Różnica między wydobywaniem danych a dużymi danymi
- 3027
- 343
- Krystyna Urbanowicz
Żyjemy w świecie, w którym szalone ilości danych są gromadzone codziennie. Na przykład około 48 godzin filmów jest przesyłanych na YouTube co minutę. Ale to nie liczba danych; Właśnie to robią organizacje i firmy z danymi, które mają znaczenie. Przechowywanie i przetwarzanie danych staje się trudnym zadaniem, ponieważ dane szybko rosną. Z perspektywy biznesowej dane to król. A analityka jest nową „królową nauk naukowych.„Wydobycie danych to narzędzie do odkrywania wiedzy na podstawie danych.
Co to jest Big Data?
Big Data wcześniej oznaczało nieustrukturyzowane kawałki danych wydobywanych lub wygenerowanych z Internetu na skali Petabajtów. W rzeczywistości termin „Big Data” w obecnej formie wydaje się być po raz pierwszy użyty pod koniec lat 90. XX wieku, a pierwszy artykuł akademicki został opublikowany w 2003 roku przez Francisa X. Diebolt - „Modele czynników dynamicznych dużych danych do pomiaru i prognozowania makroekonomicznego.„ERA Big Data jest rozpoznawana przez szybko rozszerzające się objętości danych, daleko poza tym, co według własnej liczby ludzi się zdarzyło. Przed rozpoczęciem ery Big Data organizacje przypisały stosunkowo niską wartość do danych. Ale wraz z eksplozją danych ta inwestycja w gromadzenie i przechowywanie danych dla potencjalnej przyszłej wartości uległa zmianie. Obecnie 90% dużych zbiorów danych zgromadziło się w ciągu ostatnich kilku lat. Liczne innowacje technologiczne i rosnące wykorzystanie smartfonów powodują dramatyczny wzrost danych. Mówiąc najprościej, Big Data odzwierciedla szybko zmieniający się świat, w którym żyjemy.
Co to jest wydobycie danych?
Teraz, gdy jesteśmy w erze Big Data, największym wyzwaniem jest nie otrzymywanie danych, ale uzyskanie odpowiednich danych i korzystanie z komputerów w celu zwiększenia naszej wiedzy i identyfikacji wzorców, których nie mogliśmy wcześniej zidentyfikować. Dane w swojej surowej formie nie mają wartości. Szybkość gromadzenia danych rośnie szybciej niż nasza zdolność do analizy i przetwarzania tak dużych zestawów danych w celu podejmowania decyzji. Terabajty lub petabajty danych wlewają się do naszych sieci komputerowych co sekundę. Potężne i wszechstronne narzędzia są wymagane do automatycznego filtrowania przez ogromne ilości danych i odkryć cenne informacje, a na koniec przekształcić te dane w zorganizowaną wiedzę. Ta konieczność doprowadziła do narodzin wydobywania danych. Tak więc wydobycie danych zamienia dane w wiedzę. Próby eksploracji danych w celu znalezienia relacji i powiązań między elementami danych, których nie można było wcześniej znaleźć. Jest to proces wyszukiwania wzorców, anomalii i korelacji w dużych sklepach danych i przekształcania tych danych w możliwą do działania wiedzę.
Różnica między wydobywaniem danych a dużymi danymi
Definicja
- Big Data to termin wszechstronny, który odnosi się do gromadzenia i późniejszej analizy znacznie dużych zestawów danych, które mogą zawierać ukryte informacje lub spostrzeżenia, których nie można odkryć za pomocą tradycyjnych metod i narzędzi. Ilość danych jest wiele dla tradycyjnych systemów obliczeniowych do obsługi i analizy.
Wydobycie danych to proces przenoszenia przez masywne stosy danych w celu uzyskania informacji i wglądu w możliwe do działania. Jest to proces znajdowania wzorców, anomalii i korelacji w dużych sklepach danych i przekształcania tych surowych danych w zorganizowaną wiedzę.
Zamiar
- Big Data odnosi się do zastosowania analizy predykcyjnej, analizy zachowań użytkowników lub innych metod analizy danych w celu wyodrębnienia wartości z danych o rozmiarach poza możliwością powszechnie używanych narzędzi programowych do przechwytywania, zarządzania i przetwarzania. Celem jest odkrycie spostrzeżeń z zestawów danych, które są różnorodne, złożone i masywne.
Próby eksploracji danych w celu znalezienia relacji i powiązań między elementami danych, których nie można było wcześniej znaleźć. Wydobycie danych to eksploracja wiedzy i sposób wykorzystania surowych danych w celu wygenerowania jakiejś wiedzy, którą można wykorzystać do podejmowania decyzji. Próbuje znaleźć ukryte wzory z już dostępnych danych.
Charakterystyka
- Big Data można zdefiniować przez trzy główne atrybuty lub cechy, trzy VS: różnorodność, objętość i prędkość. Są to klucze do zrozumienia, w jaki sposób możemy mierzyć duże zbiory danych. Różnorodność odnosi się do różnych typów danych, takich jak dane ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane; Objętość odnosi się do ogromnych ilości wygenerowanych danych; a prędkość odnosi się do prędkości, z jaką dane są generowane.
Wydobycie danych jest podobne do wyszukiwania, ale nie jest wyszukiwanie ani nie zapytają danych; Jest stosowany w różnych formach danych, aby znaleźć interesujące wzorce, a nie wyniki z bazy danych.
Przypadków użycia
- Różne dziedziny w dzisiejszym codziennym życiu wykorzystują duże dane, aby złagodzić proces przechowywania i przetwarzania danych. Wiele przykładów przypadków użycia dużych zbiorów danych obejmuje usługi finansowe, linie lotnicze i firmy transportowe, sektor opieki zdrowotnej, telekomunikacje i media, media i rozrywka, e -commerce, edukacja, IoT itp.
Zastosowania wydobycia danych są mądre i różnorodne. Niektóre podstawowe aplikacje obejmują zalecenia dotyczące produktu w zakresie e -commerce, analiza stron internetowych, prognozy rynku giełdowego, wydobycie danych opieki zdrowotnej i tak dalej. Wydobycie danych jest bazą do uczenia maszynowego i aplikacji AI na całym świecie.
Wydobycie danych vs. Big Data: Mapa porównawcza
Podsumowanie eksploracji danych i dużych zbiorów danych
Big Data odnosi się do dużych zestawów danych, które mogą zawierać ukryte informacje lub spostrzeżenia, których nie można odkryć za pomocą tradycyjnych metod i narzędzi. Ilość danych jest wiele dla tradycyjnych systemów obliczeniowych do obsługi i analizy. Wydobycie danych przekształca surowe dane w wiedzę, ponieważ dane w jej surowej formie nie mają wartości. Próby eksploracji danych w celu znalezienia relacji i powiązań między elementami danych, które można wykorzystać do skutecznego podejmowania decyzji.