Bigdata está se tornando cada vez mais um desafio para as grandes corporações. O termo "Grandes Dados" representa uma metáfora para uma montanha de dados sem valor, na qual o conhecimento deve ser pesquisado. Bigdata mining descreve métodos estatísticos usados para pesquisar tendências, conexões cruzadas e novos dados. Dados é pesquisada em dados em massa. O processamento manual de tais enormes conjuntos de dados não é possível, e é por isso que métodos assistidos por computador têm que ser usados. Estes métodos também podem ser usados para quantidades menores de dados. A mineração de dados geralmente se refere apenas à etapa de análise dentro do processo.
Mineração de dados e grandes dados
Com a mineração de dados, quantidades consideráveis de dados podem ser examinadas por programas assistidos por computador. O termo mineração de dados é um tanto enganador, já que não se trata de gerar dados, mas de extrair conhecimento dos dados. O termo se tornou popular principalmente porque é curto e preciso. Em geral, a mineração de dados pode ser descrita como um processo no qual se extrai conhecimento que antes era desconhecido e é considerado potencialmente útil. Bigdata é usado para descrever quantidades de dados que são muito complexos ou grandes ou simplesmente mudam muito rapidamente. A entrada ou processamento manual com métodos clássicos é, portanto, impossível. Os grandes dados coletados para serem usados na mineração de dados podem vir de todas as fontes possíveis. Estes vão desde comunicação eletrônica de empresas e autoridades até registros de sistemas de monitoramento. O desejo de analisar os grandes dados para utilizar os conhecimentos adquiridos muitas vezes entra em conflito com os direitos pessoais de outras pessoas, e é por isso que é aconselhável se proteger antecipadamente.
Mineração de dados e grandes dados: Métodos convencionais
A mineração de dados de Grandes Dados envolve a análise de seleções e coletas de dados. Os conjuntos de dados incompletos são removidos e importantes fontes ou valores comparativos são adicionados. Os dados são então pesquisados por padrões de comportamento específicos e os resultados obtidos são apresentados. Estes são examinados e avaliados por especialistas para que se possa decidir se o objetivo pretendido pode ser alcançado. O conhecimento adquirido é alimentado em novas investigações ou utilizado como parâmetro de comparação para que os resultados da próxima pesquisa sejam ainda mais precisos. Enquanto a mineração de dados em Bigdata era usada principalmente em TI em tempos anteriores, mais e mais empresas estão se interessando pelos métodos usados e pelo considerável potencial de Bigdata. No setor financeiro, a mineração de dados é utilizada para a detecção de fraudes e verificação de faturas. Na pontuação de crédito, Bigdata é usado para calcular quão alta é a probabilidade de inadimplência. Em Marketing A mineração de dados é utilizada para calcular o comportamento de compra dos clientes e quais medidas publicitárias são de interesse dos clientes potenciais. Nas lojas on-line, os carrinhos de compras são analisados e depois os preços e a colocação dos produtos são alterados. Além disso, grupos-alvo para campanhas publicitárias podem ser pesquisados e o perfil dos clientes pode ser examinado. Na Internet, a Bigdata Mining é utilizada para detectar ataques, recomendar serviços e analisar redes sociais. Outras áreas de aplicação são, por exemplo, a medicina, a bibliometria e a enfermagem.
Coisas a saber sobre Bigdata e Data Mining
Bigdata ou data mining pode ser considerada uma disciplina que é neutra em nível científico. Na mineração de dados, os dados de todas as fontes concebíveis podem ser analisados. Entretanto, assim que os dados se referem a uma pessoa, conflitos morais e legais podem surgir rapidamente. Estes não se referem principalmente à análise dos dados, mas apenas ao processo de extração. Os dados que não foram suficientemente anônimos podem, sob certas circunstâncias, ser atribuídos a indivíduos específicos. Ao realizar a mineração de dados de Bigdata, portanto, deve-se ter sempre o cuidado de garantir que os dados sejam anonimizados de tal forma que não se possa tirar conclusões sobre indivíduos ou grupos de indivíduos. Além dos conflitos jurídicos, é preciso observar que são levantadas questões morais. É questionável se os computadores devem ser autorizados a dividir as pessoas em "categorias" ou "classes". Na mineração de dados, por exemplo, as pessoas são retratadas como dignas ou não dignas de crédito. Em geral, deve-se notar que o processo em si é extremamente neutro em termos de valor e anônimo. O procedimento não conhece as conseqüências e probabilidades do cálculo. Entretanto, assim que as pessoas são confrontadas com os dados em termos reais, por exemplo pela Schufa, isto pode causar reações alienadas, ofendidas ou surpresas. No motor de busca gigante Google, em Google Analytics Dados sobre os grupos-alvo dos operadores do site fornecidos.
Oportunidades e perspectivas futuras
No mundo globalizado, a mineração de dados da Big Data está se tornando cada vez mais relevante. No passado, as empresas americanas eram capazes de determinar se seus clientes estavam grávidas ou não com base em seu comportamento de compra. Com base nestas descobertas, os vales de compras e dicas de compras foram enviados de forma direcionada, o que aumentou as vendas. Devido à natureza das compras, era possível até mesmo prever a data de nascimento, embora não ao dia. A mineração de dados da Big Data é de grande importância para as empresas de hoje. Através de mineração de dados direcionada da Big Data, é possível obter insights significativos sobre usuários e clientes potenciais. A mineração de dados acaba levando a maiores vendas e lucros e, portanto, se tornará ainda mais importante no futuro. Não é de se admirar: no mundo globalizado e tecnicamente conhecedor, a coleta de dados é agora normal e se tornará ainda mais importante no futuro próximo.
