¿Está ansioso por aprender sobre big data vs minería de datos? Big data y minería de datos son dos términos distintos que sirven para diferentes propósitos. Ambos usaron grandes conjuntos de datos para extraer información significativa de datos desordenados. El mundo está impulsado por big data, lo que obliga a las organizaciones a buscar expertos en análisis de datos capaces de procesar grandes volúmenes de datos. El mercado global para el análisis de big data crecerá exponencialmente, con un valor estimado de más de 655 mil millones de dólares para 2029.
Peter Norvig afirma: «Más datos superan a los algoritmos inteligentes, pero mejores datos superan a más datos». En este artículo, exploraremos los grandes datos frente a la minería de datos, sus tipos y por qué son importantes para las empresas.
¿Qué es Big Data?
Se refiere a un gran volumen de datos que pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados, que crece exponencialmente con el tiempo. Debido a su gran tamaño, ninguno de los sistemas o herramientas de gestión tradicionales puede procesarlo de manera eficiente.
La Bolsa de Valores de Nueva York genera un terabyte de datos al día. Además, Facebook genera 5 petabytes de datos.
El término big data se puede describir por las siguientes características.
El volumen se refiere al tamaño de los datos o la cantidad de datos.
La variedad se refiere a los diferentes tipos de datos como videos, imágenes, registros del servidor web, etc.
Velocity muestra la rapidez con la que los datos crecen en tamaño y los datos aumentan exponencialmente a un ritmo acelerado.
La veracidad significa la incertidumbre de los datos, como las redes sociales significan si los datos son confiables o no.
Se refiere al valor de mercado de los datos. ¿Vale la pena generar altos ingresos? Ser capaz de extraer información y valor de los grandes datos es el objetivo final de las organizaciones.
¿Por qué es importante el Big Data?
Las organizaciones utilizan big data para optimizar las operaciones, brindar un buen servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar otras medidas esenciales que pueden aumentar los ingresos y las ganancias.
Veamos algunas aplicaciones comunes.
- Los investigadores médicos lo emplean para identificar signos de enfermedades y factores de riesgo y ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades en los pacientes.
- El gobierno lo usa para prevenir delitos, fraudes, respuesta a emergencias e iniciativas de ciudades inteligentes.
- Las empresas de transporte y fabricación optimizan las rutas de entrega y gestionan eficazmente las cadenas de suministro.
¿Qué es la minería de datos?
Este proceso implica analizar datos y resumirlos en información significativa. Las empresas utilizan esta información para aumentar sus ganancias y reducir sus gastos operativos.
Necesidad de minería de datos
La minería de datos es esencial para el análisis de sentimientos, la gestión del riesgo crediticio, la predicción de rotación, la optimización de precios, los diagnósticos médicos, los motores de recomendación y mucho más. Es una herramienta eficaz en cualquier industria, que incluye el comercio minorista, la distribución mayorista, el sector de las telecomunicaciones, la educación, la fabricación, la atención médica y las redes sociales.
Tipos de minería de datos
Los dos tipos principales son los siguientes.
La minería de datos predictiva utiliza estadísticas y técnicas de pronóstico de datos. Se basa en análisis avanzados que utilizan datos históricos, modelos estadísticos y aprendizaje automático para predecir resultados futuros. Las empresas utilizan análisis predictivos para encontrar patrones en los datos e identificar oportunidades y riesgos.
La minería de datos descriptiva resume los datos para encontrar patrones y extraer información significativa de los datos. Una tarea típica sería identificar los productos que se compran juntos con frecuencia.
Técnicas de Minería de Datos
Algunas técnicas se discuten a continuación.
En la asociación, identificamos patrones donde los eventos están conectados. Las reglas de asociación se utilizan para descubrir correlaciones y co-ocurrencias entre elementos. Análisis de la cesta de la compra es una técnica bien conocida de regla de asociación en minería de datos. Los minoristas lo utilizan para fomentar las ventas mediante la comprensión de los patrones de compra de los clientes.
El análisis de agrupamiento significa descubrir el grupo de objetos que son similares entre sí pero diferentes del objeto de otros grupos.
Diferencias: Big Data vs Minería de datos
TérminosMinería de datosBig DataPropósitoEl propósito es encontrar patrones, anomalías y correlaciones en grandes almacenes de datos.Descubrir información significativa a partir de datos grandes y complejos.VerEs una imagen pequeña de los datos o una vista de cerca de los datos.Muestra una imagen grande de datos.Tipos de datosBase de datos estructurada, relacional y dimensionalEstructurada, semiestructurada y no estructuradaTamaño de los datosUtiliza pequeños conjuntos de datos pero también utiliza grandes conjuntos de datos para el análisis.Utiliza un gran volumen de datos.AlcanceEs parte del término amplio «descubrimiento de conocimiento a partir de datos» .Es un campo generalizado que utiliza una amplia gama de disciplinas, enfoques y herramientas.Técnica de análisisUtiliza análisis estadístico para predecir e identificar factores comerciales a pequeña escala.Utiliza análisis de datos para predecir e identificar factores comerciales a gran escala.
Futuro de Big Data vs Minería de datos
Para las empresas, la capacidad de manejar big data se volverá más desafiante en los próximos años. Por lo tanto, las empresas deben considerar los datos como un activo estratégico y utilizarlos adecuadamente.
El futuro de la minería de datos parece asombroso y radica en el «descubrimiento inteligente de datos», la noción de automatizar la determinación de patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos.
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