Perbedaan antara penambangan data dan data besar

Kita hidup di dunia di mana jumlah data gila dikumpulkan setiap hari. Misalnya, sekitar 48 jam video diunggah ke YouTube setiap menit. Tapi itu bukan jumlah data yang penting; Itulah yang dilakukan organisasi dan bisnis dengan data yang penting. Menyimpan dan memproses data menjadi tugas yang menantang, karena data tumbuh dengan cepat. Dari perspektif bisnis, data adalah raja. Dan analitik adalah “ratu sains yang baru."Data Mining adalah alat untuk menemukan pengetahuan dari data.

Apa itu Big Data?

Big Data sebelumnya berarti potongan data yang tidak terstruktur ditambang atau dihasilkan dari Internet pada skala Petabytes. Sebenarnya, istilah 'data besar' dalam bentuk saat ini tampaknya telah pertama kali digunakan pada akhir 1990 -an dan makalah akademik pertama diterbitkan pada tahun 2003 oleh Francis X. Diebolt - “Model Faktor Dinamis Big Data untuk Pengukuran dan Peramalan Makroekonomi.Era data besar diakui oleh volume data yang berkembang pesat, jauh melampaui apa yang dibayangkan kebanyakan orang akan terjadi. Sebelum era Big Data dimulai, organisasi menetapkan nilai yang relatif rendah untuk data. Tetapi dengan ledakan data, investasi ini dalam mengumpulkan dan menyimpan data untuk nilai masa depan yang potensial telah berubah. Saat ini 90% dari data besar diketahui telah terakumulasi dalam beberapa tahun terakhir saja. Banyak inovasi teknologi dan peningkatan penggunaan smartphone mendorong lonjakan data dramatis. Jadi sederhananya, data besar mencerminkan dunia yang berubah dengan cepat.

Apa itu penambangan data?

Sekarang kita berada di era Big Data, tantangan terbesar adalah tidak mendapatkan data tetapi mendapatkan data yang tepat dan menggunakan komputer untuk menambah pengetahuan kita dan mengidentifikasi pola yang tidak dapat kita identifikasi sebelumnya. Data dalam bentuk mentahnya tidak memiliki nilai. Tingkat akumulasi data meningkat lebih cepat dari kapasitas kami untuk menganalisis dan memproses set data besar tersebut untuk membuat keputusan. Terabytes atau petabyte data tuangkan ke jaringan komputer kami setiap detik. Alat yang kuat dan serbaguna diperlukan untuk secara otomatis memfilter melalui jumlah data yang luar biasa dan menemukan informasi yang berharga, dan akhirnya mengubah data tersebut menjadi pengetahuan yang terorganisir. Kebutuhan ini telah menyebabkan kelahiran penambangan data. Jadi, penambangan data mengubah data menjadi pengetahuan. Data Mining Berusaha Menemukan Hubungan dan Asosiasi antara Elemen Data yang Tidak Ditemukan Sebelumnya. Ini adalah proses menemukan pola, anomali, dan korelasi dalam penyimpanan data besar dan mengubah data tersebut menjadi pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti.

Perbedaan antara penambangan data dan data besar

Definisi

- Big Data adalah istilah semua-inklusif yang mengacu pada pengumpulan dan analisis selanjutnya dari set data yang sangat besar yang mungkin berisi informasi tersembunyi atau wawasan yang tidak dapat ditemukan menggunakan metode dan alat tradisional. Jumlah data cukup banyak untuk ditangani dan dianalisis oleh sistem komputasi tradisional.

Data Mining adalah proses bergeser melalui tumpukan data besar -besaran untuk informasi dan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ini adalah proses menemukan pola, anomali dan korelasi dalam penyimpanan data besar dan mengubah data mentah menjadi pengetahuan terorganisir.

Tujuan

- Data besar mengacu pada penggunaan analitik prediktif, analisis perilaku pengguna, atau metode analisis data lainnya untuk mengekstraksi nilai dari data dengan ukuran di luar kemampuan perangkat perangkat lunak yang umum digunakan untuk menangkap, mengelola, dan memproses. Tujuannya adalah untuk menemukan wawasan dari set data yang beragam, kompleks dan skala besar.

Data Mining Berusaha Menemukan Hubungan dan Asosiasi antara Elemen Data yang Tidak Ditemukan Sebelumnya. Penambangan data adalah penambangan pengetahuan dan bagaimana memanfaatkan data mentah untuk menghasilkan semacam pengetahuan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Ia mencoba menemukan Patters Tersembunyi dari data yang sudah tersedia.

Karakteristik

- Data besar dapat ditentukan oleh tiga atribut utama atau karakteristik, tiga vs: variasi, volume dan kecepatan. Ini adalah kunci untuk memahami bagaimana kita dapat mengukur data besar. Variasi mengacu pada berbagai jenis data, seperti data terstruktur, semi-terstruktur dan tidak terstruktur; Volume mengacu pada jumlah besar data yang dihasilkan; dan kecepatan mengacu pada kecepatan di mana data dihasilkan.

Penambangan data mirip dengan pencarian, tetapi tidak mencari atau meminta data; Ini diterapkan pada berbagai bentuk data untuk menemukan pola yang menarik daripada hasil dari database.

Menggunakan kasus

- Berbagai bidang dalam kehidupan sehari-hari saat ini menggunakan data besar untuk memudahkan proses penyimpanan dan pemrosesan data. Banyak contoh kasus penggunaan data besar termasuk jasa keuangan, perusahaan maskapai dan truk, sektor kesehatan, telekomunikasi dan utilitas, media dan hiburan, e -niaga, pendidikan, IoT, dll.

Aplikasi penambangan data bijaksana dan beragam. Beberapa aplikasi dasar termasuk rekomendasi produk dalam eCommerce, analisis halaman web, prediksi pasar saham, penambangan data perawatan kesehatan, dan sebagainya. Data Mining adalah dasar untuk pembelajaran mesin dan aplikasi AI di seluruh dunia.

Data Mining vs. Big Data: Bagan Perbandingan

Ringkasan penambangan data dan data besar

Data besar mengacu pada set data besar yang mungkin berisi informasi tersembunyi atau wawasan yang tidak dapat ditemukan menggunakan metode dan alat tradisional. Jumlah data cukup banyak untuk ditangani dan dianalisis oleh sistem komputasi tradisional. Penambangan data mengubah data mentah menjadi pengetahuan karena data dalam bentuk mentah tidak memiliki nilai. Upaya penambangan data untuk menemukan hubungan dan hubungan antara elemen data yang dapat digunakan untuk membuat pengambilan keputusan yang efektif.