डेटा माइनिंग और बिग डेटा में अंतर?

डेटा माइनिंग

डेटा माइनिंग पैटर्न पहचान प्रौद्योगिकियों के साथ-साथ सांख्यिकीय और गणितीय तकनीकों का उपयोग करके रिपॉजिटरी में संग्रहीत बड़ी मात्रा में डेटा के माध्यम से छानबीन करके सार्थक नए सहसंबंधों, पैटर्न, और प्रवृत्तियों की खोज करने की प्रक्रिया है। यह अवलोकन संबंधी डेटासेट का विश्लेषण है ताकि अनपेक्षित संबंधों की खोज की जा सके और डेटा को नए तरीकों से सारांशित किया जा सके जो डेटा मालिक के लिए समझने योग्य और उपयोगी दोनों हों।

डेटा माइनिंग में विश्लेषण उपकरणों सहित कई प्रकार के सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोग शामिल हो सकता है। यह स्वचालित हो सकता है, या यह काफी हद तक श्रम-गहन हो सकता है, जहां व्यक्तिगत कार्यकर्ता किसी आर्काइव या डेटाबेस के लिए सूचना के लिए विशिष्ट क्वेरी भेजते हैं।

आम तौर पर, डेटा माइनिंग उन कार्यों को परिभाषित करती है जिनमें अपेक्षाकृत परिष्कृत खोज संचालन होते हैं जो केंद्रित और निश्चित परिणाम लौटाते हैं। उदाहरण के लिए, एक डेटा माइनिंग टूल एक विशिष्ट ऑपरेटिंग वर्ष के लिए खर्च या प्राप्य खातों के एक निश्चित कॉलम को खोजने के लिए दर्जनों वर्षों के अकाउंटिंग डेटा के माध्यम से देख सकता है।

बिग डेटा (Big Data)

बिग डेटा उस विशाल मात्रा को संदर्भित करता है जो टेराबाइट्स के संदर्भ में संरचित, अर्ध-संरचित, और असंरचित डेटा सेट हो सकते हैं। एक व्यक्तिगत सिस्टम पर इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस करना जटिल है, इसीलिए इस कंप्यूटर की RAM प्रोसेसिंग और विश्लेषण के दौरान अंतरिम गणना को सहेजती है। जब हम इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस करने का प्रयास करते हैं, तो इन प्रोसेसिंग चरणों को एक सिंगल सिस्टम पर करने में बहुत समय लगता है। साथ ही, ओवरलोड के कारण हमारा कंप्यूटर सिस्टम सही ढंग से काम नहीं करता है।

बिग डेटा सेट वे हैं जो पिछले समय में उपयोग किए गए डेटाबेस और डेटा हैंडलिंग संरचना के सरल प्रकार से आगे निकल जाते हैं जब बिग डेटा अधिक महंगा और कम संभव था। उदाहरण के लिए, डेटा के सेट जो Microsoft Excel स्प्रेडशीट में आसानी से संभाले जाने के लिए बहुत अधिक हैं, उन्हें बिग डेटा सेट के रूप में परिभाषित किया जा सकता है।

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