Big Data vs. Data mining: você conhece as diferenças?

A cada dia surgem novos conceitos e estratégias no mercado que acompanham a transformação digital que as empresas têm enfrentado. Nesse cenário, muitas organizações ficam em dúvida entre o big data vs data mining.

Ambos são algumas das maiores tendências por apresentarem muitas vantagens competitivas, contribuindo para o refinamento das estratégias de negócio. No entanto, são duas coisas diferentes no que diz respeito ao conceito e a prática.

Para esclarecer as dúvidas sobre o big data vs data mining, para que servem e qual a relação entre eles, criamos este artigo. Acompanhe a leitura.

Big data vs data mining: entendendo os conceitos

Para entender o big data vs data mining é preciso partir do princípio de que são conceitos diferentes. Enquanto o primeiro se refere à enorme quantidade de dados, o segundo trata-se de um aprofundamento deles para extrair informações concretas.

Ou seja, o big data é um universo gigantesco de dados que precisam ser analisados com profundidade para que sejam compreendidos de forma simples. O data mining, por sua vez, realiza uma análise profunda para estabelecer padrões e conhecimentos sobre esses dados.

Existem outras diferenças acerca do big data vs data mining, já que o primeiro por si só não possui o valor que buscamos, pois se trata de uma fonte diversa e bastante grande de dados, que podem fornecer soluções apenas se forem corretamente armazenados e tratados.

Nesse sentido, com a mineração de dados acontece diferente, pois pode ser utilizada de forma independente, com uma quantidade grande ou pequena de dados. Por isso, com a relação do big data vs data mining é possível encontrar valor e utilidade nessas informações.

O que é Big Data? 

Quando falamos de big data, nos referimos a enorme quantidade de dados não estruturados que são produzidos diariamente ao redor do mundo, principalmente por conta do alcance da internet e do seu uso constante.

O termo surgiu no início dos anos 2000 e desde então, são gerados milhões de terabytes de dados estruturados e não estruturados todos os dias, entre eles textos, imagens, vídeos e conteúdos nas redes sociais.

Quem cunhou o termo foi a empresa de pesquisas em tecnologia da informação Gartner, estabelecendo-o como um grande volume de informações, alta velocidade e alta variedade, que necessitam de processamento para serem melhor percebidos, automatizar os processos e a tomada de decisão.

Sendo assim, o big data é composto pelo que chamamos de 5 Vs, que incluem: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor, que juntos podem influenciar diretamente a atuação de uma organização.

O que é Data mining?

Já o data mining, traduzido como mineração de dados, é um termo que faz referência à utilização de processos e técnicas de exploração de grandes quantidades de dados dos ambientes digitais, como uma forma de tratá-los.

Com isso, procura padrões consistentes, regras de associação ou sequências temporais, que ajudam a descobrir diversos pontos, como relacionamentos sistemáticos entre variáveis ou padrões de comportamento.

Nesse processo, o tratamento dos dados visa a criação de processos e parâmetros de interpretação dos dados, utilizando- se utilizando de técnicas de recuperação de informação, estatísticas e até mesmo inteligência artificial.

Ou seja, na relação big data vs data mining, enquanto o primeiro é uma explosão de dados que precisam de análise para gerar resultados, o segundo é uma forma de tratá-los de forma estratégica.

Para que serve o Data mining?

Dentro desse cenário de big data vs data mining, a mineração pode servir para diferentes finalidades, já que os dados são um dos ativos mais importantes de um negócio que quer se manter no mercado competitivo.

Por meio de análise de relacionamentos e padrões, é possível obter informações que ajudam a tomar decisões melhores, sejam elas estratégias de marketing, detecção de fraudes ou mesmo análises de pontos estratégicos do negócio.

Ou seja, há uma infinidade de abordagens que fazem da mineração de dados uma ótima alternativa para criar processos mais eficientes, pois ajuda a fazer previsões e avaliar o que está dando certo ou errado, seja interna ou externamente à instituição.

É possível enxergar até mesmo novas oportunidades de negócio no mercado. Por isso a relação big data vs data mining pode ser uma ótima combinação estratégica para aumentar vantagens competitivas.

Qual a relação entre Big Data e Data Mining?

Diante de todo esse cenário que apresentamos, a relação entre big data vs data mining é que ambos contam com processos parecidos em relação aos dados, que ajudam a direcionar as estratégias de uma gestão.

No entanto, o big data se utiliza de uma grande quantidade de dados, que podem ser estruturados ou não, trazendo uma certa complexidade a mais na escalabilidade em relação ao data mining, que pode ser utilizado com amostras menores.

A relação do big data vs data mining, portanto, é uma forma de trazer um banco de dados ainda mais robusto, estabelecendo relações mais sólidas no que diz respeito às previsões, tendências e relações entre as informações, trazendo mais assertividade ao negócio quanto às estratégias.

Além disso, existe uma certa diferença entre um e outro no que diz respeito aos períodos de análise e tipos de dados, já que o data mining está mais relacionado a um processo pontual e questões específicas, enquanto o big data faz análises por períodos maiores de tempo e de forma contínua.

Qual a diferença entre data warehouse e data mining?

Há ainda um outro conceito dentro dessa relação do big data vs data mining, que é o data warehouse, conhecido como uma espécie de depósito dos dados digitais.

Ou seja, enquanto o big data representa uma quantidade enorme de dados que são gerados todos os dias, o data mining é a mineração destes dados em busca de informações mais concretas e o data warehouse é um armazém de dados.

É neste último que existe um agrupamento de dados de uma mesma fonte e de forma inteligente, como informações corporativas detalhadas que podem ser utilizadas em conjunto com soluções de business intelligence e também na relação do big data vs data mining.

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