Data Mining vs. Big Data

Data Mining, Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence: Dies sind einige der Begriffe, die mit der Datenrevolution aufgekommen sind und uns in der heutigen Geschäftswelt umgeben. Dennoch ist ihre Bedeutung und die Beziehung zwischen ihnen nicht immer ganz klar. Deshalb haben wir bei Baitech mehrere Beiträge veröffentlicht, um Licht in diese Modewörter zu bringen, die sehr leistungsfähige Konzepte beschreiben („Was ist Data Mining?“, „Was ist Business Intelligence?“, „Was ist Big Data?“). Heute möchten wir die Beziehung zwischen Data Mining und Big Data beleuchten.

Was ist Data Mining?

Data Mining, auch bekannt als Schürfen von Daten, ist eine Gruppe von Techniken zur Untersuchung großer Datenmengen (Big Data). Durch das Finden von Mustern in den Daten kann uns Data Mining dabei helfen, die Entscheidungsfindung und die Unternehmensstrategie (Business Intelligence) zu optimieren. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt es zahlreiche mathematische und statistische Methoden, die in Algorithmen gekapselt sind und die wir heute auch als Machine Learning oder Künstliche Intelligenz bezeichnen. Wenn Sie mehr über Data Mining erfahren möchten, können Sie unseren Beitrag „Was ist Data Mining?“ lesen.

Was ist Big Data?

Big Data, auch als Massendaten bezeichnet, ist eine Gruppe von Technologien und Werkzeugen, die die Arbeit mit massiven Datenmengen ermöglichen. Das Konzept von Big Data ist durch die 5 Vs gekennzeichnet. Ein extremes Volumen an Daten, eine hohe Geschwindigkeit und Vielfalt sind die bekanntesten Merkmale. Wenn wir über Big Data sprechen, müssen wir jedoch auch die Datenqualität berücksichtigen, die durch die Richtigkeit und den Wert beschrieben wird, den sie für das Unternehmen darstellen. Wenn Sie mehr über Big Data erfahren möchten, können Sie unseren Beitrag „Was ist Big Data?“ lesen.

Wie unterscheidet sich Data Mining von Big Data?

Data Mining und Big Data sind zwei Konzepte, die mit Daten zusammenhängen, aber einen unterschiedlichen Fokus haben. Der Hauptfokus von Big Data liegt auf der Verwaltung großer Datenmengen, damit diese dem Unternehmen zur Verfügung stehen. Der Hauptfokus von Data Mining hingegen liegt auf der Analyse der Daten. Um also einen Wert aus Big Data zu ziehen, benötigen wir Data Mining. Wir können jede Data-Mining-Technik, wie zum Beispiel einen Clustering-Algorithmus, auf Big Data anwenden, um Muster zu entdecken und den in den großen Datenmengen verborgenen Wert auszuschöpfen. Im Zusammenhang mit Big Data wurden zahlreiche Werkzeuge entwickelt. Darunter finden wir Tools wie Apache Spark mit den Bibliotheken MLlib und SparkML, die eine Umgebung für die Durchführung von Data Mining mit Big Data schaffen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Big Data als das Asset betrachtet werden kann, während Data Mining das Werkzeug oder die Techniken sind, um dieses Asset zu nutzen. Bei Baitech bieten wir Lösungen an, die auf jedes einzelne Unternehmen zugeschnitten sind, indem wir die Art der verarbeiteten Daten und alle weiteren notwendigen Variablen analysieren, um die am besten geeignete Big-Data- und Data-Mining-Lösung zu empfehlen.

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