Wenn Algorithmen entscheiden
Big Data versus Data Mining
Diese beiden Begriffe werden oft im ähnlichen Kontext verwendet und haben teilweise ähnliche Ziele. Trotzdem sind sie klar voneinander zu trennen:
- Big Data befasst sich mit besonders grossen Datenmengen, die sich mit konventionellen Methoden und IT-Werkzeugen weder effizient noch in einem zeitlich vertretbaren Rahmen verarbeiten lassen.
- Data Mining beschreibt den eigentlichen Vorgang der Analyse von grossen Datenmengen mit dem Ziel, für den Analysten relevante Zusammenhänge und Erkenntnisse zu erhalten.
Big Data speichert also grosse Datenmengen und stellt geeignete technische Plattformen zur effizienten Verarbeitung zur Verfügung, während das Data Mining die vorliegenden Daten mit der Hilfe von KI-Werkzeugen eingehend analysiert und vom Untersuchenden gewünschte Zusammenhänge bereitstellt.
Immer preiswertere Analysen
Beide Verfahren erwecken den Eindruck, dass sie sehr aufwendig und daher auch mit hohen Kostenfolgen verbunden sind. Jedoch haben die enormen Fortschritte im Bereich der Big-Data-Technologien sowie günstigere und leistungsfähigere Hardware in den Rechenzentren dafür gesorgt, dass sich Aufwand und Ertrag im vertretbaren Rahmen halten. Zudem liefern Big Data und Data Mining bei der Sammlung umfangreicher Datenmengen und der anschliessenden Strukturierung und Analyse dem jeweiligen Unternehmen relevante Ergebnisse.
