Mineração de dados e big data para empresas

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A Bigdata está se tornando cada vez mais desafiadora para as grandes corporações. O termo "big data" representa uma metáfora para uma montanha de dados sem valor na qual buscar conhecimento. A Bigdata Mining descreve métodos estatísticos para procurar tendências, conexões cruzadas e novos dados em dados de massa. Não é possível processar quantidades tão grandes de dados manualmente, e é por isso que métodos baseados em computador devem ser usados. Esses métodos também podem ser usados ​​para quantidades menores de dados. Como regra, a mineração de dados refere-se apenas à etapa de análise dentro do processo.

Mineração de dados e Big Data

Com a mineração de dados, quantidades significativas de dados podem ser examinadas por programas assistidos por computador. O termo mineração de dados é um pouco enganador, porque não se trata de gerar dados, mas de obter conhecimento dos dados. O termo prevaleceu principalmente por ser curto e preciso. Em geral, a mineração de dados pode ser descrita como um processo de extração de conhecimento que antes era desconhecido e considerado potencialmente útil. Bigdata descreve quantidades de dados muito grandes, grandes ou muito rápidas para mudar. A coleta ou processamento manual com métodos clássicos é, portanto, excluída. Os bigdados coletados para serem usados ​​na mineração de dados podem vir de qualquer fonte. Eles variam de comunicação eletrônica de empresas e autoridades a registros de sistemas de vigilância. O desejo de analisar o Bigdata, a fim de usar o conhecimento adquirido, muitas vezes entra em conflito com os direitos pessoais de outras pessoas, e é por isso que deve ser garantido com antecedência.

Mineração de dados e big data: procedimentos convencionais

A mineração de dados de big data analisa seleções e coletas de dados. Registros incompletos são removidos e fontes importantes ou valores de comparação são adicionados. Posteriormente, os dados são pesquisados ​​para determinados padrões comportamentais e os resultados obtidos são exibidos. Estes são examinados e avaliados por especialistas para que se possa decidir se o objetivo desejado pode ser alcançado. O conhecimento adquirido é usado em novas investigações ou como parâmetro de comparação, para que os resultados da próxima pesquisa sejam ainda mais precisos. Enquanto a mineração de dados na Bigdata costumava ser usada principalmente em TI no passado, mais e mais empresas estão interessadas nos métodos usados ​​e no potencial significativo que a Bigdata oferece. No setor financeiro, a mineração de dados é usada para detectar fraudes e auditorias. A pontuação de crédito usa bigdata para calcular a probabilidade de inadimplência. No marketing, a mineração de dados calcula como o comportamento de compra dos clientes falha ou quais medidas de publicidade interessam aos clientes em potencial. Nas lojas online, os carrinhos de compras são analisados ​​e, posteriormente, os preços e a colocação dos produtos são alterados. Além disso, os grupos-alvo para campanhas publicitárias podem ser pesquisados ​​e os perfis de clientes examinados. Na Internet, a Bigdata Mining serve para detectar ataques, recomendar serviços e analisar redes sociais. Outras áreas de aplicação são, por exemplo, os campos da medicina, bibliometria e enfermagem.

Vale a pena conhecer sobre bigdata e mineração de dados

Em bigdata ou mineração de dados, pode-se assumir uma disciplina cientificamente neutra. Com a mineração de dados, dados de todos os tipos de fontes podem ser analisados. No entanto, uma vez que os dados se relacionam com uma pessoa, conflitos morais e legais podem surgir rapidamente. Estes geralmente não se referem à avaliação dos dados, mas apenas ao processo de extração. Dados que não foram adequadamente anonimizados podem ser atribuídos a indivíduos específicos. Ao realizar a mineração de dados pelo Bigdata, é sempre necessário garantir um anonimato que não permita tirar conclusões sobre pessoas ou grupos de pessoas. Além dos conflitos legais, deve-se notar que questões morais são levantadas. É questionável se os computadores devem poder dividir as pessoas em "categorias" ou "classes". Na mineração de dados, por exemplo, as pessoas são retratadas como dignas de crédito ou indignas. Em geral, deve-se notar que o próprio método é extremamente neutro em valor e anônimo. O método não conhece as consequências e probabilidades do cálculo. No entanto, assim que as pessoas são confrontadas com os dados em termos reais, por exemplo, pelos Schufa, isso pode causar reações estranhas, ofendidas ou surpresas. São fornecidos os dados gigantes do Google Google Analytics sobre os grupos-alvo dos proprietários de sites.

Oportunidades e perspectivas futuras

No mundo globalizado, a mineração de dados se torna mais relevante para o big data. As empresas americanas foram capazes de falar no passado sobre o comportamento de compra de seus clientes, estejam eles grávidas ou não. Com base nessas descobertas, foram enviados cupons de compras e dicas de compras especificamente, o que aumentou as vendas. Pela natureza das compras, foi possível prever a data de nascimento, ainda que não no dia exato. A mineração de dados de big data é muito importante para as empresas atualmente. Através da mineração de dados direcionada de big data, podem ser obtidas informações significativas sobre usuários e clientes em potencial. A mineração de dados leva a receitas e lucros mais altos e, portanto, se tornará ainda mais importante no futuro. Não é de admirar: no mundo globalizado e tecnicamente mais experiente, a coleta de dados agora é normal e isso será muito mais forte no futuro próximo.

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