Erinevus suurandmete ja andmete kaevandamise vahel
Mis on suurandmed?
Suurandmed viitavad tohutule hulgale andmetele, mida saab struktureerida, poolstruktureerida ja struktureerida. See koosneb 5 V-st, st
- Maht: see viitab andmemahule või andmete suurusele, mis suurandmete korral võib olla kvintiljonites.
- Mitmekesisus: see viitab eri tüüpi andmetele nagu sotsiaalmeedia, veebiserveri logid jne.
- Kiirus: See viitab sellele, kui kiiresti andmed kasvavad, andmed kasvavad hüppeliselt ja väga kiiresti.
- Tõepärasus: see viitab andmete ebakindlusele, näiteks sotsiaalmeedia tähendab, kas andmeid saab usaldada või mitte.
- Väärtus: see viitab andmetele, mida me säilitame ja mida on väärt töödelda ning kuidas me saame sellest tohutust andmemahust kasu.
Suurandmeid saab analüüsida teadmiste saamiseks, mis viivad paremate otsuste ja strateegiliste ärikäikudeni.
Kui palju andmeid võtab nimeks Big Data?
Tavaliselt on andmed, mis on vähemalt 1 Tb või suuremad, tuntud kui Big Data. Analüütikud ennustavad, et aastaks 2020 on iga inimese kohta maailmas 5200 Gbs andmeid.
Näide: keskmiselt kulutavad inimesed päevas umbes 50 miljonit säutsu, Walmart töötleb tunnis 1 miljoni klienditehingu.
Miks on suurandmed olulised?
Suurandmete tähtsus ei tähenda, kui palju andmeid meil on, vaid seda, mida te nendest andmetest välja saaksite. Saame andmeid analüüsida, et vähendada kulusid ja aega, nutikat otsuste tegemist jne.
Väljakutsed :
- Sellise tohutu hulga andmete tõhus salvestamine.
- Kuidas me töötleme ja eraldame sellest aja jooksul tohutult hulgast andmetest väärtuslikku teavet?
Lahendus: Hadoopi ja Sparki raamistik
Mis on andmekaeve (KDD)?
Andmekaevandamine, mida nimetatakse ka andmete teadmise avastamiseks, viitab teadmiste ammutamisele suure hulga andmetest, st suurandmetest. Seda kasutatakse peamiselt statistikas, masinõppes ja tehisintellektis. See on samm teadmiste leidmiseks andmebaasides.
Ettevõtted ja valitsus jagavad teavet, mille nad on kogunud eesmärgiga seda ristviitata, et saada rohkem teavet nende andmebaasides jälgitavate inimeste kohta.
Andmekaevandamise komponendid koosnevad peamiselt viiest tasemest:
- Andmete ekstraheerimine, muutmine ja laadimine lattu
- Hoidke ja hallake
- Andmetele juurdepääsu pakkumine (teatis)
- Analüüsimine (töötlemine)
- Kasutajaliides (esitage andmed kasutajale)
Andmete kaevandamise vajadus
Analüüsige salvestatud tehingute andmete suhet ja mustreid, et saada teavet, mis aitab äriotsuseid paremini teha.
Andmete kaevandamine aitab kaasa krediidireitingute, sihipärase turunduse ja pettuste tuvastamisele, näiteks millist tüüpi tehingud kujutavad endast pettust, kontrollides kasutaja varasemaid tehinguid, kontrollides kliendisuhteid, näiteks millised kliendid on lojaalsed ja millised lahkuvad teise ettevõtte jaoks.
Andmekaevandamise abil saame teha 4 suhet:
- Klassid: seda kasutatakse sihtmärgi leidmiseks
- Klastrid: see rühmitab andmeüksused loogilise seose järgi
- Seos: seos andmete vahel
- Järjestikune muster: käitumisharjumuste ja suundumuste prognoosimiseks.
