Diferencia big data y mineria de datos

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Big data análisis de datos

Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores al boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.

Análisis de datos frente a ciencia de datos

La analítica de grandes datos y la minería de datos no son lo mismo. Ambas implican el uso de grandes conjuntos de datos, la gestión de la recopilación de datos o la elaboración de informes sobre los datos que utilizan principalmente las empresas. Sin embargo, tanto la analítica de big data como la minería de datos se utilizan para dos operaciones diferentes. Profundicemos en los dos términos.

Se trata del proceso de análisis de grandes conjuntos de datos con el objetivo de descubrir información útil. Algunos ejemplos de esta información son las tendencias del mercado, las preferencias de los clientes, los patrones ocultos y las correlaciones desconocidas. Los hallazgos de la analítica suelen conducir a nuevas oportunidades de ingresos, a una mayor eficiencia operativa, a un marketing más eficiente y a otros beneficios empresariales.

Las empresas suelen confiar en la analítica de big data para que les ayude a tomar decisiones empresariales estratégicas. La analítica de big data permite a los científicos de datos, modeladores predictivos y otros profesionales del campo de la analítica analizar grandes volúmenes de datos de transacciones. También pueden utilizar la analítica de big data para analizar datos que podrían no haber sido descubiertos por los programas empresariales convencionales. Esto incluye:

Cuál es la relación entre big data y ai

A medida que las organizaciones y las empresas han empezado a darse cuenta de que hay un enorme valor escondido en la cantidad masiva de datos que capturan de forma regular, han estado tratando de emplear diferentes técnicas para aprovechar ese valor. Si bien el objetivo final es producir información procesable a partir de esos datos, el mundo de la tecnología se está llenando de un importante número de términos técnicos. Y entre todos estos términos, probablemente los que más suenan son ciencia de datos y minería de datos. Aunque algunas personas los utilizan indistintamente, tienen diferencias significativas. He aquí las siete diferencias más destacadas entre la ciencia de los datos y la minería de datos.

Cuando se trata de manejar la creciente cantidad de datos, tanto la ciencia de datos como la minería de datos desempeñan un papel crucial para ayudar a las empresas a identificar oportunidades y tomar decisiones eficaces. Así pues, aunque el objetivo de ambos campos sigue siendo similar -obtener información que pueda ayudar a una empresa a crecer-, las diferencias clave residen en las herramientas y tecnologías utilizadas, la naturaleza del trabajo y los pasos para llevar a cabo las respectivas responsabilidades para alcanzar ese objetivo.

Big data y minería de datos en la sanidad

La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento de datos, se refiere a la extracción de conocimiento de una gran cantidad de datos, es decir, de Big Data. Se utiliza principalmente en estadística, aprendizaje automático e inteligencia artificial. Es el paso del “descubrimiento del conocimiento en las bases de datos”.

La minería de datos ayuda a clasificar los créditos, a realizar marketing dirigido, a detectar fraudes, como por ejemplo, qué tipos de transacciones pueden ser fraudulentas mediante la comprobación de las transacciones anteriores de un usuario, y a comprobar las relaciones con los clientes, como por ejemplo, qué clientes son fieles y cuáles se irán a otras empresas.

Big Data y Data Mining son dos conceptos diferentes. Big data es un término que se refiere a una gran cantidad de datos, mientras que Data Mining se refiere a la profundización de los datos para extraer el conocimiento/patrón/información clave de una pequeña o gran cantidad de datos.

El concepto principal de la minería de datos es profundizar en el análisis de los patrones y las relaciones de los datos que pueden utilizarse posteriormente en la inteligencia artificial, el análisis predictivo, etc. Pero el concepto principal en Big Data es la fuente, la variedad, el volumen de datos y cómo almacenar y procesar esta cantidad de datos.

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