Diferencia entre Big Data y Data Mining
¿Qué es el Big Data?
Big Data se refiere a un gran volumen de datos que pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados. Se compone de 5 Vs es decir
- Volumen: se refiere a una cantidad de datos o tamaño de datos que pueden estar en quintillones cuando se trata de big data.
- Variedad: se refiere a diferentes tipos de datos como redes sociales, registros de servidores web, etc.
- Velocidad: se refiere a qué tan rápido crecen los datos, los datos crecen exponencialmente y a un ritmo muy rápido.
- Veracidad: se refiere a la incertidumbre de los datos, como las redes sociales significa si los datos son confiables o no.
- Valor: se refiere a los datos que estamos almacenando y procesando, y cómo estamos obteniendo beneficios de esta gran cantidad de datos.
Los grandes datos se pueden analizar para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos estratégicos de negocios.
¿Cuántos datos se necesitan para llamarse Big Data?
Por lo general, los datos que son iguales o mayores a 1 Tb se conocen como Big Data. Los analistas predicen que para 2020, habrá 5, 200 Gbs de datos sobre cada persona en el mundo.
Ejemplo: en promedio, las personas gastan alrededor de 50 millones de tweets por día, Walmart procesa 1 millón de transacciones de clientes por hora.
¿Por qué es importante el Big Data?
La importancia de Big Data no significa cuántos datos tenemos, sino qué obtendría de esos datos. Podemos analizar datos para reducir costos y tiempo, tomar decisiones inteligentes, etc.
Desafíos :
- Almacenar una gran cantidad de datos de manera eficiente.
- ¿Cómo procesamos y extraemos información valiosa de esta gran cantidad de datos dentro de un plazo determinado?
Solución: marco Hadoop y Spark
¿Qué es la minería de datos (KDD)?
Data Mining también conocido como Knowledge Discovery of Data se refiere a extraer conocimiento de una gran cantidad de datos, es decir, Big Data. Se utiliza principalmente en estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Es el paso del "Descubrimiento del conocimiento en bases de datos".
Las empresas y el gobierno comparten información que han recopilado con el propósito de hacer referencias cruzadas para obtener más información sobre las personas rastreadas en sus bases de datos.
Los componentes de la minería de datos consisten principalmente en 5 niveles, que son: -
- Extraer, transformar y cargar datos en el almacén.
- Almacenar y administrar
- Proporcionar acceso a datos (comunicación)
- Analizar (proceso)
- Interfaz de usuario (presentar datos al usuario)
Necesidad de minería de datos
Analice la relación y los patrones en los datos de transacciones almacenados para obtener información que ayudará a tomar mejores decisiones comerciales.
La minería de datos ayuda en las calificaciones crediticias, el marketing dirigido, la detección de fraude, como qué tipos de transacciones son fraudes al verificar las transacciones pasadas de un usuario, verificar la relación con el cliente, qué clientes son leales y cuáles se irán a otra compañía.
Podemos hacer 4 relaciones usando minería de datos:
- Clases: se utiliza para localizar el objetivo
- Clusters: agrupará los elementos de datos a una relación lógica
- Asociación: relación entre datos
- Patrón secuencial: para anticipar patrones de comportamiento y tendencias.
Desafíos en la minería de datos
- Minería de diferentes tipos de conocimiento en bases de datos
- Manejo de ruido y datos incompletos
- Eficiencia y escalamiento de algoritmos de minería de datos
- Manejo de tipos de datos relacionales y complejos.
- Protección de la seguridad, integridad y privacidad de los datos.
Comparación cara a cara entre Big Data y minería de datos (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 8 principales entre Big Data y Data Mining
diferencia clave entre Big Data y minería de datos
A continuación se muestra la diferencia entre Big Data y Data Mining:
Big Data y Data Mining son dos conceptos diferentes, Big data es un término que se refiere a una gran cantidad de datos, mientras que la minería de datos se refiere a un impulso profundo en los datos para extraer el conocimiento / Patrón / Información clave de una pequeña o gran cantidad de datos .
El concepto principal en Data Mining es profundizar en el análisis de los patrones y las relaciones de datos que se pueden utilizar más en Inteligencia Artificial, Análisis Predictivo, etc. Pero el concepto principal en Big Data es la fuente, variedad, volumen de datos y cómo almacenar y procesar esta cantidad de datos.
El análisis de Big Data para dar una solución comercial o para hacer una definición comercial juega un papel crucial para determinar el crecimiento.
Podemos decir que Data Mining no necesita depender de Big Data, ya que se puede hacer en una pequeña o gran cantidad de datos, pero big data seguramente depende de Data Mining porque si no podemos encontrar el valor / importancia de una gran cantidad de datos, entonces esos datos son inútiles.
Tabla de comparación de Big Data vs Data Mining
| Característica | Procesamiento de datos | Big Data |
| Atención | Se centra principalmente en muchos detalles de un dato | Se centra principalmente en muchas relaciones entre datos |
| Ver | Es una vista de primer plano de los datos. | Es la gran imagen de los datos. |
| Datos | Expresa qué pasa con los datos | Expresa por qué de los datos |
| Volumen | Se puede usar para datos pequeños o datos grandes | Se refiere a una gran cantidad de conjuntos de datos. |
| Definición | Es una técnica para analizar datos. | Es un concepto que un término preciso |
| Tipos de datos | Datos estructurados, bases de datos relacionales y dimensionales. | Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados (en NoSQL) |
| Análisis | Principalmente análisis estadístico, enfoque en predicción y descubrimiento de factores comerciales a pequeña escala. | Principalmente análisis de datos, enfoque en predicción y descubrimiento de factores comerciales a gran escala. |
| Resultados | Principalmente para la toma de decisiones estratégicas. | Cuadros de mando y medidas predictivas |
Conclusión: Big Data vs Data Mining
Como vimos, Big data solo se refiere a una gran cantidad de datos y todas las soluciones de big data dependen de la disponibilidad de datos. Se puede considerar como la combinación de Business Intelligence y Data Mining.
La minería de datos utiliza diferentes tipos de herramientas y software en Big Data para devolver resultados específicos. Se trata principalmente de "buscar una aguja en un pajar"
En resumen, Big Data es el activo y la minería de datos es el administrador que se utiliza para proporcionar resultados beneficiosos.
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- Big Data vs Data Science: ¿en qué se diferencian?
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- 7 técnicas importantes de minería de datos para obtener los mejores resultados
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