Diferença entre Big Data e Data Mining
O que é Big Data?
Big Data refere-se a um enorme volume de dados que pode ser estruturado, semiestruturado e não estruturado. É composto por 5 Vs, ou seja,
- Volume: refere-se a uma quantidade ou tamanho de dados que pode estar em quintilhão quando se trata de big data.
- Variedade: refere-se a diferentes tipos de dados, como mídias sociais, logs de servidores da web etc.
- Velocidade: refere-se à velocidade com que os dados estão crescendo, os dados estão crescendo exponencialmente e a uma taxa muito rápida.
- Veracidade: refere-se a uma incerteza de dados, como a mídia social significa se os dados podem ser confiáveis ou não.
- Valor: refere-se aos dados que estamos armazenando e processando vale a pena e como estamos nos beneficiando dessa enorme quantidade de dados.
O big data pode ser analisado para obter informações que levam a melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios.
Quantos dados são necessários para se chamar Big Data?
Normalmente, dados iguais ou superiores a 1 TB são conhecidos como Big Data. Os analistas prevêem que, até 2020, haverá 5.200 Gbs de dados sobre todas as pessoas no mundo.
Exemplo: em média, as pessoas gastam cerca de 50 milhões de tweets por dia, o Walmart processa 1 milhão de transações de clientes por hora.
Por que o Big Data é importante?
A importância do Big Data não significa quantos dados temos, mas o que você obteria com esses dados. Podemos analisar dados para reduzir custo e tempo, tomada de decisão inteligente etc.
Desafios :
- Armazenando uma quantidade tão grande de dados com eficiência.
- Como processamos e extraímos informações valiosas dessa enorme quantidade de dados em um determinado período de tempo?
Solução: Estrutura Hadoop e Spark
O que é mineração de dados (KDD)?
A Mineração de Dados também conhecida como Descoberta de Dados de Conhecimento refere-se à extração de conhecimento de uma grande quantidade de dados, ou seja, Big Data. É usado principalmente em estatística, aprendizado de máquina e inteligência artificial. É a etapa da "descoberta de conhecimento em bancos de dados".
As empresas e o governo compartilham as informações coletadas com o objetivo de fazer uma referência cruzada para descobrir mais informações sobre as pessoas rastreadas em seus bancos de dados.
Os componentes da mineração de dados consistem principalmente em 5 níveis, são eles:
- Extraia, transforme e carregue dados no armazém
- Armazene e gerencie
- Fornecer acesso a dados (comunicação)
- Analisar (processo)
- Interface do usuário (Apresentar dados ao usuário)
Necessidade de mineração de dados
Analise o relacionamento e os padrões nos dados de transação armazenados para obter informações que ajudarão a melhores decisões de negócios.
A mineração de dados ajuda nas classificações de crédito, no marketing direcionado, na detecção de fraudes, como os tipos de transações que parecem ser uma fraude, verificando as transações passadas de um usuário, verificando o relacionamento com o cliente, como os clientes são leais e os que serão deixados para outra empresa.
Podemos fazer 4 relacionamentos usando a mineração de dados:
- Classes: É usado para localizar o alvo
- Clusters: Agrupará os itens de dados em relação lógica
- Associação: Relação entre dados
- Padrão Seqüencial: Antecipar padrões e tendências comportamentais.
Desafios na mineração de dados
- Mineração de diferentes tipos de conhecimento em bancos de dados
- Manipulação de ruído e dados incompletos
- Eficiência e dimensionamento de algoritmos de mineração de dados
- Manipulando tipos relacionais e complexos de dados
- Proteção de segurança, integridade e privacidade de dados
Comparação direta entre Big Data e Mineração de Dados (Infográficos)
Abaixo está a comparação dos 8 principais entre Big Data e Data Mining
Diferença chave entre Big Data e Mineração de Dados
Abaixo está a diferença entre Big Data e Data Mining:
Big Data e Data Mining são dois conceitos diferentes: Big Data é um termo que se refere a uma grande quantidade de dados, enquanto mineração de dados refere-se a um aprofundamento nos dados para extrair o conhecimento / padrão / informações importantes de uma quantidade pequena ou grande de dados. .
O conceito principal no Data Mining é aprofundar na análise dos padrões e relacionamentos de dados que podem ser usados ainda mais em Inteligência Artificial, Análise Preditiva etc. Mas o conceito principal no Big Data é a fonte, variedade, volume de dados e como armazenar e processar essa quantidade de dados.
A análise de Big Data para fornecer uma solução de negócios ou fazer uma definição de negócios desempenha um papel crucial para determinar o crescimento.
Podemos dizer que o Data Mining não precisa depender do Big Data, pois pode ser feito com uma quantidade pequena ou grande de dados, mas o big data certamente depende do Data Mining porque, se não conseguirmos encontrar o valor / importância de um grande valor de dados, esses dados são inúteis.
Tabela de comparação de big data e mineração de dados
| Característica | Mineração de dados | Big Data |
| Foco | Ele se concentra principalmente em muitos detalhes de um dado | Ele se concentra principalmente em muitos relacionamentos entre dados |
| Visão | É uma visão aproximada dos dados | É o quadro geral dos dados |
| Dados | Expressa o que acontece com os dados | Expressa o porquê dos dados |
| Volume | Pode ser usado para dados pequenos ou grandes | Refere-se a uma grande quantidade de conjuntos de dados |
| Definição | É uma técnica para analisar dados | É um conceito que um termo preciso |
| Tipos de dados | Dados estruturados, banco de dados relacional e dimensional. | Dados estruturados, semiestruturados e não estruturados (no NoSQL) |
| Análise | Principalmente análise estatística, foco na previsão e descoberta de fatores de negócios em pequena escala. | Principalmente a análise de dados, concentra-se na previsão e descoberta de fatores de negócios em larga escala. |
| Resultados | Principalmente para tomada de decisão estratégica | Painéis e medidas preditivas |
Conclusão - Big Data vs Mineração de Dados
Como vimos, o big data refere-se apenas a uma grande quantidade de dados e todas as soluções de big data dependem da disponibilidade dos dados. Pode ser considerado como a combinação de Business Intelligence e Data Mining.
A mineração de dados usa diferentes tipos de ferramentas e software no Big Data para retornar resultados específicos. É principalmente "procurar uma agulha no palheiro"
Em resumo, o big data é o ativo e a mineração de dados é o gerente usado para fornecer resultados benéficos.
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- 7 técnicas importantes de mineração de dados para obter melhores resultados
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