Diferença entre mineração de dados e big data

Vivemos em um mundo onde quantidades insanas de dados são coletadas diariamente. Por exemplo, cerca de 48 horas de vídeos são enviados ao YouTube a cada minuto. Mas não é a quantidade de dados que importa; é o que organizações e empresas fazem com os dados que importa. Armazenar e processar os dados torna-se uma tarefa desafiadora, pois os dados crescem rapidamente. De uma perspectiva de negócios, os dados são essenciais. E o Analytics é a nova “Rainha das Ciências”. A mineração de dados é uma ferramenta para descobrir o conhecimento dos dados.

O que é Big Data?

O Big Data significava blocos não estruturados de dados extraídos ou gerados da Internet em escala de petabytes. Na verdade, o termo 'Big Data' em sua forma atual parece ter sido usado pela primeira vez no final dos anos 1990 e o primeiro artigo acadêmico foi publicado em 2003 por Francis X. Diebolt - 'Modelos de fator dinâmico de big data para medição e previsão macroeconômica'. A era do big data é reconhecida pela rápida expansão dos volumes de dados, muito além do que a maioria das pessoas imaginava que ocorreria. Antes do início da era do big data, as organizações atribuíam um valor relativamente baixo aos dados. Mas com a explosão de dados, esse investimento na coleta e armazenamento de dados para seu valor futuro potencial mudou. Atualmente, sabe-se que 90% do big data se acumulou nos últimos anos. Inúmeras inovações tecnológicas e o uso crescente de smartphones estão impulsionando o aumento dramático de dados. Em suma, o big data reflete o mundo em rápida mudança em que vivemos.



O que é mineração de dados?

Agora que estamos na era do big data, o maior desafio não é obter dados, mas obter os dados certos e usar computadores para aumentar nosso conhecimento e identificar padrões que não podíamos identificar anteriormente. Os dados em sua forma bruta não têm valor. A taxa de acúmulo de dados está aumentando mais rápido do que nossa capacidade de analisar e processar conjuntos de dados tão grandes para tomar decisões. Terabytes ou petabytes de dados são despejados em nossas redes de computadores a cada segundo. Ferramentas poderosas e versáteis são necessárias para filtrar automaticamente as enormes quantidades de dados e descobrir informações valiosas e, finalmente, transformar esses dados em conhecimento organizado. Essa necessidade levou ao nascimento da mineração de dados. Portanto, a mineração de dados está transformando dados em conhecimento. A mineração de dados tenta encontrar relacionamentos e associações entre elementos de dados que não foram encontrados antes. É o processo de encontrar padrões, anomalias e correlações em grandes armazenamentos de dados e transformar esses dados em conhecimento acionável.



Diferença entre Data Mining e Big Data

Definição

- Big Data é um termo abrangente que se refere à coleta e análise subsequente de conjuntos de dados significativamente grandes que podem conter informações ocultas ou insights que não poderiam ser descobertos usando métodos e ferramentas tradicionais. A quantidade de dados é muito grande para os sistemas de computação tradicionais manipularem e analisarem.

Mineração de dados é o processo de alternar entre as enormes pilhas de dados em busca de informações e percepções acionáveis. É o processo de encontrar padrões, anomalias e correlações em grandes armazenamentos de dados e transformar esses dados brutos em conhecimento organizado.



Objetivo

- Big Data refere-se ao uso de análise preditiva, análise de comportamento do usuário ou outros métodos de análise de dados para extrair valor de dados com tamanhos além da capacidade das ferramentas de software comumente usadas para capturar, gerenciar e processar. O objetivo é descobrir insights de conjuntos de dados que são diversos, complexos e de grande escala.

A mineração de dados tenta encontrar relacionamentos e associações entre elementos de dados que não foram encontrados antes. A mineração de dados é a mineração do conhecimento e como utilizar os dados brutos para gerar algum tipo de conhecimento que pode ser usado para a tomada de decisões. Ele tenta encontrar padrões ocultos de dados já disponíveis.

Características

- Big Data pode ser definido pelos três atributos ou características principais, os três Vs: Variedade, Volume e Velocidade. Eles são essenciais para entender como podemos medir o big data. Variedade refere-se aos vários tipos de dados, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados; O volume refere-se às grandes quantidades de dados gerados; e Velocidade refere-se à velocidade na qual os dados são gerados.



A mineração de dados é semelhante à pesquisa, mas não é pesquisar ou consultar os dados; é aplicado em várias formas de dados para encontrar os padrões interessantes em vez de resultados do banco de dados.

Casos de Uso

- Vários campos da vida cotidiana de hoje estão usando big data para facilitar o processo de armazenamento e processamento de dados. Os muitos exemplos de casos de uso de big data incluem serviços financeiros, companhias aéreas e empresas de transporte rodoviário, setor de saúde, telecomunicações e serviços públicos, mídia e entretenimento, comércio eletrônico, educação, IoT, etc.

As aplicações de mineração de dados são sábias e diversificadas. Alguns aplicativos básicos incluem recomendações de produtos em comércio eletrônico, análise de páginas da web, previsões do mercado de ações, mineração de dados de saúde e assim por diante. A mineração de dados é uma base para o aprendizado de máquina e aplicativos de IA em todo o mundo.

Mineração de dados x Big Data: gráfico de comparação

Resumo de mineração de dados e big data

Big Data refere-se a grandes conjuntos de dados que podem conter informações ocultas ou insights que não poderiam ser descobertos usando métodos e ferramentas tradicionais. A quantidade de dados é muito grande para os sistemas de computação tradicionais manipularem e analisarem. A mineração de dados está transformando dados brutos em conhecimento porque os dados em sua forma bruta não têm valor. A mineração de dados tenta encontrar relacionamentos e associações entre os elementos de dados que podem ser usados ​​para tomar decisões eficazes.

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