Datawetenskap vs data-ontginning: sleutelverskille

Ons leef in 'n data-gedrewe wêreld, so daar is baie konsepte wat data behels wat ontstaan. Twee sulke konsepte is data wetenskap en data-ontginning, wat albei deurslaggewend is vir die sukses van vandag se KI-gedrewe organisasies. 

Dit is belangrik om die belangrikste verskille tussen die twee te verstaan, so kom ons begin deur elkeen formeel te definieer: 

• Gegevenswetenskap: 'n Interdissiplinêre veld, datawetenskap maak staat op wetenskaplike metodes, prosesse, algoritmes en stelsels om kennis en insigte uit gestruktureerde en ongestruktureerde data te onttrek of te ekstrapoleer. Kennis uit data word dan oor 'n wye reeks domeine toegepas.

• Data-ontginning: Die proses om patrone in groot datastelle te ontdek deur die gebruik van metodes wat 'n kombinasie van masjienleer, statistiek en databasisstelsels behels. 'n Interdissiplinêre subveld van rekenaarwetenskap en statistiek, die oorhoofse doel van data-ontginning is om inligting uit 'n datastel te onttrek en dit te transformeer om verder gebruik te word.
  

Wat is Data Science?

Op die gebied van datawetenskap onttrek kundiges betekenis uit data deur 'n reeks metodes, algoritmes, stelsels en gereedskap. Dit voorsien datawetenskaplikes van die nodige arsenaal om insig te onttrek uit beide gestruktureerde data, wat hoogs spesifiek en in 'n voorafbepaalde formaat gestoor is, en ongestruktureerde data, wat verskeie tipes data behels wat in hul oorspronklike formate gestoor word. 

Datawetenskap is ongelooflik nuttig om waardevolle insigte oor besigheidspatrone te onttrek, om organisasies te help om beter te presteer met diepgaande insigte in prosesse en verbruikers. Sonder datawetenskap is groot data niks. Terwyl groot data verantwoordelik is vir honderde miljarde dollars se besteding oor bedrywe heen, kos slegte data na raming die VSA sowat $3.1 triljoen per jaar, en daarom is datawetenskap so noodsaaklik. Deur die gebruik van dataverwerking en -analise kan hierdie verlies in waarde omskep word. 

Die opkoms van datawetenskap is parallel met die opkoms van slimfone en die digitalisering van ons daaglikse lewens. Daar is 'n ongelooflike hoeveelheid data wat in ons wêreld ronddryf, en meer word elke dag geproduseer. Terselfdertyd het rekenaarkrag drasties toegeneem terwyl dit in relatiewe koste afgeneem het, wat gelei het tot die wye beskikbaarheid van goedkoop rekenaarkrag. Datawetenskap kombineer digitalisering en goedkoop rekenaarkrag om meer insig as ooit tevore te onttrek. 

Wat is data-ontginning? 

Wat data-ontginning betref, sorteer professionele persone deur groot datastelle om patrone en verhoudings te identifiseer wat help om besigheidsprobleme op te los deur data-analise. Die interdissiplinêre veld behels verskeie data-ontginningstegnieke en -instrumente wat deur besighede gebruik word om toekomstige neigings te voorspel en beter besigheidsbesluite te neem. 

Data-ontginning word eintlik as 'n kerndissipline in datawetenskap beskou, en dit is net een stap in die kennisontdekking in databasisse (KDD)-proses, wat 'n datawetenskapmetodologie is vir die insameling, verwerking en ontleding van data. 

Data-ontginning is die sleutel tot suksesvolle analise-inisiatiewe, wat inligting genereer wat in besigheidsintelligensie (BI) en gevorderde analise gebruik kan word. Wanneer dit doeltreffend uitgevoer word, verbeter dit besigheidstrategieë en -bedrywighede, insluitend bemarking, advertensies, verkope, kliëntediens, vervaardiging, voorsieningskettingbestuur, HR, finansies en meer. 

Die data-ontginningsproses word gewoonlik in vier fases verdeel: 

• Data-insameling: Datawetenskaplikes identifiseer en versamel relevante data vir analitiese toepassings. Die data kan óf van 'n datapakhuis, 'n datameer of 'n ander bewaarplek kom wat beide ongestruktureerde en gestruktureerde data bevat.

• Datavoorbereiding: Data is voorberei om ontgin te word. Kenners begin met dataverkenning, profilering en voorafverwerking voordat data skoongemaak word om foute reg te stel en die kwaliteit daarvan te verbeter.

