5 grandes diferencias entre Big Data y Data Mining
El mundo de los datos ha crecido mucho y a gran velocidad. Las nuevas tecnologías y métodos de análisis de datos nos han permitido traspasar barreras e innovar en diferentes áreas, pero sobre todo nos ha ayudado a ser más eficientes en el uso de los datos para sustentar nuestras decisiones.
Dentro de los métodos de análisis de datos más relevantes en la actualidad destacan el Big Data y el Data Mining. Dos conceptos que están muy relacionados en la práctica pero que mantienen diferencias importantes que debes comprender para lograr obtener el máximo beneficio de ellas en tu empresa.
Te invitamos a seguir leyendo para conocer más sobre las diferencias entre Big Data y Data Mining.
Big Data y Data Mining
Para poder ahondar en las principales diferencias entre Big Data y Data Mining es importante que conozcamos de forma sencilla en qué consiste cada una. El Big Data hace referencia a la gestión de conjuntos muy grandes de datos estructurados o no, provenientes de diferentes fuentes que a través de diferentes tratamientos e implementación de algoritmos nos permite obtener información valiosa de forma eficaz.
Mientras que el Data Mining es un conjunto de técnicas que se encarga de extraer información dentro de los conjuntos de datos. Para lograr obtener esta información también se implementan algoritmos pero orientados a detectar pautas de comportamiento que logren transformar los datos en información comprensible por los usuarios para tomar decisiones más eficaces.
Ahora que tenemos presentes las definiciones, procedamos a conocer las diferencias
Las grandes diferencias entre Big Data y Data Mining
Su orígen es diferente
Puede parecer obvio pero el Big Data y el Data Mining son diferentes desde su origen. Mientras el Big Data está pensado para trabajar cantidades gigantes de datos sin importar su estructura, la minería de datos se encarga de extraer puntualmente datos predefinidos por los usuarios
Enfoque global vs enfoque específico
Otra diferencia es su enfoque. El Data Mining busca acercarnos lo máximo a los datos. Con esta técnica a través de la implementación de algoritmos podemos estudiar hasta el más mínimo detalle de datos específicos, mientras que el Big Data los consume para hacer un análisis desde una perspectiva más de gran escala o general.
Tipos de datos específicos o datos en general
El Data Mining al enfocarse de forma específica en darle una mirada cercana a los datos, no puede analizar más de un tipo de datos a la vez.
Es decir, en un análisis de minería de datos no deberíamos detectar datos de diferente formato siendo analizados en un mismo conjunto. Mientras que una de las principales ventajas del Big Data en su contexto objetivo es que puede consumir datos estructurados o no, de diferentes formatos al mismo tiempo.
El Data mining funciona con conjuntos de datos de diferentes volúmenes
El Big Data como su nombre indica, se orienta a conjuntos de datos grandes. Por su parte el Data Mining puede aplicarse dentro de conjuntos grandes o pequeños. Para este conjunto de técnicas el tamaño no afecta su rendimiento o efectividad analítica.
El big data se puede entender como un activo y el Data Mining como un soporte
El Big Data de una empresa tiende a comprenderse como un activo en sí mismo. Al concentrar la información de la empresa proveniente de diferentes fuentes y contando con características diferentes, mientras que el Data Mining se utiliza como método para extraer valor del Big Data.
Ahora que ya conoces las principales diferencias entre estos dos conceptos importantes del mundo de los datos puedes avanzar en su implementación eficaz dentro de tu empresa.
