Data Science срещу Data Mining: Ключови разлики

Живеем в свят, управляван от данни, така че възникват много концепции, включващи данни. Има две такива концепции наука за данните намлява извличане на данни, като и двете са от решаващо значение за успеха на днешните организации, управлявани от AI. 

Важно е да разберете основните разлики между двете, така че нека започнем с официално дефиниране на всеки: 

• Наука за данни: Интердисциплинарна област, науката за данни разчита на научни методи, процеси, алгоритми и системи за извличане или екстраполиране на знания и прозрения от структурирани и неструктурирани данни. След това знанията от данни се прилагат в широк набор от области.

• Извличане на данни: Процесът на откриване на модели в големи набори от данни чрез използването на методи, включващи комбинация от машинно обучение, статистика и системи от бази данни. Интердисциплинарно подполе на компютърните науки и статистиката, общата цел на извличането на данни е да извлече информация от набор от данни и да я трансформира, за да бъде използвана по-нататък.
  

Какво е наука за данни?

В областта на науката за данните експертите извличат значение от данните чрез серия от методи, алгоритми, системи и инструменти. Те предоставят на специалистите по данни необходимия арсенал за извличане на представа както от структурирани данни, които са много специфични и се съхраняват в предварително дефиниран формат, така и от неструктурирани данни, които включват различни видове данни, съхранявани в техните собствени формати. 

Науката за данни е невероятно полезна за извличане на ценни прозрения за бизнес моделите, като помага на организациите да се представят по-добре с дълбока представа за процесите и потребителите. Без науката за данните големите данни са нищо. Въпреки че големите данни са отговорни за стотици милиарди долари разходи в различните индустрии, лошите данни се оценяват като струват на САЩ около 3.1 трилиона долара годишно, поради което науката за данните е толкова важна. Чрез използването на обработка и анализ на данни тази загуба може да се превърне в стойност. 

Възходът на науката за данните е успореден с възхода на смартфоните и цифровизацията на нашето ежедневие. В нашия свят се движат невероятно количество данни и всеки ден се произвеждат повече. В същото време мощността на компютъра се е увеличила драстично, като същевременно е намаляла относителната цена, което води до широка наличност на евтина изчислителна мощност. Науката за данни съчетава дигитализация и евтина изчислителна мощност, за да извлече повече прозрения от всякога. 

Какво е Data Mining? 

Когато става въпрос за извличане на данни, професионалистите сортират големи масиви от данни, за да идентифицират модели и връзки, които помагат за решаването на бизнес проблеми чрез анализ на данни. Интердисциплинарната област включва няколко техники и инструменти за извличане на данни, които се използват от бизнеса за прогнозиране на бъдещи тенденции и вземане на по-добри бизнес решения. 

Извличането на данни всъщност се счита за основна дисциплина в науката за данни и е само една стъпка в процеса на откриване на знания в бази данни (KDD), което е методология за наука за данни за събиране, обработка и анализ на данни. 

Извличането на данни е от ключово значение за успешните инициативи за анализ, генерирайки информация, която може да се използва в бизнес разузнаването (BI) и разширените анализи. Когато се изпълнява ефективно, той подобрява бизнес стратегиите и операциите, включително маркетинг, реклама, продажби, поддръжка на клиенти, производство, управление на веригата за доставки, човешки ресурси, финанси и др. 

Процесът на извличане на данни обикновено се разделя на четири етапа: 

• Събиране на данни: Учените по данни идентифицират и събират подходящи данни за аналитични приложения. Данните могат да идват от хранилище на данни, езеро от данни или друго хранилище, съдържащо както неструктурирани, така и структурирани данни.

• Подготовка на данните: Данните са подготвени за копаене. Експертите започват с проучване на данни, профилиране и предварителна обработка, преди да изчистят данните, за да коригират грешките и да подобрят качеството им.

• Извличане на данни: След като данните бъдат подготвени, специалистът по данни се спира на техника за извличане на данни и прилага един или повече алгоритми, за да я изпълни.

• Анализ на данни: Резултатите от извличането на данни помагат за разработването на аналитични модели, които могат да подобрят вземането на решения и бизнес действията. Констатациите също се споделят с бизнес ръководители и потребители чрез визуализация на данни или друга техника. 

Основни разлики между Data Science и Data Mining

Ето списък с точки, които описват ключовите разлики между науката за данни и извличането на данни: 

• В областта на наука за данните е широк и включва събиране на данни, анализ и извличане на прозрения. Извличане на данни включва техники, които помагат да се намери ценна информация в набор от данни, преди да се използва за идентифициране на скрити модели.

• Наука за данните е мултидисциплинарна област, състояща се от статистика, социални науки, визуализации на данни, обработка на естествен език и извличане на данни. Извличане на данни е подгрупа на науката за данни.

• Наука за данните разчита на всеки тип данни, без значение дали са структурирани, полуструктурирани или неструктурирани. Извличане на данни обикновено включва само структурирани данни.

• Наука за данните е създадена от 1960 г., докато извличане на данни става известен едва през 1990-те години.

• В областта на наука за данните се фокусира върху науката за данните, докато извличане на данни е по-загрижен за действителния процес. 

Това в никакъв случай не е изчерпателният списък на разликите между двете понятия, но обхваща някои от основните.

Роля и умения на специалист по данни

Специалистът по данни трябва първо да разбере целите на една организация и те правят това, като работят в тясно сътрудничество със заинтересованите страни и ръководителите. След това те изследват как данните могат да помогнат за постигането на тези цели и да тласнат бизнеса напред. 

От учените по данни се изисква да бъдат гъвкави и отворени към нови идеи и трябва да могат да разработват и предлагат иновативни решения в различни области. Обикновено работейки в екипи за сътрудничество, учените по данни трябва също да притежават осведоменост за бизнес решенията в рамките на различни отдели. Това им позволява да съсредоточат усилията си върху проекти за данни, които ще играят критична роля при вземането на бизнес решения. 

Ролята на учения по данни вероятно ще продължи да се интегрира все повече в бизнеса с напредването на проектите, така че те ще развият силно разбиране за поведението на клиентите и как данните могат да бъдат ефективно използвани за подобряване на целия бизнес от горе до долу. 

*Ако се интересувате от развиване на умения за наука за данни, не забравяйте да разгледате нашия „Топ 7 сертификата за наука за данни" 

Процесът на извличане на данни

Учените по данни или анализаторите на данни са отговорни за процеса на извличане на данни, който включва различни техники, които се използват за извличане на данни за различни приложения за наука за данни. Професионалистите в тази област обикновено следват специфичен поток от задачи по време на целия процес и без структура анализаторите могат да се сблъскат с проблеми, които лесно биха могли да бъдат предотвратени в началото. 

Експертите обикновено започват с разбиране на бизнеса много преди да бъдат докоснати каквито и да било данни. Това ще включва целите на бизнеса и това, което се опитва да постигне чрез копаене на данни. След това анализаторът на данни ще разбере данните, как ще бъдат съхранявани и как може да изглежда крайният резултат. 

Продължавайки напред, те ще започнат да събират, качват, извличат или изчисляват данни. След това се почиства и стандартизира. След като данните са чисти, специалистите по данни могат да използват различни техники за търсене на връзки, тенденции или модели, преди да оценят резултатите от модела на данни. След това процесът на извличане на данни приключва с ръководството, което прилага промените и ги наблюдава. 

Важно е да се отбележи, че това е общ поток от задачи. Различните модели на обработка на извличане на данни ще изискват различни стъпки.