Mineria de datos vs big data

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Minería de datos bitcoin

La minería de datos es un proceso de extracción y descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos que implica métodos en la intersección del aprendizaje automático, la estadística y los sistemas de bases de datos[1]. La minería de datos es un subcampo interdisciplinario de la informática y la estadística con el objetivo general de extraer información (con métodos inteligentes) de un conjunto de datos y transformar la información en una estructura comprensible para su uso posterior[1][2][3][4]. [1][2][3][4] La minería de datos es la etapa de análisis del proceso de “descubrimiento de conocimiento en bases de datos”, o KDD[5]. Además de la etapa de análisis en bruto, también implica aspectos de gestión de bases de datos y datos, preprocesamiento de datos, consideraciones de modelo e inferencia, métricas de interés, consideraciones de complejidad, posprocesamiento de las estructuras descubiertas, visualización y actualización en línea[1].

El término “minería de datos” es un término erróneo, ya que el objetivo es la extracción de patrones y conocimientos a partir de grandes cantidades de datos, no la extracción (minería) de los datos en sí[6]. También es una palabra de moda[7] y se aplica con frecuencia a cualquier forma de procesamiento de datos o información a gran escala (recopilación, extracción, almacenamiento, análisis y estadística), así como a cualquier aplicación de sistema informático de apoyo a la toma de decisiones, incluida la inteligencia artificial (por ejemplo, el aprendizaje automático) y la inteligencia empresarial. El libro Data mining: Practical machine learning tools and techniques with Java[8] (que cubre principalmente material de aprendizaje automático) iba a llamarse originalmente sólo Practical machine learning, y el término minería de datos sólo se añadió por razones de marketing[9] A menudo los términos más generales (a gran escala) análisis de datos y analítica -o, cuando se refiere a los métodos reales, inteligencia artificial y aprendizaje automático- son más apropiados.

¿Cómo se relacionan la minería de datos y el big data?

La minería de datos utiliza herramientas como los modelos estadísticos, el aprendizaje automático y la visualización para “minar” (extraer) los datos y patrones útiles de los Big Data, mientras que éstos procesan datos de gran volumen y velocidad, lo que supone un reto para las bases de datos y los programas de análisis más antiguos.

¿Qué se entiende por big data en la minería de datos?

La minería de grandes datos se refiere a la minería de datos colectiva o a las técnicas de extracción que se realizan en grandes conjuntos/volumen de datos o en los grandes datos. La minería de grandes datos se realiza principalmente para extraer y recuperar la información deseada o el patrón de una enorme cantidad de datos.

¿Sigue habiendo demanda de big data?

La demanda de científicos de datos sigue siendo alta mientras que la oferta es baja. … La Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos ve un fuerte crecimiento en el campo de la ciencia de los datos y predice que el número de puestos de trabajo aumentará en un 28% hasta 2026. Para dar un número a ese 28%, se trata de unos 11,5 millones de nuevos puestos de trabajo en este campo.

Análisis de datos Minería de datos

La analítica de grandes datos y la minería de datos no son lo mismo. Ambos implican el uso de grandes conjuntos de datos, la gestión de la recopilación de los datos o la elaboración de informes de los datos que se utilizan principalmente en las empresas. Sin embargo, tanto el análisis 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:

¿Qué no son los big data?

3) Big Data no es “BI con esteroides”

Big Data no es una función de un único conjunto de datos; es una función de múltiples conjuntos de datos procedentes de múltiples fuentes. Ejecutar un análisis en un conjunto de datos masivo es BI con esteroides; ejecutarlo contra conjuntos de datos múltiples y dispares es Big Data.

¿Por qué se extraen los big data?

Las empresas utilizan la minería de datos para detectar tendencias en el comportamiento de los clientes. Esto les permite definir mejor su objetivo demográfico, adaptar su marketing e incluso predecir el comportamiento de los clientes. La mayoría de las empresas se limitan a utilizar métodos de minería de datos para conocer mejor a su público objetivo y sus necesidades.

¿Cuál es la diferencia entre minería de datos y análisis de datos?

La minería de datos es un proceso de extracción de información útil, patrones y tendencias a partir de datos brutos. El análisis de datos es un método que se puede utilizar para investigar, analizar y demostrar los datos para encontrar información útil. El resultado de la minería de datos proporciona el patrón de datos.

Diferencia entre big data y business intelligence

La tecnología digital facilita más que nunca la recopilación de datos sobre las personas y sus comportamientos. Cuando las personas se inscriben en programas de fidelización de clientes en las tiendas de comestibles, por ejemplo, se benefician ahorrando dinero. Pero las tiendas también se benefician: Cada vez que los clientes hacen una compra y pasan sus tarjetas de fidelidad, las tiendas registran digitalmente los productos que compran. Las tiendas también pueden ver qué productos les interesan a los clientes mediante el seguimiento de los enlaces en los que hacen clic en los correos electrónicos del programa de fidelización. De este modo, las tiendas pueden orientar el marketing futuro en consecuencia. Si un cliente compra siempre un determinado detergente, por ejemplo, la tienda puede enviar una alerta por correo electrónico cuando ese producto esté en oferta. Si tiene éxito, la campaña dirigida atraerá al cliente a la tienda. Una vez allí, es probable que el cliente haga más compras, aumentando los beneficios de la tienda.

Aunque parezca sencillo, este proceso se basa en grandes cantidades de datos y complicados algoritmos para tener éxito. Hay que recopilar enormes volúmenes de información de cientos de miles de clientes, almacenarlos de forma segura y analizarlos posteriormente en busca de patrones dignos de mención. Para determinar que un cliente tiende a comprar una determinada marca de detergente hay que hacer un gran esfuerzo. La forma de procesar esta información requiere una comprensión de la minería de datos frente a los big data: las dos frases están entrelazadas, pero no son lo mismo.    Este artículo explica exactamente qué significan estos dos términos y examina cómo están influyendo cada vez más en el mundo moderno.

¿Es lo mismo big data que machine learning?

Diferencia entre Big Data y Machine Learning

El Big Data está relacionado con las herramientas de almacenamiento, ingestión y extracción de datos, como Apache Hadoop, Spark, etc., mientras que el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que permite a las máquinas predecir el futuro sin intervención humana.

¿Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático?

La minería de datos se utiliza en un conjunto de datos existente (como un almacén de datos) para encontrar patrones. El aprendizaje automático, por su parte, se entrena con un conjunto de datos “de entrenamiento”, que enseña al ordenador a dar sentido a los datos, y luego a hacer predicciones sobre nuevos conjuntos de datos.

¿Es el Big Data realmente el futuro?

Los macrodatos no sólo son una parte importante del futuro, sino que pueden ser el futuro mismo. La forma en que las empresas, las organizaciones y los profesionales de TI que las apoyan abordan sus misiones seguirá siendo moldeada por la evolución en la forma en que almacenamos, movemos y entendemos los datos.

Minería de datos java

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, Big Data. Se utiliza principalmente en la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Es el paso del “Descubrimiento del conocimiento en las bases de datos”.

La minería de datos ayuda a clasificar el crédito, a realizar marketing dirigido, a detectar fraudes, como por ejemplo, qué tipos de transacciones pueden ser fraudulentas, comprobando las transacciones anteriores de un usuario, y a comprobar la relación 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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