Żyjemy w świecie, w którym codziennie gromadzone są szalone ilości danych. Na przykład, w każdej minucie na YouTube przesyłanych jest około 48 godzin filmów. Jednak to nie ilość danych jest ważna, ale to, co organizacje i firmy robią z tymi danymi. Przechowywanie i przetwarzanie danych staje się trudnym zadaniem, ponieważ dane rosną w szybkim tempie. Z punktu widzenia biznesu, dane są królem. A analityka jest nową „królową nauk”. Eksploracja danych to narzędzie do odkrywania wiedzy z danych.

Co to jest Big Data?

Big Data wcześniej oznaczała nieustrukturyzowane kawałki danych wydobywane lub generowane z Internetu w skali petabajtów. Właściwie wydaje się, że termin „Big Data” w obecnej formie został po raz pierwszy użyty pod koniec lat 90-tych, a pierwsza praca naukowa została opublikowana w 2003 roku przez Francisa X. Diebolta – „Big Data Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measurement and Forecasting.” Erę big data rozpoznaje się po gwałtownie rosnących ilościach danych, znacznie przekraczających to, co większość ludzi wyobrażała sobie, że kiedykolwiek wystąpi. Zanim rozpoczęła się era big data, organizacje przypisywały danym stosunkowo niską wartość. Jednak wraz z eksplozją danych zmieniły się inwestycje w gromadzenie i przechowywanie danych ze względu na ich potencjalną przyszłą wartość. Obecnie wiadomo, że 90% big data zostało zgromadzonych tylko w ciągu ostatnich kilku lat. Liczne innowacje technologiczne i coraz częstsze korzystanie ze smartfonów napędzają ten dramatyczny wzrost ilości danych. Tak więc najprościej mówiąc, big data odzwierciedla szybko zmieniający się świat, w którym żyjemy.

Co to jest Data Mining?





Teraz, gdy jesteśmy w erze big data, największym wyzwaniem nie jest zdobywanie danych, ale zdobywanie właściwych danych i wykorzystywanie komputerów do powiększania naszej wiedzy i identyfikowania wzorców, których wcześniej nie mogliśmy zidentyfikować. Dane w surowej postaci nie mają żadnej wartości. Tempo gromadzenia danych rośnie szybciej niż nasza zdolność do analizowania i przetwarzania tak dużych zbiorów danych w celu podejmowania decyzji. Terabajty lub petabajty danych napływają do naszych sieci komputerowych w każdej sekundzie. Potężne i wszechstronne narzędzia są wymagane do automatycznego filtrowania przez ogromne ilości danych i odkryć cenne informacje, a wreszcie przekształcić te dane w zorganizowanej wiedzy. Ta konieczność doprowadziła do narodzin eksploracji danych. Tak więc, eksploracja danych to przekształcanie danych w wiedzę. Eksploracja danych próbuje znaleźć związki i skojarzenia między elementami danych, które nie zostały znalezione wcześniej. Jest to proces znajdowania wzorców, anomalii i korelacji w dużych magazynach danych i przekształcania tych danych w wiedzę możliwą do działania.

Różnica między Data Mining a Big Data

Definicja

– Big Data to termin ogólny, który odnosi się do zbierania i późniejszej analizy znacznie dużych zbiorów danych, które mogą zawierać ukryte informacje lub spostrzeżenia, których nie można było odkryć przy użyciu tradycyjnych metod i narzędzi. Ilość danych jest dość duża dla tradycyjnych systemów obliczeniowych, aby je obsłużyć i przeanalizować.



Data Mining jest procesem przesuwania się przez ogromne stosy danych w poszukiwaniu informacji i użytecznych spostrzeżeń. Jest to proces wyszukiwania wzorców, anomalii i korelacji w dużych magazynach danych i przekształcania tych surowych danych w zorganizowaną wiedzę.

Cel

– Big Data odnosi się do wykorzystania analityki predykcyjnej, analityki zachowań użytkowników lub innych metod analityki danych w celu wydobycia wartości z danych o rozmiarach przekraczających możliwości powszechnie stosowanych narzędzi programowych do przechwytywania, zarządzania i przetwarzania. Celem jest odkrycie spostrzeżeń ze zbiorów danych, które są zróżnicowane, złożone i mają ogromną skalę.



Eksploracja danych próbuje znaleźć relacje i skojarzenia między elementami danych, które nie zostały znalezione wcześniej. Eksploracja danych to eksploracja wiedzy, czyli jak wykorzystać surowe dane do wygenerowania pewnego rodzaju wiedzy, która może być wykorzystana do podejmowania decyzji. Próbuje znaleźć ukryte wzorce z już dostępnych danych.

Charakterystyka

– Big Data może być zdefiniowana przez trzy główne atrybuty lub cechy, trzy Vs: Variety, Volume i Velocity. Są one kluczowe dla zrozumienia, jak możemy mierzyć big data. Różnorodność odnosi się do różnych typów danych, takich jak dane ustrukturyzowane, półstrukturyzowane i niestrukturyzowane; objętość odnosi się do ogromnych ilości generowanych danych; a prędkość odnosi się do szybkości, z jaką dane są generowane.

Eksploracja danych jest podobna do wyszukiwania, ale nie jest to wyszukiwanie lub odpytywanie danych; jest stosowana na różnych formach danych w celu znalezienia interesujących wzorców, a nie wyników z bazy danych.



Przypadki użycia

– Różne dziedziny w dzisiejszym życiu codziennym wykorzystują big data, aby ułatwić proces przechowywania i przetwarzania danych. Liczne przykłady przypadków użycia big data obejmują usługi finansowe, linie lotnicze i firmy transportowe, sektor opieki zdrowotnej, telekomunikację i usługi komunalne, media i rozrywkę, ecommerce, edukację, IoT itp.

Zastosowania eksploracji danych są mądre i różnorodne. Niektóre podstawowe aplikacje obejmują rekomendacje produktów w ecommerce, analizę stron internetowych, przewidywania giełdowe, eksplorację danych dotyczących opieki zdrowotnej i tak dalej. Eksploracja danych jest podstawą do uczenia maszynowego i aplikacji AI na całym świecie.

Podsumowanie eksploracji danych i Big Data

Big Data odnosi się do dużych zbiorów danych, które mogą zawierać ukryte informacje lub spostrzeżenia, które nie mogły być odkryte przy użyciu tradycyjnych metod i narzędzi. Ilość danych jest dość duża dla tradycyjnych systemów obliczeniowych do obsługi i analizy. Eksploracja danych to przekształcanie surowych danych w wiedzę, ponieważ dane w swojej surowej postaci nie mają żadnej wartości. Eksploracja danych próbuje znaleźć relacje i skojarzenia pomiędzy elementami danych, które mogą być wykorzystane do podejmowania skutecznych decyzji.