Perbezaan antara perlombongan data dan data besar

Kami hidup di dunia di mana jumlah data yang gila dikumpulkan setiap hari. Contohnya, sekitar 48 jam video dimuat naik ke YouTube setiap minit. Tetapi ia bukan jumlah data yang penting; Inilah organisasi dan perniagaan yang dilakukan dengan data yang penting. Menyimpan dan memproses data menjadi tugas yang mencabar, memandangkan data berkembang pesat. Dari perspektif perniagaan, data adalah raja. Dan analisis adalah "ratu sains yang baru."Perlombongan data adalah alat untuk mengetahui pengetahuan dari data.

Apa itu Data Besar?

Data besar sebelum ini bermaksud potongan data yang tidak berstruktur yang dilombong atau dihasilkan dari internet pada skala petabytes. Sebenarnya, istilah 'data besar' dalam bentuk semasa nampaknya telah pertama kali digunakan pada akhir 1990 -an dan kertas akademik pertama diterbitkan pada tahun 2003 oleh Francis X. Diebolt - "Model faktor dinamik data besar untuk pengukuran makroekonomi dan ramalan."Era Big Data diiktiraf oleh jumlah data yang berkembang pesat, jauh melebihi apa yang dibayangkan oleh kebanyakan orang. Sebelum era data besar bermula, organisasi memberikan nilai yang agak rendah kepada data. Tetapi dengan letupan data, pelaburan ini dalam mengumpul dan menyimpan data untuk nilai masa depan yang berpotensi telah berubah. Pada masa ini 90% daripada data besar diketahui telah terkumpul dalam beberapa tahun terakhir sahaja. Banyak inovasi teknologi dan peningkatan penggunaan telefon pintar memacu lonjakan dramatik dalam data. Oleh itu, semata -mata, data besar mencerminkan dunia yang pesat berubah.

Apa itu Data Perlombongan?

Sekarang kita berada di era data besar, cabaran terbesar tidak mendapat data tetapi mendapatkan data yang tepat dan menggunakan komputer untuk menambah pengetahuan kita dan mengenal pasti corak yang tidak dapat kita kenali sebelum ini. Data dalam bentuk mentahnya tidak mempunyai nilai. Kadar pengumpulan data meningkat lebih cepat daripada keupayaan kami untuk menganalisis dan memproses set data yang besar untuk membuat keputusan. Terabytes atau petabytes data tuangkan ke rangkaian komputer kami setiap saat. Alat yang kuat dan serba boleh diperlukan untuk menapis secara automatik melalui sejumlah besar data dan menemui maklumat yang berharga, dan akhirnya mengubah data tersebut menjadi pengetahuan yang teratur. Keperluan ini telah membawa kepada kelahiran perlombongan data. Oleh itu, perlombongan data mengubah data menjadi pengetahuan. Data Perlombongan Percubaan untuk mencari hubungan dan persatuan antara elemen data yang tidak dijumpai sebelumnya. Ini adalah proses mencari corak, anomali dan korelasi di kedai data yang besar dan mengubah data tersebut menjadi pengetahuan yang boleh dilakukan.

Perbezaan antara perlombongan data dan data besar

Definisi

- Data Besar adalah istilah yang merangkumi semua yang merujuk kepada koleksi dan analisis berikutnya mengenai set data yang besar yang mungkin mengandungi maklumat tersembunyi atau pandangan yang tidak dapat ditemui menggunakan kaedah dan alat tradisional. Jumlah data cukup banyak untuk sistem pengkomputeran tradisional untuk mengendalikan dan menganalisis.

Perlombongan Data adalah proses beralih melalui buasir data besar untuk maklumat dan pandangan yang boleh diambil tindakan. Ini adalah proses mencari corak, anomali dan korelasi di kedai data yang besar dan mengubah data mentah tersebut menjadi pengetahuan teratur.

Tujuan

- Data besar merujuk kepada penggunaan analisis ramalan, analisis tingkah laku pengguna, atau kaedah analisis data lain untuk mengekstrak nilai dari data dengan saiz di luar keupayaan alat perisian yang biasa digunakan untuk menangkap, mengurus, dan memproses. Tujuannya adalah untuk menemui pandangan dari set data yang pelbagai, kompleks dan berskala besar.

Data Perlombongan Percubaan untuk mencari hubungan dan persatuan antara elemen data yang tidak dijumpai sebelumnya. Perlombongan data adalah perlombongan pengetahuan dan cara menggunakan data mentah untuk menghasilkan beberapa jenis pengetahuan yang boleh digunakan untuk membuat keputusan. Ia cuba mencari patter tersembunyi dari data yang sudah ada.

Ciri -ciri

- Data besar boleh ditakrifkan oleh tiga atribut atau ciri utama, tiga vs: varieti, kelantangan dan halaju. Ini adalah kunci untuk memahami bagaimana kita dapat mengukur data besar. Pelbagai merujuk kepada pelbagai jenis data, seperti data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur; Volum merujuk kepada sejumlah besar data yang dihasilkan; dan halaju merujuk kepada kelajuan di mana data dihasilkan.

Perlombongan data adalah serupa dengan mencari, tetapi ia tidak mencari atau menanyakan data; ia digunakan pada pelbagai bentuk data untuk mencari corak yang menarik dan bukannya hasil dari pangkalan data.

Gunakan kes

- Pelbagai bidang dalam kehidupan sehari-hari hari ini menggunakan data besar untuk memudahkan proses menyimpan dan memproses data. Banyak contoh kes penggunaan data besar termasuk perkhidmatan kewangan, syarikat penerbangan dan syarikat trak, sektor penjagaan kesihatan, telekomunikasi dan utiliti, media dan hiburan, e -dagang, pendidikan, IoT, dll.

Aplikasi perlombongan data adalah bijak dan pelbagai. Beberapa aplikasi asas termasuk cadangan produk dalam e -dagang, analisis laman web, ramalan pasaran saham, perlombongan data penjagaan kesihatan, dan sebagainya. Perlombongan Data adalah pangkalan pembelajaran mesin dan aplikasi AI di seluruh dunia.

Data perlombongan vs. Data Besar: Carta Perbandingan

Ringkasan Data Perlombongan dan Data Besar

Data besar merujuk kepada set data besar yang mungkin mengandungi maklumat tersembunyi atau pandangan yang tidak dapat ditemui menggunakan kaedah dan alat tradisional. Jumlah data cukup banyak untuk sistem pengkomputeran tradisional untuk mengendalikan dan menganalisis. Perlombongan data mengubah data mentah menjadi pengetahuan kerana data dalam bentuk mentahnya tidak mempunyai nilai. Data Perlombongan Percubaan untuk mencari hubungan dan persatuan antara elemen data yang boleh digunakan untuk membuat keputusan yang berkesan.