Q：
ビッグデータとデータマイニングの違いは何ですか？
A：ビッグデータとデータマイニングは異なるものです。 どちらも、ビジネスまたは他の受信者に役立つデータの収集またはレポートを処理するための大規模なデータセットの使用に関連しています。 ただし、この種類の操作の2つの異なる要素には2つの用語が使用されます。
ビッグデータは、大きなデータセットを表す用語です。 ビッグデータセットは、ビッグデータがより高価で実現不可能であった以前の時代に使用された単純な種類のデータベースおよびデータ処理アーキテクチャよりも大きくなるものです。 たとえば、Microsoft Excelスプレッドシートで簡単に処理するには大きすぎるデータセットは、ビッグデータセットと呼ばれます。
データマイニングとは、ビッグデータセットを調べて、関連情報または関連情報を探すアクティビティのことです。 このタイプのアクティビティは、「干し草の山で針を探す」という古い公理の実に良い例です。 アイデアは、同種または自動的に収集される可能性のある大量のデータセットを企業が収集することです。 意思決定者は、これらの大規模なセットからより小さく、より具体的なデータにアクセスする必要があります。 彼らは、データマイニングを使用して、リーダーシップに情報を提供し、ビジネスのコースをチャート化するのに役立つ情報を見つけます。
データマイニングには、分析ツールなどのさまざまな種類のソフトウェアパッケージの使用が含まれます。 自動化するか、個々の作業者が情報の特定のクエリをアーカイブまたはデータベースに送信する場合は、主に労働集約型にすることができます。 一般に、データマイニングとは、ターゲットを絞った特定の結果を返す比較的洗練された検索操作を伴う操作のことです。 たとえば、データマイニングツールは、数十年にわたる会計情報を調べて、特定の営業年の特定の列の費用または売掛金を見つけることができます。
つまり、ビッグデータは資産であり、データマイニングはその「ハンドラ」であり、有益な結果を提供するために使用されます。
