Разлика између великих података и података
Шта су велики подаци?
Велики подаци односе се на огроман обим података који могу бити структурирани, полуструктурирани и неструктурирани. Састоји се од 5 Вс, тј
- Количина: Односи се на количину података или величину података која може бити у квинтилиону када је у питању велики податак.
- Разноликост: Односи се на различите врсте података попут друштвених медија, евиденције веб сервера итд.
- Брзина: Односи се на то како брзо расту подаци, подаци експоненцијално расту и врло брзом брзином.
- Истинитост: Односи се на неизвесност података попут друштвених медија значи да ли се тим подацима може веровати или не.
- Вредност: Односи се на податке које похрањујемо и обрађујемо и на који начин добијамо корист од ове огромне количине података.
Велики подаци могу се анализирати на увид који води ка бољим одлукама и стратешким пословним потезима.
Колико података треба да се назову Биг Дата?
Обично су подаци који су једнаки или већи од 1 Тб познатији као Велики подаци. Аналитичари предвиђају да ће до 2020. године бити 5.200 Гбс података о свакој особи на свету.
Пример: У просеку људи потроше око 50 милиона твеета дневно, Валмарт обрађује 1 милион трансакција са сатом на сат.
Зашто су велики подаци важни?
Важност Биг Дата-а не значи колико података имамо, већ шта бисте добили од тих података. Можемо анализирати податке да бисмо смањили трошкове и време, паметно одлучивање итд.
Изазови :
- Чување тако велике количине података ефикасно.
- Како обрађујемо и извлачимо драгоцене информације из ове огромне количине података у датом временском оквиру?
Решење: Оквир Хадооп и Спарк
Шта је истраживање података (КДД)?
Рударство података познато и као Откривање података односи се на вађење знања из велике количине података, тј. Биг Дата. Користи се углавном у статистици, машинском учењу и вештачкој интелигенцији. То је корак „Откривања знања у базама података“.
Пословање и влада дијеле информације које су прикупили у сврху унакрсног референцирања како би сазнали више информација о људима који се прате у њиховим базама података.
Компоненте дата мининг углавном се састоје од 5 нивоа, а то су: -
- Извадите, трансформишите и убаците податке у складиште
- Чувајте и управљајте
- Омогућите приступ подацима (комуникација)
- Анализа (процес)
- Кориснички интерфејс (Представљање података кориснику)
Потреба за подацима података
Анализирајте однос и обрасце у похрањеним подацима о трансакцијама да бисте добили информације које ће вам помоћи у бољим пословним одлукама.
Ископавање података помаже у кредитним рејтингима, циљаном маркетингу, откривању преваре попут врста трансакција као да се ради о превари провјером прошлих трансакција корисника, провјером односа са клијентима попут тога који су купци лојални и који ће оставити другој компанији.
Можемо да урадимо 4 везе користећи дата мининг:
- Класе: Користи се за проналажење циља
- Кластери: Груписат ће податке са логичким односом
- Асоцијација: Однос података
- Секвенцијални образац: предвидјети обрасце и трендове понашања.
Изазови у Рударству података
- Ископавање различитих врста знања у базама података
- Руковање шумом и непотпуни подаци
- Ефикасност и скалирање алгоритама за вађење података
- Руковање релацијским и сложеним типовима података
- Заштита сигурности података, интегритета и приватности података
Упоредни подаци између великих података и рударјења података (Инфограпхицс)
Испод је топ 8 поређења великих података и дата дата-а
кључна разлика између великих података и рударјења података
Испод је разлика између Биг Дата-а и Дата Мининг-а:
Биг Дата анд Дата Мининг два су различита концепта, Биг дата је појам који се односи на велику количину података док се дата мининг односи на дубоки погон података како би се из мале или велике количине података извукло кључно знање / узорак / информације .
Главни концепт у Дата Мининг-у је дубоко истражити анализу образаца и односа података који се могу даље користити у вештачкој интелигенцији, предиктивној анализи итд. Али главни концепт у Биг Дата-у је извор, разноликост, количина података и како да складишти и обрађује ову количину података.
Анализа великих података да би се пружило пословно решење или се дефинисала пословна дефиниција игра пресудну улогу у одређивању раста.
Можемо рећи да Дата Мининг не треба зависити од Биг Дата-а, јер се може обавити на малој или великој количини података, али велики подаци сигурно зависе од Дата Мининг-а, јер ако нисмо у могућности да нађемо вредност / важност велике количине података, онда ти подаци нису од користи.
Табела упоређивања великих података у односу на дата дата
| одлика | Претрага података | Велики података |
| Фокус | Углавном се фокусира на мноштво детаља података | Углавном се фокусира на пуно односа између података |
| Поглед | То је приказ података изблиза | То је Велика слика података |
| Подаци | Изражава шта са подацима | Изражава зашто податке |
| Запремина | Може се користити за мале или велике податке | Односи се на велику количину података |
| Дефиниција | То је техника за анализу података | То је концепт него прецизан појам |
| Типови података | Структурирани подаци, релациона и димензионална база података. | Структурирани, полуструктурирани и неструктурирани подаци (у НоСКЛ) |
| Анализа | Углавном статистичка анализа, фокусирање на предвиђање и откривање пословних фактора у малом обиму. | Углавном се анализирају подаци, фокусирају се на предвиђање и откривање пословних фактора у великом обиму. |
| Резултати | Углавном за стратешко одлучивање | Контролне табле и предиктивне мере |
Закључак - Биг Дата вс Дата Мининг
Као што смо видели, Биг дата односи се само на велику количину података и сва велика решења података зависе од доступности података. Може се сматрати комбинацијом Бусинесс Интеллигенце-а и Дата Мининг-а.
Ископавање података користи различите врсте алата и софтвера на великим подацима како би се добили одређени резултати. То је углавном „тражење игле у пласту сијена“
Укратко, велики подаци су имовина, а дата мининг је менаџер који се користи за постизање корисних резултата.
Препоручени чланак
Ово је водич за велике податке у односу на вађење података, њихово значење, упоредбу између главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Биг Дата вс Дата Сциенце - како се разликују?
- Биг Дата вс Апацхе Хадооп - 4 најбоље поређење које морате научити
- 7 Важних техника вађења података за најбоље резултате
- Бусинесс Интеллигенце ВС Мининг Дата - који је кориснији