Big data vs técnicas de minería de datos

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Aunque los términos del Big Data y las técnicas de minería de datos están estrechamente relacionados, especialmente en el contexto digital actual, entre ellos se encuentran diferencias claras e importantes que vamos a repasar brevemente.

A modo de introducción, es esencial adelantar que aún cuando minería de datos se refiere a un conjunto de técnicas extracción de datos aplicable para el análisis de información estructurada, además posibilita su exploración y clasificación para buscar patrones en Clave de Big Data.

Esto es factible gracias a la ejecución de un conjunto de técnicas de análisis de datos, que posibilitan el análisis predictivo y de tendencias. A pesar de esto, de ninguna manera se pueden asimilar ambos términos.

La evolución de la minería de datos

En general, las técnicas de minería de datos posibilitan consulta y análisis. Para esto, se orientan al descubrimiento de patrones, tendencias, perfiles u otras relaciones que sean de interés y que, estando presentes en la información, permanecieron ocultas.

Gracias a un tratamiento adecuado, este objetivo se consigue con datos que se almacenan en sistemas relacionales convencionales (Data Warehouse) o, si se trata de información heterogénea o desestructurada que proviene de distintas fuentes, entonces es necesario usar Big Technologies. Datos.

Ese tratamiento tuvo que adaptar a nuevas necesidades. Siendo en ambos casos el base de conocimientos empresarialesDado que ahora está en un contexto totalmente digital, hemos pasado de la confirmación o verificación al hallazgo. Dicho de otra forma, a la detección de algo oculto a través de la implementación de modelos predictivos.

La minería de datos en la clave del Big Data

Big data o Big data, por su parte, consulte enormes cantidades de información del cual podemos extraer valor por medio de la ciencia de datos, y hacerlo es factible gracias a una tecnología innovadora que recibe el mismo nombre.

Gracias a la tecnología Big Data, capaz de capturar, almacenar, administrar y procesar de forma rápida y precisa estos datos, es factible aprovecharlos. Fundamentalmente, se centra en el análisis predictivo y la detección de tendencias.

Lo hace usando diferentes técnicas, incluida la minería de datos. A través de la definición de modelos y el uso de diferentes tecnologías, el objetivo es convertir los datos en un activo de gran valor.

Utilizándolo, somos capaces de identificar patrones comunes para, entre otros propósitos, hallar nuevos nichos, establecer características clave sobre clientes presentes o futuros, generar parámetros, métricas o procesos.

Comparado con el análisis tradicional, es un cambio de paradigma, una revolución sin marcha atrás, que transforma la manera de hacer negocios, aumentando la rentabilidad y productividad de las compañías.

Extraer valor de Big Data

Como hemos mencionado, para el procesamiento de datos Se requieren frameworks robustos, ágiles y escalables, como Hadoop, la tecnología líder en accesibilidad y alto rendimiento a bajo costo. Pero además son indispensables unas u otras herramientas de análisis para impulsar los procesos de toma de decisiones y, en resumen, sacar el máximo partido al Big Data.

La imperiosa necesidad de analizar big data en tiempo real ha generado nuevas soluciones complementarias para ayudar a garantizar su rendimiento.

Aunque el análisis de datos para tomar mejores decisiones comerciales no se trata de algo nuevo, y lo mismo se puede decir de la minería de datos, el contexto del universo digital actual es, en el que los datos provienen de diferentes fuentes, tiene diferentes formatos y ha multiplicado su cantidad. exponencialmente.

Minería de datos, un recurso versátil

A tal efecto, la gran mayoría de las soluciones utilizadas para su análisis son innovadoras, y otras, como las técnicas de minería de datos, deben responder a esta nueva realidad para poder ofrecer el resultado que se espera de ellas. A tal efecto, la minería de datos es versátil y tiene un gran potencial para ayudarnos a obtener ventajas comparativas que nos diferencian de nuestros competidores. De la misma forma que nos puede ayudar a realizar un análisis convencional, es un buen recurso para extraer valor de Big Data.

Fuente de la imagen: suphakit73 / FreeDigitalPhotos.net

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