విషయము
Q:
పెద్ద డేటా మరియు డేటా మైనింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?
A:
పెద్ద డేటా మరియు డేటా మైనింగ్ రెండు వేర్వేరు విషయాలు. వ్యాపారాలు లేదా ఇతర గ్రహీతలకు సేవలు అందించే డేటా సేకరణ లేదా రిపోర్టింగ్‌ను నిర్వహించడానికి పెద్ద డేటా సెట్ల వాడకానికి ఈ రెండూ సంబంధించినవి. అయితే, ఈ రకమైన ఆపరేషన్ యొక్క రెండు వేర్వేరు అంశాలకు రెండు పదాలు ఉపయోగించబడతాయి.
పెద్ద డేటా అనేది పెద్ద డేటా సమితికి ఒక పదం. పెద్ద డేటా ఎక్కువ ఖరీదైనది మరియు తక్కువ సాధ్యమయ్యేటప్పుడు, మునుపటి కాలంలో ఉపయోగించిన సాధారణ రకమైన డేటాబేస్ మరియు డేటా హ్యాండ్లింగ్ నిర్మాణాలను అధిగమించేవి పెద్ద డేటా సెట్లు. ఉదాహరణకు, మైక్రోసాఫ్ట్ ఎక్సెల్ స్ప్రెడ్‌షీట్‌లో సులభంగా నిర్వహించలేని డేటా సెట్‌లను పెద్ద డేటా సెట్లుగా పేర్కొనవచ్చు.
డేటా మైనింగ్ అనేది సంబంధిత లేదా సంబంధిత సమాచారం కోసం పెద్ద డేటా సెట్ల ద్వారా వెళ్ళే కార్యాచరణను సూచిస్తుంది. ఈ విధమైన కార్యాచరణ నిజంగా పాత సిద్ధాంతానికి "గడ్డివాములో సూది కోసం వెతుకుతోంది". వ్యాపారాలు సజాతీయమైన లేదా స్వయంచాలకంగా సేకరించిన భారీ డేటాను సేకరిస్తాయనే ఆలోచన ఉంది. నిర్ణయం తీసుకునేవారికి ఆ పెద్ద సెట్ల నుండి చిన్న, మరింత నిర్దిష్టమైన డేటాకు ప్రాప్యత అవసరం. నాయకత్వాన్ని తెలియజేసే మరియు వ్యాపారం కోసం కోర్సును చార్ట్ చేయడంలో సహాయపడే సమాచార భాగాలను వెలికితీసేందుకు వారు డేటా మైనింగ్‌ను ఉపయోగిస్తారు.
డేటా మైనింగ్‌లో అనలిటిక్స్ టూల్స్ వంటి వివిధ రకాల సాఫ్ట్‌వేర్ ప్యాకేజీల వాడకం ఉంటుంది. ఇది స్వయంచాలకంగా ఉంటుంది, లేదా ఇది ఎక్కువగా శ్రమతో కూడుకున్నది కావచ్చు, ఇక్కడ వ్యక్తిగత కార్మికులు ఆర్కైవ్ లేదా డేటాబేస్కు సమాచారం కోసం నిర్దిష్ట ప్రశ్నలు వేస్తారు. సాధారణంగా, డేటా మైనింగ్ అనేది లక్ష్య మరియు నిర్దిష్ట ఫలితాలను ఇచ్చే సాపేక్షంగా అధునాతన శోధన కార్యకలాపాలను కలిగి ఉన్న ఆపరేషన్లను సూచిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక నిర్దిష్ట ఆపరేటింగ్ సంవత్సరానికి స్వీకరించదగిన ఖర్చులు లేదా ఖాతాల యొక్క నిర్దిష్ట కాలమ్‌ను కనుగొనడానికి డేటా మైనింగ్ సాధనం డజన్ల కొద్దీ సంవత్సరాల అకౌంటింగ్ సమాచారం ద్వారా చూడవచ్చు.
సంక్షిప్తంగా, పెద్ద డేటా ఆస్తి మరియు డేటా మైనింగ్ ప్రయోజనకరమైన ఫలితాలను అందించడానికి ఉపయోగించే "హ్యాండ్లర్".