Разница между интеллектуальным анализом данных и большими данными

Мы живем в мире, где ежедневно собираются безумные объемы данных. Например, каждую минуту на YouTube загружается около 48 часов видео. Но дело не в количестве данных; важно то, что организации и предприятия делают с данными. Хранение и обработка данных становится сложной задачей, поскольку объем данных быстро растет. С точки зрения бизнеса данные - это король. А аналитика - новая «королева наук». Интеллектуальный анализ данных - это инструмент для извлечения знаний из данных.

Что такое большие данные?



Раньше под большими данными понимались неструктурированные фрагменты данных, добытых или созданных в Интернете в масштабе петабайтов. Фактически, термин «большие данные» в его нынешней форме, по-видимому, впервые был использован в конце 1990-х годов, а первая научная статья была опубликована в 2003 году Фрэнсисом X. Диболтом - «Динамические факторные модели больших данных для макроэкономического измерения и прогнозирования». Эра больших данных знаменуется быстрым увеличением объемов данных, намного превышающих то, что большинство людей могло бы когда-либо представить. До начала эры больших данных организации придавали данным относительно низкую ценность. Но с ростом объемов данных эти вложения в сбор и хранение данных для их потенциальной будущей ценности изменились. В настоящее время известно, что 90% больших данных было накоплено только за последние пару лет. Многочисленные технологические инновации и растущее использование смартфонов приводят к резкому увеличению объемов данных. Проще говоря, большие данные отражают быстро меняющийся мир, в котором мы живем.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Сейчас, когда мы живем в эпоху больших данных, самая большая проблема - это не получение данных, а получение правильных данных и использование компьютеров для расширения наших знаний и выявления закономерностей, которые мы не могли идентифицировать ранее. Данные в необработанном виде не имеют ценности. Скорость накопления данных растет быстрее, чем наша способность анализировать и обрабатывать такие большие наборы данных для принятия решений. Каждую секунду в наши компьютерные сети поступают терабайты или петабайты данных. Требуются мощные и универсальные инструменты для автоматической фильтрации огромных объемов данных, обнаружения ценной информации и, наконец, преобразования этих данных в организованные знания. Эта необходимость привела к рождению интеллектуального анализа данных. Итак, интеллектуальный анализ данных превращает данные в знания. Интеллектуальный анализ данных пытается найти отношения и ассоциации между элементами данных, которые не были обнаружены ранее. Это процесс поиска закономерностей, аномалий и корреляций в больших хранилищах данных и превращения этих данных в практические знания.



Разница между интеллектуальным анализом данных и большими данными

Определение

- Большие данные - это всеобъемлющий термин, который относится к сбору и последующему анализу значительно больших наборов данных, которые могут содержать скрытую информацию или идеи, которые невозможно обнаружить с помощью традиционных методов и инструментов. Объем данных довольно большой для традиционных вычислительных систем для обработки и анализа.



Data Mining - это процесс просмотра огромных груд данных в поисках информации и полезных идей. Это процесс поиска закономерностей, аномалий и корреляций в больших хранилищах данных и превращения этих необработанных данных в организованные знания.

Цель

- Под большими данными понимается использование прогнозной аналитики, анализа поведения пользователей или других методов анализа данных для извлечения ценности из данных, размеры которых превышают возможности обычно используемых программных инструментов для сбора, управления и обработки. Цель состоит в том, чтобы получить информацию из разнообразных, сложных и крупномасштабных наборов данных.

Интеллектуальный анализ данных пытается найти отношения и ассоциации между элементами данных, которые не были обнаружены ранее. Интеллектуальный анализ данных - это добыча знаний и способы использования необработанных данных для генерации какого-либо знания, которое можно использовать для принятия решений. Он пытается найти скрытые закономерности из уже имеющихся данных.

Характеристики



- Большие данные можно определить по трем основным атрибутам или характеристикам, трем V: разнообразие, объем и скорость. Это ключ к пониманию того, как мы можем измерять большие данные. Разнообразие относится к различным типам данных, таким как структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные; Объем относится к огромным объемам генерируемых данных; и Скорость относится к скорости, с которой генерируются данные.

Интеллектуальный анализ данных похож на поиск, но это не поиск или запрос данных; он применяется к различным формам данных для поиска интересных шаблонов, а не результатов из базы данных.

