Q:
Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Data Mining?
EIN:Big Data und Data Mining sind zwei verschiedene Dinge. Beide beziehen sich auf die Verwendung großer Datenmengen für die Erfassung oder Berichterstattung von Daten, die Unternehmen oder anderen Empfängern dienen. Die beiden Begriffe werden jedoch für zwei verschiedene Elemente dieser Art von Operation verwendet.
Big Data ist ein Begriff für einen großen Datensatz. Big Data Sets sind diejenigen, die aus der einfachen Art von Datenbank- und Datenverarbeitungsarchitekturen herauswachsen, die in früheren Zeiten verwendet wurden, als Big Data teurer und weniger machbar war. Beispielsweise können Datensätze, die zu groß sind, um in einer Microsoft Excel-Tabelle verarbeitet zu werden, als große Datensätze bezeichnet werden.
Data Mining bezieht sich auf die Aktivität, große Datenmengen nach relevanten oder relevanten Informationen zu durchsuchen. Diese Art von Aktivität ist wirklich ein gutes Beispiel für das alte Axiom "Nadel im Heuhaufen suchen". Die Idee ist, dass Unternehmen riesige Datenmengen erfassen, die homogen oder automatisch erfasst werden können. Entscheidungsträger benötigen Zugriff auf kleinere, spezifischere Daten aus diesen großen Mengen. Sie nutzen Data Mining, um die Informationen zu ermitteln, die die Führung informieren, und um die Weichen für ein Unternehmen zu stellen.
Beim Data Mining können verschiedene Arten von Softwarepaketen verwendet werden, beispielsweise Analysetools. Es kann automatisiert oder weitgehend arbeitsintensiv sein, wenn einzelne Mitarbeiter bestimmte Informationsanfragen an ein Archiv oder eine Datenbank senden. Im Allgemeinen bezieht sich Data Mining auf Vorgänge, die relativ komplexe Suchvorgänge umfassen, die gezielte und spezifische Ergebnisse zurückgeben. Beispielsweise kann ein Data-Mining-Tool Dutzende von Jahren von Buchhaltungsinformationen durchsuchen, um eine bestimmte Spalte von Ausgaben oder Forderungen für ein bestimmtes Betriebsjahr zu finden.
Kurz gesagt, Big Data ist das Kapital, und Data Mining ist der "Handler", der verwendet wird, um vorteilhafte Ergebnisse zu erzielen.
