Data mining (penambangan data) dan big data adalah dua konsep yang berbeda dalam teknologi game. Meskipun keduanya terkait dengan analisis data, mereka memiliki perbedaan signifikan dalam hal skala, sumber data, dan tujuan penggunaannya.
Data mining adalah proses ekstraksi informasi yang tersembunyi atau terstruktur dalam suatu dataset. Konsep ini umumnya digunakan dalam permainan untuk menemukan pola, tren, atau wawasan yang dapat digunakan untuk meningkatkan pengalaman bermain, mengoptimalkan performa game, atau bahkan mengidentifikasi perilaku pemain. Metode yang umum digunakan dalam data mining game meliputi penggalian asosiasi, pembangunan kluster, dan penggunaan algoritma pembelajaran mesin.
Di sisi lain, big data berkaitan dengan kumpulan data yang sangat besar dan kompleks. Biasanya, big data dalam konteks game mencakup informasi yang diperoleh dari berbagai sumber, seperti log permainan, interaksi pemain, data sensor, informasi sosial media, dll. Tujuan dari big data dalam industri game adalah mengumpulkan, menyimpan, memproses, dan menganalisis data besar yang dihasilkan dalam rangka mengungkapkan wawasan yang mendalam mengenai pemain dan berbagai aspek permainan. Penerapan big data dalam game berpotensi memberikan pemahaman lebih baik tentang preferensi, perilaku, dan kebutuhan pemain, serta memungkinkan studio game untuk menghadirkan pengalaman yang lebih personal dan menarik.
Perbedaan antara data mining dan big data terletak pada fokus mereka. Data mining lebih menitikberatkan pada proses ekstraksi informasi dari dataset yang ada dengan menggunakan teknik khusus, sedangkan big data memiliki fokus yang lebih luas, meliputi pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data dalam skala yang besar dan kompleks.