Différence entre Big Data et Data Mining
Qu'est-ce que le Big Data?
Le Big Data fait référence à un énorme volume de données qui peuvent être structurées, semi-structurées et non structurées. Il comprend 5 Vs soit
- Volume: il se réfère à une quantité de données ou à une taille de données pouvant atteindre un quintillion en matière de big data.
- Variété: elle fait référence à différents types de données comme les médias sociaux, les journaux de serveur Web, etc.
- Vitesse: elle se réfère à la vitesse à laquelle les données augmentent, les données augmentent de façon exponentielle et à un rythme très rapide.
- Véracité: elle se réfère à une incertitude des données comme les médias sociaux signifie si les données peuvent être fiables ou non.
- Valeur: cela fait référence aux données que nous stockons et traitons valent et à la façon dont nous tirons parti de cette énorme quantité de données.
Les mégadonnées peuvent être analysées pour des informations qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.
Combien de données faut-il pour être appelé Big Data?
Habituellement, les données égales ou supérieures à 1 To sont appelées Big Data. Les analystes prédisent que d'ici 2020, il y aura 5 200 Go de données sur chaque personne dans le monde.
Exemple: En moyenne, les gens dépensent environ 50 millions de tweets par jour, Walmart traite 1 million de transactions clients par heure.
Pourquoi le Big Data est-il important?
L'importance du Big Data ne signifie pas la quantité de données dont nous disposons, mais que retireriez-vous de ces données. Nous pouvons analyser les données pour réduire les coûts et le temps, la prise de décision intelligente, etc.
Défis :
- Stocker efficacement une telle quantité de données.
- Comment traiter et extraire des informations précieuses de cette énorme quantité de données dans un délai donné?
Solution: framework Hadoop et Spark
Qu'est-ce que l'exploration de données (KDD)?
L'exploration de données, également connue sous le nom de découverte de connaissances des données, fait référence à l'extraction de connaissances à partir d'une grande quantité de données, à savoir le Big Data. Il est principalement utilisé en statistique, en apprentissage automatique et en intelligence artificielle. C'est l'étape de la «découverte des connaissances dans les bases de données».
Les entreprises et le gouvernement partagent les informations qu'ils ont collectées dans le but de les recouper pour trouver plus d'informations sur les personnes suivies dans leurs bases de données.
Les composants de l'exploration de données se composent principalement de 5 niveaux, à savoir: -
- Extraire, transformer et charger des données dans l'entrepôt
- Stocker et gérer
- Fournir un accès aux données (communication)
- Analyser (processus)
- Interface utilisateur (présenter les données à l'utilisateur)
Besoin d'exploration de données
Analysez les relations et les modèles dans les données de transaction stockées pour obtenir des informations qui aideront à prendre de meilleures décisions commerciales.
L'exploration de données aide à la notation du crédit, au marketing ciblé, à la détection de la fraude comme quels types de transactions sont comme une fraude en vérifiant les transactions passées d'un utilisateur, en vérifiant la relation client comme quels clients sont fidèles et qui partiront pour une autre société.
Nous pouvons faire 4 relations en utilisant l'exploration de données:
- Classes: Il est utilisé pour localiser la cible
- Clusters: il regroupera les éléments de données en relation logique
- Association: Relation entre les données
- Schéma séquentiel: pour anticiper les schémas et tendances comportementaux.
Défis de l'exploration de données
- Exploration de différents types de connaissances dans des bases de données
- Gestion du bruit et des données incomplètes
- Efficacité et mise à l'échelle des algorithmes d'exploration de données
- Gestion des types de données relationnelles et complexes
- Protection de la sécurité, de l'intégrité et de la confidentialité des données
Comparaison directe entre Big Data et exploration de données (infographie)
Vous trouverez ci-dessous la comparaison du Top 8 entre Big Data et Data Mining
Différence clé entre Big Data et Data Mining
Ci-dessous, la différence entre Big Data et Data Mining est la suivante
Le Big Data et le Data Mining sont deux concepts différents, le Big Data est un terme qui se réfère à une grande quantité de données tandis que le data mining fait référence à un approfondissement des données pour extraire les connaissances / modèles / informations clés d'une petite ou grande quantité de données .
Le concept principal de l'exploration de données consiste à approfondir l'analyse des modèles et des relations de données qui peuvent être utilisés davantage dans l'intelligence artificielle, l'analyse prédictive, etc. Mais le concept principal dans le Big Data est la source, la variété, le volume de données et comment stocker et traiter cette quantité de données.
L'analyse du Big Data pour donner une solution métier ou pour faire une définition métier joue un rôle crucial pour déterminer la croissance.
Nous pouvons dire que l'exploration de données n'a pas besoin d'être dépendante du Big Data car cela peut être fait sur la petite ou la grande quantité de données, mais les données volumineuses dépendent sûrement de l'exploration de données parce que si nous ne sommes pas en mesure de trouver la valeur / importance d'une grande quantité des données alors ces données ne sont d'aucune utilité.
Tableau de comparaison Big Data vs Data Mining
| Fonctionnalité | Exploration de données | Big Data |
| Concentrer | Il se concentre principalement sur de nombreux détails d'une donnée | Il se concentre principalement sur de nombreuses relations entre les données |
| Vue | C'est une vue rapprochée des données | C'est la vue d'ensemble des données |
| Les données | Il exprime ce que sur les données | Il exprime pourquoi des données |
| Le volume | Il peut être utilisé pour les petites données ou les grandes données | Il fait référence à une grande quantité d'ensembles de données |
| Définition | C'est une technique d'analyse des données | C'est un concept qu'un terme précis |
| Types de données | Base de données structurée, relationnelle et dimensionnelle. | Données structurées, semi-structurées et non structurées (dans NoSQL) |
| Une analyse | Principalement l'analyse statistique, se concentre sur la prédiction et la découverte de facteurs commerciaux à petite échelle. | Principalement l'analyse des données, l'accent sur la prédiction et la découverte de facteurs commerciaux à grande échelle. |
| Résultats | Principalement pour la prise de décision stratégique | Tableaux de bord et mesures prédictives |
Conclusion - Big Data vs Data Mining
Comme nous l'avons vu, le Big Data ne fait référence qu'à une grande quantité de données et toutes les solutions de Big Data dépendent de la disponibilité des données. Il peut être considéré comme la combinaison de la Business Intelligence et du Data Mining.
L'exploration de données utilise différents types d'outils et de logiciels sur les mégadonnées pour renvoyer des résultats spécifiques. C'est surtout «chercher une aiguille dans une botte de foin»
En bref, le Big Data est l'actif et l'exploration de données est le gestionnaire qui est utilisé pour fournir des résultats bénéfiques.
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- Big Data vs Data Science - En quoi sont-ils différents?
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