Случаи использования

- В различных областях повседневной жизни большие данные используются для упрощения процесса хранения и обработки данных. Многие примеры использования больших данных включают финансовые услуги, авиакомпании и автотранспортные компании, сектор здравоохранения, телекоммуникации и коммунальные услуги, СМИ и развлечения, электронную коммерцию, образование, Интернет вещей и т. Д.



Приложения интеллектуального анализа данных мудры и разнообразны. Некоторые базовые приложения включают рекомендации по продуктам в электронной коммерции, анализ веб-страниц, прогнозы фондового рынка, интеллектуальный анализ данных здравоохранения и так далее. Интеллектуальный анализ данных является основой для приложений машинного обучения и искусственного интеллекта во всем мире.

Интеллектуальный анализ данных и большие данные: сравнительная таблица

Резюме интеллектуального анализа данных и больших данных

Под большими данными понимаются большие наборы данных, которые могут содержать скрытую информацию или идеи, которые невозможно обнаружить с помощью традиционных методов и инструментов. Объем данных довольно большой для традиционных вычислительных систем для обработки и анализа. Интеллектуальный анализ данных превращает необработанные данные в знания, потому что данные в необработанной форме не имеют ценности. Интеллектуальный анализ данных пытается найти отношения и ассоциации между элементами данных, которые можно использовать для принятия эффективных решений.

Популярные посты

Операция Market Garden: величайшее воздушно-десантное нападение в истории

Была надежда, что операция Market Garden сократит войну, но крупнейшая воздушно-десантная операция Второй мировой войны не достигла своих основных целей.

Как одеться на 10 фунтов тоньше

Лучшее после тренировок и питания, верно? Эти советы по стилю, подчеркивающие фигуру. Готовьтесь к комплиментам!

22 балетки на плоской подошве, такие же нарядные, как и каблуки

Каблуки - не единственный вариант праздничной обуви в этом сезоне. Эти 22 балетки так же нарядны, как блестящие каблуки, и намного удобнее.

5 правил фуд-фотографии: как делать снимки, которые будут потрясающе смотреться в Instagram

Если вы когда-либо пытались сфотографировать свой поздний завтрак, чтобы поделиться в социальных сетях, вы знаете, что фуд-фотография - дело непростое. Независимо от того, выглядит ли еда неаппетитной или ваше освещение становится мрачным, совершенно сложно сделать вызывающую слюну фотографию того, что вы едите. (И мы держим пари, что вы делаете столько же дублей своей тарелки, сколько делаете для своих селфи!) Но не бойтесь, королева Pinterest Бонни Цанг, которая каждый раз делает снимок и у которой есть 7 миллионов подписчиков, чтобы показать это, здесь, чтобы спасти вас . Вот ее советы, как сделать ваш следующий прием пищи в Instagram (и двойным нажатием) достойным. 1. Главное по порядку! Делайте фотографии при естественном освещении. (Подсказка: лучшее место - прямо у окна.) Фотография, опубликованная BONNIE TSANG (@bonnietsang) 26 ноября 2015 года в 13:52 по тихоокеанскому стандартному времени 2. Имейте в виду, что вертикальные снимки со светлым фоном лучше всего подходят для Pinterest. Фотография, опубликованная BONNIE TSANG (@bonnietsang) 24 ноября 2015 года в 16:12 по тихоокеанскому стандартному времени. 3. Все дело в углах: сфотографируйте сложенную пищу сбоку и тарелку сверху. Фотография опубликована BONNIE TSANG (@bonnietsang) 26 июня 2015 г. в 15:00 PDT 4. Лучшие места для покупок.

Сборная Норвегии по гандболу выступила против сексистского дресс-кода, и Пинк одобряет

После того, как сборная Норвегии по пляжному гандболу выступила против своей сексистской формы, американская певица Пинк предложила выплатить команде штрафы.

Я делаю или не делаю: планирование свадьбы до того, как вы помолвитесь

Признание: я выбрала несколько любимых стилей платьев подружек невесты за несколько месяцев до того, как у меня на пальце появилось кольцо. И я поделилась этими платьями со своими друзьями, которые еще не были моими подружками невесты. Но я слышал о незанятых дамах, которые предприняли гораздо более серьезные шаги по планированию свадьбы ...