Väljakutsed andmete kaevandamisel
- Erinevat tüüpi teadmiste kaevandamine andmebaasides
- Müra ja mittetäielike andmete käsitlemine
- Andmete kaevandamise algoritmide tõhusus ja mastabeerimine
- Relatsiooniliste ja keerukate andmete töötlemine
- Andmeturbe, tervikluse ja privaatsuse kaitse
Võrdlus suurandmete ja andmete kaevandamise vahel (infograafika)
Allpool on kaheksa peamist suurandmete ja andmete kaevandamise võrdlust
peamine erinevus suurandmete ja andmete kaevandamise vahel
Allpool on erinevus suurandmete ja andmekaeve vahel järgmiselt
Suurandmed ja andmete kaevandamine on kaks erinevat mõistet; suurandmed on mõiste, mis viitab suurele hulgale andmetele, samas kui andmete kaevandamine tähendab andmete sügavat sisenemist, et eraldada väikestest või suurtest andmetest põhiteadmised / muster / teave. .
Andmekaevandamise põhikontseptsioon on süveneda selliste andmete mustrite ja suhete analüüsimisse, mida saab edaspidi kasutada tehisintellekti, ennustava analüüsi jms jaoks. Kuid suurandmete põhikontseptsioon on andmete allikas, mitmekesisus, maht ja kuidas salvestage ja töödelge seda andmemahtu.
Suurte andmete analüüsimine ärilahenduse saamiseks või ettevõtte määratluse määramiseks mängib kasvu määramisel otsustavat rolli.
Võime öelda, et andmete kaevandamine ei pea sõltuma suurandmetest, kuna seda saab teha väikese või suure andmemahu korral, kuid suurandmed sõltuvad kindlasti andmete kaevandamisest, sest kui me ei leia suure hulga väärtust / olulisust andmetest pole neist andmetest mingit kasu.
Suurandmete ja andmete kaevandamise võrdlustabel
| Tunnusjoon | Andmete kaevandamine | Suured andmed |
| Fookus | See keskendub peamiselt paljude andmete üksikasjadele | See keskendub peamiselt paljudele seostele andmete vahel |
| Vaade | See on andmete lähivaade | See on andmete suur pilt |
| Andmed | See väljendab andmeid | See väljendab andmete põhjuseid |
| Maht | Seda saab kasutada väikeste või suurte andmete jaoks | See viitab suurele hulgale andmekogumitele |
| Definitsioon | See on tehnika andmete analüüsimiseks | See on mõiste kui täpne termin |
| Andmetüübid | Struktureeritud andmed, relatsiooniline ja dimensiooniline andmebaas. | Struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmed (NoSQL-is) |
| Analüüs | Peamiselt statistiline analüüs, keskendumine väikesemahuliste äritegurite prognoosimisele ja avastamisele. | Peamiselt andmete analüüs, keskendumine äritegurite prognoosimisele ja avastamisele suures mahus. |
| Tulemused | Peamiselt strateegiliste otsuste tegemiseks | Armatuurlauad ja ennustusmeetmed |
Järeldus - suurandmed vs andmete kaevandamine
Nagu nägime, viitab suurandmed ainult suurele hulgale andmetele ja kõik suurandmete lahendused sõltuvad andmete saadavusest. Seda võib pidada äriteabe ja andmekaevandamise kombinatsiooniks.
Andmete kaevandamine kasutab konkreetsete tulemuste saamiseks suurandmetes erinevaid tööriistu ja tarkvara. See on peamiselt “nõela otsimine heinakuhjast”
Lühidalt, suurandmed on vara ja andmete kaevandamine on haldaja, mida kasutatakse kasulike tulemuste saamiseks.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend suurandmete vs andmekaevandamise, nende tähenduse, pea võrdlemise, peamiste erinevuste, võrdlustabelite ja järelduste jaoks. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?
- Big Data vs Apache Hadoop - 4 parimat võrdlust, mida peate õppima
- 7 olulist andmete kaevandamise tehnikat parimate tulemuste saamiseks
- Äriteave VS-i andmete kaevandamine - milline neist on kasulikum