuni podaci
- Učinkovitost i skaliranje algoritama za vađenje podataka
- Rukovanje relacijskim i složenim vrstama podataka
- Zaštita podataka, sigurnosti, integriteta i privatnosti
Usporedba između velikih podataka u odnosu na istraživanje podataka (Infographics)
Ispod je top 8 usporedba velikih podataka i data datainga
ključna razlika između velikih podataka i podataka
Ispod je razlika između Big Data i Data Mining kako slijedi
Big Data and Data Mining dva su različita koncepta, Big data je pojam koji se odnosi na veliku količinu podataka dok se data mining odnosi na duboki pogon podataka kako bi se iz male ili velike količine podataka izvuklo ključno znanje / uzorak / informacije,
Glavni je koncept Data Mining-a duboko istražiti analize obrazaca i odnosa podataka koji se mogu dalje koristiti u umjetnoj inteligenciji, prediktivnoj analizi itd. No, glavni koncept u Big Data-u je izvor, raznolikost, količina podataka i kako pohraniti i obraditi ovu količinu podataka.
Analiza velikih podataka radi donošenja poslovnog rješenja ili definiranja poslovanja igra presudnu ulogu u određivanju rasta.
Možemo reći da Data Mining ne mora ovisiti o velikim podacima jer se to može učiniti na maloj ili velikoj količini podataka, ali veliki podaci zasigurno ovise o Data Miningu, jer ako ne uspijemo pronaći vrijednost / važnost velike količine podataka onda ti podaci nisu od koristi.
Tabela usporedbe velikih podataka i podataka iz miniranja podataka
| svojstvo | Istraživanje podataka | Veliki podaci |
| Usredotočenost | Uglavnom se usredotočuje na puno detalja podataka | Uglavnom se usredotočuje na mnoštvo odnosa podataka |
| Pogled | To je prikaz podataka izbliza | Velika je slika podataka |
| Podaci | U njima se izražava što je s podacima | Izražava zašto podatke |
| Svezak | Može se koristiti za male podatke ili velike podatke | Odnosi se na veliku količinu podataka |
| definicija | To je tehnika za analizu podataka | To je koncept nego precizan pojam |
| Vrste podataka | Strukturirani podaci, relacijska i dimenzionalna baza podataka. | Strukturirani, polustrukturirani i nestrukturirani podaci (u NoSQL) |
| Analiza | Uglavnom se statistička analiza usredotočuje na predviđanje i otkrivanje poslovnih čimbenika u malom obimu. | Uglavnom se analiziraju podaci, fokusiraju se na predviđanje i otkrivanje poslovnih čimbenika u velikoj mjeri. |
| Rezultati | Uglavnom za strateško odlučivanje | Nadzorne ploče i prediktivne mjere |
Zaključak - Veliki podaci u odnosu na istraživanje podataka
Kao što smo vidjeli, Veliki podaci odnose se samo na veliku količinu podataka i sva velika rješenja podataka ovise o dostupnosti podataka. Može se smatrati kombinacijom Business Intelligence-a i Data Mining-a.
Iskopavanje podataka koristi različite vrste alata i softvera na velikim podacima kako bi se dobili određeni rezultati. Uglavnom je "traženje igle u sijenu"
Ukratko, veliki podaci su imovina, a data mining je onaj menadžer koji se koristi za postizanje korisnih rezultata.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za istraživanje velikih podataka u usporedbi s podacima, njihovo značenje, usporedba glavnih podataka, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Veliki podaci u odnosu na znanost podataka - u čemu se razlikuju?
- Veliki podaci vs Apache Hadoop - 4 najbolje usporedbe koje morate naučiti
- 7 Važnih tehnika vađenja podataka za najbolje rezultate
- Business Intelligence VS istraživanje podataka - koji je korisniji