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큐:
빅 데이터와 데이터 마이닝의 차이점은 무엇입니까?
에이:
빅 데이터와 데이터 마이닝은 서로 다른 두 가지입니다. 둘 다 비즈니스 또는 다른 수신자에게 서비스를 제공하는 데이터의 수집 또는보고를 처리하기 위해 큰 데이터 세트를 사용하는 것과 관련이 있습니다. 그러나이 두 가지 용어는 이러한 종류의 작업에서 서로 다른 두 가지 요소에 사용됩니다.
빅 데이터는 큰 데이터 세트의 용어입니다. 빅 데이터 세트는 빅 데이터가 더 비싸고 실현 가능성이 낮았던 초기에 사용되었던 단순한 종류의 데이터베이스 및 데이터 처리 아키텍처를 능가하는 것입니다. 예를 들어 Microsoft Excel 스프레드 시트에서 쉽게 처리 할 수없는 데이터 세트를 빅 데이터 세트라고합니다.
데이터 마이닝은 관련성 또는 관련 정보를 찾기 위해 빅 데이터 세트를 거치는 활동을 말합니다. 이러한 유형의 활동은 실제로 "건초 더미에서 바늘을 찾는"오래된 공리의 좋은 예입니다. 아이디어는 비즈니스가 균질하거나 자동으로 수집 될 수있는 방대한 데이터 세트를 수집한다는 것입니다. 의사 결정자들은 이러한 대규모 세트에서 더 작고 더 구체적인 데이터에 액세스해야합니다. 이들은 데이터 마이닝을 사용하여 리더십을 알리고 비즈니스 과정을 차트로 만드는 데 도움이되는 정보를 찾아냅니다.
데이터 마이닝에는 분석 도구와 같은 다양한 종류의 소프트웨어 패키지를 사용할 수 있습니다. 개별 작업자가 특정 아카이브 나 데이터베이스에 대한 정보를 쿼리하는 경우 자동화되거나 노동 집약적 일 수 있습니다. 일반적으로 데이터 마이닝은 타겟팅 된 특정 결과를 반환하는 비교적 정교한 검색 작업이 포함 된 작업을 말합니다. 예를 들어, 데이터 마이닝 도구는 수십 년의 회계 정보를 조사하여 특정 영업 연도에 대해 특정 비용 열 또는 미수금을 찾을 수 있습니다.
요컨대, 빅 데이터는 자산이며 데이터 마이닝은 "핸들러"가 유익한 결과를 제공하는 데 사용됩니다.