การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการของการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มใหม่ที่มีความหมาย โดยกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมากที่จัดเก็บไว้ในที่เก็บ โดยใช้เทคโนโลยีการจดจำรูปแบบ ตลอดจนเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ เป็นการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเชิงสังเกตเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่สงสัยและ สรุปข้อมูลในรูปแบบใหม่ที่ทั้งเข้าใจและเป็นประโยชน์ต่อเจ้าของข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลอาจรวมถึงการใช้แพ็คเกจซอฟต์แวร์หลายประเภท รวมถึงเครื่องมือวิเคราะห์ อาจเป็นแบบอัตโนมัติหรือต้องใช้แรงงานมากเป็นส่วนใหญ่ โดยที่พนักงานแต่ละคนจะส่งคำถามเฉพาะเจาะจงสำหรับข้อมูลไปยังที่เก็บถาวรหรือฐานข้อมูล
โดยทั่วไป การทำเหมืองข้อมูลจะกำหนดการดำเนินการที่มีการดำเนินการค้นหาที่ค่อนข้างซับซ้อนซึ่งส่งกลับผลลัพธ์ที่เน้นและชัดเจน ตัวอย่างเช่น เครื่องมือขุดข้อมูลสามารถดูข้อมูลทางบัญชีที่มีอายุหลายสิบปีเพื่อค้นหาคอลัมน์ค่าใช้จ่ายหรือบัญชีลูกหนี้ที่แน่นอนสำหรับปีดำเนินการใด ๆ
ข้อมูลขนาดใหญ่
บิ๊กดาต้าหมายถึงจำนวนมหาศาลที่สามารถจัดโครงสร้าง ชุดกึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างของข้อมูลที่มีขนาดเทราไบต์ การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในแต่ละระบบนั้นซับซ้อน ดังนั้น RAM ของคอมพิวเตอร์เครื่องนี้จึงบันทึกการคำนวณระหว่างกาลระหว่างการประมวลผลและการวิเคราะห์ เมื่อเราพยายามประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลดังกล่าว จะใช้เวลามากในการประมวลผลขั้นตอนเหล่านี้ในระบบเดียว นอกจากนี้ ระบบคอมพิวเตอร์ของเราทำงานไม่ถูกต้องเนื่องจากการโอเวอร์โหลดมากเกินไป
ชุดข้อมูลขนาดใหญ่คือชุดที่เติบโตเร็วกว่าประเภทธรรมดาของฐานข้อมูลและโครงสร้างการจัดการข้อมูลที่เคยใช้ในครั้งก่อนเมื่อข้อมูลขนาดใหญ่มีราคาสูงและเป็นไปได้น้อยกว่า ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลที่สูงเกินไปที่จะจัดการง่ายๆ ในสเปรดชีต Microsoft Excel สามารถกำหนดเป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้
ให้เราดูการเปรียบเทียบระหว่าง Data Mining กับ Big Data
| การทำเหมืองข้อมูล | บิ๊กดาต้า |
|---|---|
| การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการของการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มใหม่ที่มีความหมายโดยพิจารณาผ่านการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในที่เก็บข้อมูล โดยใช้เทคโนโลยีการจดจำรูปแบบ ตลอดจนเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ | บิ๊กดาต้าเป็นคำที่รวมทุกอย่างซึ่งกำหนดการรวบรวมและการวิเคราะห์ในภายหลังของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีนัยสำคัญ ซึ่งสามารถรวมข้อมูลที่ซ่อนอยู่หรือข้อมูลเชิงลึกที่ไม่สามารถพบได้โดยใช้วิธีการและเครื่องมือแบบดั้งเดิม ปริมาณข้อมูลค่อนข้างมากสำหรับระบบคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมในการจัดการและวิเคราะห์ |
| จุดประสงค์คือเพื่อค้นหารูปแบบ ความผิดปกติ และความสัมพันธ์ในแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ | จุดประสงค์คือเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่มีความหลากหลาย ซับซ้อน และมีขนาดใหญ่ |
| กรณีการใช้งาน ได้แก่ บริการทางการเงิน บริษัทสายการบินและรถบรรทุก ภาคการดูแลสุขภาพ โทรคมนาคมและสาธารณูปโภค สื่อและความบันเทิง อีคอมเมิร์ซ การศึกษา IoT เป็นต้น | ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลก |
