Diferencia entre la minería de datos y los grandes datos

Vivimos en un mundo donde se recopilan cantidades locas de datos a diario. Por ejemplo, alrededor de 48 horas de videos se suben a YouTube cada minuto. Pero no es la cantidad de datos lo que importa; Es lo que las organizaciones y las empresas hacen con los datos lo que importa. El almacenamiento y el procesamiento de los datos se convierte en una tarea desafiante, a medida que los datos crecen rápidamente. Desde una perspectiva comercial, los datos son rey. Y Analytics es la nueva "Reina de las Ciencias.”La minería de datos es una herramienta para descubrir el conocimiento de los datos.

¿Qué es Big Data??

Big Data anteriormente significaba fragmentos de datos no estructurados extraídos o generados por Internet en la escala de petabytes. En realidad, el término 'big data' en su forma actual parece haberse utilizado por primera vez a fines de la década de 1990 y el primer artículo académico fue publicado en 2003 por Francis X. Diebolt - “Modelos de factor dinámico de big data para medición y pronóstico macroeconómicos."La efectividad de Big Data se reconoce por volúmenes de datos en rápida expansión, mucho más allá de lo que la mayoría de la gente imaginó que ocurriría alguna vez. Antes de que comenzara la era de Big Data, las organizaciones asignaron un valor relativamente bajo a los datos. Pero con la explosión de datos, esta inversión en la recopilación y almacenamiento de datos para su valor futuro potencial ha cambiado. Actualmente, se sabe que el 90% de los Big Data se ha acumulado solo en los últimos años. Numerosos innovación tecnológica y el uso creciente de los teléfonos inteligentes están impulsando el aumento dramático en los datos. Entonces, en pocas palabras, Big Data refleja el mundo que cambia rápidamente en el que vivimos.

¿Qué es la minería de datos??

Ahora que estamos en la era de Big Data, el mayor desafío es no obtener datos, sino obtener los datos correctos y usar computadoras para aumentar nuestros conocimientos e identificar patrones que no pudimos identificar anteriormente. Los datos en su forma sin procesar no tienen valor. La tasa de acumulación de datos está aumentando más rápido que nuestra capacidad para analizar y procesar conjuntos de datos tan grandes para tomar decisiones. Terabytes o petabytes de datos se vierten en nuestras redes de computadoras cada segundo. Se requieren herramientas potentes y versátiles para filtrar automáticamente las tremendas cantidades de datos y descubrir información valiosa, y finalmente transformar esos datos en conocimiento organizado. Esta necesidad ha llevado al nacimiento de la minería de datos. Entonces, la minería de datos está convirtiendo datos en conocimiento. Intentos de minería de datos para encontrar relaciones y asociaciones entre elementos de datos que no se encuentran antes. Es el proceso de encontrar patrones, anomalías y correlaciones en grandes tiendas de datos y convertir esos datos en conocimiento procesable.

Diferencia entre la minería de datos y los grandes datos

Definición

- Big Data es un término con todo incluido que se refiere a la recopilación y un análisis posterior de conjuntos de datos significativamente grandes que pueden contener información o ideas ocultas que no se pueden descubrir utilizando métodos y herramientas tradicionales. La cantidad de datos es bastante para que los sistemas informáticos tradicionales manejen y analicen.

La minería de datos es el proceso de desplazamiento a través de las pilas masivas de datos para información y ideas procesables. Es el proceso de encontrar patrones, anomalías y correlaciones en grandes tiendas de datos y convertir esos datos sin procesar en conocimiento organizado.

Objetivo

- Big Data se refiere al uso de análisis predictivo, análisis de comportamiento del usuario u otros métodos de análisis de datos para extraer valor de datos con tamaños más allá de la capacidad de herramientas de software de uso común para capturar, administrar y procesar. El propósito es descubrir ideas de conjuntos de datos que sean diversos, complejos y de gran escala.

Intentos de minería de datos para encontrar relaciones y asociaciones entre elementos de datos que no se encuentran antes. La minería de datos es la minería de conocimiento y cómo utilizar los datos sin procesar para generar algún tipo de conocimiento que se pueda utilizar para la toma de decisiones. Intenta encontrar patrones ocultos de los datos ya disponibles.

Características

- Los big data pueden definirse por los tres atributos o características principales, las tres vs: variedad, volumen y velocidad. Estos son clave para comprender cómo podemos medir Big Data. La variedad se refiere a los diversos tipos de datos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados; El volumen se refiere a las cantidades masivas de datos generados; y la velocidad se refiere a la velocidad a la que se generan los datos.

La minería de datos es similar a la búsqueda, pero no está buscando ni consultando los datos; Se aplica en varias formas de datos para encontrar los patrones interesantes en lugar de los resultados de la base de datos.

Casos de uso

- Varios campos en la vida cotidiana de hoy están utilizando Big Data para aliviar el proceso de almacenamiento y procesamiento de los datos. Los muchos ejemplos de casos de uso de big data incluyen servicios financieros, aerolíneas y compañías de camiones, sector de la salud, telecomunicaciones y servicios públicos, medios y entretenimiento, comercio electrónico, educación, IoT, etc.

Las aplicaciones de la minería de datos son sabias y diversas. Algunas aplicaciones básicas incluyen recomendaciones de productos en comercio electrónico, análisis de la página web, predicciones del mercado de valores, minería de datos de atención médica, etc. La minería de datos es una base para el aprendizaje automático y las aplicaciones de IA en todo el mundo.

Minería de datos VS. Big Data: Gráfico de comparación

Resumen de la minería de datos y big data

Big data se refiere a grandes conjuntos de datos que pueden contener información oculta o ideas que no se pueden descubrir utilizando métodos y herramientas tradicionales. La cantidad de datos es bastante para que los sistemas informáticos tradicionales manejen y analicen. La minería de datos está convirtiendo los datos sin procesar en conocimiento porque los datos en su forma sin procesar no tienen valor. Intentos de minería de datos para encontrar relaciones y asociaciones entre elementos de datos que se pueden utilizar para tomar una toma de decisiones efectiva.