• Data-ontginning: Nadat die data voorberei is, vestig 'n datawetenskaplike 'n data-ontginningstegniek en implementeer een of meer algoritmes om dit uit te voer.

• Data-analise: Die resultate van die data-ontginning help om analitiese modelle te ontwikkel wat besluitneming en besigheidsaksies kan verbeter. Bevindinge word ook met sakebestuurders en gebruikers gedeel deur datavisualisering of 'n ander tegniek. 

Sleutelverskille tussen datawetenskap en data-ontginning

Hier is 'n lys punte wat sleutelverskille tussen datawetenskap en data-ontginning beskryf: 

• Die veld van data wetenskap is wyd en sluit die vaslegging van data, ontleding en die onttrekking van insigte in. data-ontginning behels tegnieke wat help om waardevolle inligting in 'n datastel te vind voordat dit gebruik word om verborge patrone te identifiseer.

• Data wetenskap is 'n multidissiplinêre veld wat bestaan ​​uit statistiek, sosiale wetenskappe, datavisualisering, natuurlike taalverwerking en data-ontginning. data-ontginning is 'n subset van datawetenskap.

• Data wetenskap maak staat op elke tipe data, maak nie saak of dit gestruktureerd, semi-gestruktureerd of ongestruktureerd is nie. data-ontginning behels gewoonlik net gestruktureerde data.

• Data wetenskap is sedert die 1960's gestig, terwyl data-ontginning het eers in die 1990's bekend geword.

• Die veld van data wetenskap fokus op die wetenskap van data, terwyl data-ontginning is meer gemoeid met die werklike proses. 

Dit is geensins 'n volledige lys van die verskille tussen die twee konsepte nie, maar dit dek sommige van die belangrikstes.

Rol en vaardighede van 'n datawetenskaplike

'n Datawetenskaplike moet eers die doelwitte van 'n organisasie verstaan, en hulle doen dit deur nou saam te werk met belanghebbendes en uitvoerende beamptes. Hulle ondersoek dan hoe data kan help om daardie doelwitte te bereik en die besigheid vorentoe te dryf. 

Daar word van datawetenskaplikes verwag om buigsaam en oop vir nuwe idees te wees, en hulle moet in staat wees om innoverende oplossings oor velde heen te ontwikkel en voor te stel. Datawetenskaplikes werk gewoonlik in samewerkende spanne en moet ook 'n bewustheid van sakebesluite binne verskillende departemente hê. Dit stel hulle in staat om pogings te fokus op dataprojekte wat 'n kritieke rol in sakebesluitneming sal speel. 

Die rol van 'n datawetenskaplike sal waarskynlik steeds meer in 'n besigheid geïntegreer word namate projekte vorentoe beweeg, dus sal hulle 'n sterk begrip van klantgedrag ontwikkel en hoe data effektief gebruik kan word om 'n hele besigheid van bo na onder te verbeter. 

*As jy belangstel om datawetenskapvaardighede te ontwikkel, kyk gerus na ons "Top 7 Data Science Sertifiserings. " 

Die data-ontginningsproses

Datawetenskaplikes of data-ontleders is verantwoordelik vir die data-ontginningsproses, wat verskeie tegnieke insluit wat gebruik word om data vir verskillende datawetenskaptoepassings te ontgin. Professionele persone in hierdie veld volg gewoonlik 'n spesifieke vloei van take deur die hele proses, en sonder 'n struktuur kan ontleders probleme ondervind wat maklik in die begin voorkom kon word. 

Kenners sal gewoonlik begin deur die besigheid te verstaan ​​lank voordat enige data aangeraak word. Dit sal die doelwitte van die besigheid insluit en wat dit probeer bereik deur data te ontgin. 'n Data-ontleder sal dan die data verstaan, hoe dit gestoor sal word en hoe die finale uitkoms kan lyk. 

As hulle vorentoe beweeg, sal hulle dan begin om data in te samel, op te laai, te onttrek of te bereken. Dit word dan skoongemaak en gestandaardiseer. Sodra die data skoon is, kan datawetenskaplikes verskillende tegnieke gebruik om na verhoudings, neigings of patrone te soek voordat hulle die bevindings van die datamodel beoordeel. Die data-ontginningsproses word dan afgesluit met bestuur wat die veranderinge implementeer en dit monitor. 

Dit is belangrik om daarop te let dat dit 'n algemene vloei van take is. Verskillende data-ontginningsverwerkingsmodelle sal verskillende stappe vereis.