一个非常常见的错误是混淆大数据和数据挖掘，因此，我们将简要解释两者之间的区别和相似之处。
在这两种情况下，我们讨论的是处理大量数据的技术，这些技术可以帮助我们获取业务的相关信息，并且这两种技术都使用算法和数学过程来实现这一目标。
区别在于应用这些技术后我们可以了解的信息类型。
大数据技术将使我们能够读取大型异构数据库，选择并突出显示与我们相关的所有内容，但它们无法为我们提供对此信息的深入分析。
也就是说，利用大数据技术，我们将能够分析来自不同来源的大量数据（否则无法处理），并应用我们感兴趣的过滤器来查找特定信息，但我们将无法彻底分析我们包含的数据。
就数据挖掘技术而言，需要对要研究的数据库进行预处理和规范化， 沙特阿拉伯赌博数据 但除了过滤和选择适合已建立过滤器的数据之外，它们还为我们提供了一个连接和结论表。
大数据和数据挖掘并不对立，事实上，它们可以相辅相成，形成一个高度结构化的数据库，从中提取信息，帮助您了解环境并以很小的误差幅度预测趋势。
让我们看一个例子：
想象一下，您有一个数据库，其中包含西班牙所有经常更新的博客。
利用大数据技术，您可以快速处理所有这些信息以提取数据，例如上周更新了多少博客，其中有多少博客具有特定主题、地理起源等。
另一方面，借助数据挖掘，您可以建立一个目标，例如对西班牙数字营销博客的趋势进行分析，并运行一个模型来研究此类博客的行为，以建立模型和图表。将标志着当前的主题，那些正在获得力量的和那些正在失去力量的主题。
也就是说，大数据和数据挖掘并不对立，事实上，它们可以相互补充，从而形成一个高度结构化的数据库，从中提取信息可以帮助您了解环境并以很小的误差范围预测趋势。