Різниця між великими даними та обмін даними
Що таке великі дані?
Big Data стосується величезного обсягу даних, які можуть бути структурованими, напівструктурованими та неструктурованими. Він складається з 5 Вс, тобто
- Обсяг: Це стосується кількості даних або розміру даних, які можуть бути в квінтильйоні, коли мова йде про великі дані.
- Різноманітність: Це стосується різних типів даних, таких як соціальні медіа, журнали веб-серверів тощо.
- Швидкість: Це стосується того, як швидко ростуть дані, дані експоненціально зростають і дуже швидкими темпами.
- Вірність: Це стосується невизначеності даних, як, наприклад, соціальні медіа, чи можна цим довіряти чи ні.
- Значення: Це стосується даних, які ми зберігаємо та обробляємо, і того, як ми отримуємо користь від цього величезного обсягу даних.
Великі дані можуть бути проаналізовані для розуміння, що призводить до кращих рішень та стратегічних кроків бізнесу.
Скільки даних потрібно, щоб називатися Big Data?
Зазвичай дані, що дорівнює або перевищують 1 Тб, відомі як великі дані. Аналітики прогнозують, що до 2020 року на кожну людину у світі буде 5 200 Гбіт даних.
Приклад: В середньому люди витрачають близько 50 мільйонів твітів на день, Walmart обробляє 1 мільйон транзакцій із клієнтами на годину.
Чому важливі великі дані?
Важливість Big Data не означає, скільки ми маємо даних, а що б ви отримали з цих даних. Ми можемо проаналізувати дані для зменшення витрат і часу, розумного прийняття рішень тощо.
Виклики :
- Ефективне зберігання такої величезної кількості даних.
- Як ми обробляємо та отримуємо цінну інформацію з цієї величезної кількості даних протягом заданого часового проміжку?
Рішення: Рамка Hadoop і Spark
Що таке майнінг даних (KDD)?
Обмін даними, також відомий як «Відкриття знань знань», означає витяг знань з великого обсягу даних, тобто великих даних. В основному використовується в статистиці, машинному навчанні та штучному інтелекті. Це крок "Відкриття знань у базах даних".
Бізнес та уряд діляться зібраною ними інформацією з метою перехресного посилання, щоб дізнатися більше інформації про людей, відслідковуваних у їхніх базах даних.
Компоненти обміну даними в основному складаються з 5 рівнів, це: -
- Витяг, перетворення та завантаження даних на склад
- Зберігайте та керуйте ними
- Забезпечити доступ до даних (спілкування)
- Аналіз (процес)
- Інтерфейс користувача (представити дані користувачеві)
Потреба в майнінгу даних
Проаналізуйте взаємозв'язок та закономірності збережених даних про транзакції, щоб отримати інформацію, яка допоможе покращити бізнес-рішення.
Обмін даними допомагає в кредитних рейтингах, цілеспрямованому маркетингу, виявленні шахрайств, наприклад, які типи транзакцій схожі на шахрайство, перевіряючи минулі транзакції користувача, перевіряючи стосунки з клієнтами, наприклад, які клієнти лояльні та які залишать для іншої компанії.
Ми можемо виконати 4 взаємозв'язки за допомогою передачі даних:
- Класи: Він використовується для пошуку цілі
- Кластери: Він об'єднає елементи даних у логічне відношення
- Асоціація: Зв’язок між даними
- Послідовна закономірність: передбачити поведінкові моделі та тенденції.
Проблеми в обміні даними
- Видобуток різних типів знань у базах даних
- Поводження з шумом та неповними даними
- Ефективність та масштабування алгоритмів виведення даних
- Обробка реляційних та складних типів даних
- Захист безпеки, цілісності та конфіденційності даних
Порівняння між головними даними та обмін даними (Інфографіка)
Нижче наведено 8 найкращих зіставлень між великими даними та обмін даними
ключова різниця між великими даними та майнінгу даних
Нижче наведено різницю між Big Data та Data Mining
Великий обмін даними та обмін даними - це два різних поняття; Великі дані - це термін, який позначає велику кількість даних, тоді як обмін даними - це глибокий загін даних для отримання ключових знань / шаблону / інформації з невеликого або великого обсягу даних .
Основна концепція майнінгу даних - це глибокий аналіз глибокого аналізу закономірностей та взаємозв'язків даних, які можна використовувати далі для штучного інтелекту, прогнозного аналізу тощо. Але основна концепція у Big Data - це джерело, різноманітність, обсяг даних та способи зберігати та обробляти цю кількість даних.
Аналіз великих даних для прийняття бізнес-рішення або для визначення бізнес-відіграє вирішальну роль для визначення зростання.
Можна сказати, що Data Mining не повинен залежати від Big Data, оскільки це може бути зроблено на малому або великому обсязі даних, але великі дані, безумовно, залежать від Data Mining, тому що якщо ми не в змозі знайти значення / важливість великої кількості даних, то ці дані не приносять користі.
Таблиця порівняння великих даних щодо обміну даними
| Особливість | Видобуток даних | Великі дані |
| Фокус | Основна увага зосереджена на безлічі деталей даних | Основна увага зосереджена на безлічі зв’язків між даними |
| Вид | Це подання крупним планом даних | Це велика картина даних |
| Дані | Він виражає, що стосується даних | Він виражає, чому дані |
| Обсяг | Його можна використовувати для малих даних або великих даних | Це стосується великої кількості наборів даних |
| Визначення | Це методика аналізу даних | Це поняття, ніж точний термін |
| Типи даних | Структуровані дані, реляційна та розмірна база даних. | Структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані (у NoSQL) |
| Аналіз | В основному статистичний аналіз, фокус на прогнозуванні та виявленні ділових факторів у малих масштабах. | Переважно аналіз даних, зосередження уваги на прогнозуванні та виявленні ділових факторів у великих масштабах. |
| Результати | В основному для прийняття стратегічних рішень | Інформаційні панелі та прогнозні заходи |
Висновок - Big Data vs Data Mining
Як ми бачили, великі дані стосуються лише великої кількості даних, і всі великі рішення даних залежать від наявності даних. Це може розглядатися як поєднання Business Intelligence та Data Mining.
Обмін даними використовує різні інструменти та програмне забезпечення для великих даних для повернення конкретних результатів. Це головним чином "пошук голки в копиці сіна"
Коротше кажучи, великі дані - це актив, а обмін даними - це менеджер, який використовується для отримання корисних результатів.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо великих даних та обміну даними, їхнього значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Big Data vs Science Data - чим вони відрізняються?
- Big Data vs Apache Hadoop - Топ-4 порівняння, які ви повинні навчитися
- 7 важливих методів вилучення даних для найкращих результатів
- Інтеграція даних VS Business Intelligence - який з них більш корисний