Věda o datech vs. Dolování dat: Klíčové rozdíly

Žijeme ve světě řízeném daty, a proto existuje mnoho konceptů souvisejících s daty. Dvě takové koncepty jsou věda o datech a dolování dat, obě jsou zásadní pro úspěch dnešních organizací poháněných umělou inteligencí.

Je důležité pochopit klíčové rozdíly mezi nimi, a proto začněme formální definicí každé z nich:

• Věda o datech: Mezioborové pole, věda o datech spoléhá na vědecké metody, procesy, algoritmy a systémy pro extrakci nebo extrapolaci znalostí a informací ze strukturovaných a nestrukturovaných dat. Znalosti z dat jsou poté aplikovány napříč širokým spektrem domén.

• Dolování dat: Proces objevování vzorců v rozsáhlých souborech dat pomocí metod zahrnujících kombinaci strojového učení, statistiky a databázových systémů. Mezioborová subdisciplína počítačové vědy a statistiky, celkovým cílem dolování dat je extrahovat informace z datového souboru a transformovat je pro další použití.
  

Co je věda o datech?

V oblasti vědy o datech odborníci extrahují význam z dat prostřednictvím série metod, algoritmů, systémů a nástrojů. Tyto poskytují datovým vědcům nezbytnou výzbroj pro extrakci poznatků ze strukturovaných dat, která jsou vysoce specifická a uložena v předem definovaném formátu, a nestrukturovaných dat, která zahrnují různé typy dat uložené ve svých nativních formátech.

Věda o datech je neuvěřitelně užitečná pro extrakci cenných poznatků o obchodních vzorcích, pomáhá organizacím lépe fungovat s hlubokými poznatky o procesech a spotřebitelích. Bez vědy o datech jsou velká data nic. Zatímco velká data jsou zodpovědná za stovky miliard dolarů výdajů napříč průmysly, špatná data se odhadují stát se Spojenými státy kolem 3,1 bilionu dolarů ročně, a proto je věda o datech tak zásadní. Prostřednictvím použití zpracování a analýzy dat lze tuto ztrátu proměnit v hodnotu.

Vzestup vědy o datech je paralelní s vzestupem chytrých telefonů a digitalizací našeho každodenního života. Existuje neuvěřitelné množství dat, které kolem nás plavou, a každý den se produkuje více. Současně se počítačový výkon dramaticky zvýšil, zatímco relativní náklady se snížily, což vedlo k široké dostupnosti levného výpočetního výkonu. Věda o datech kombinuje digitalizaci a levný výpočetní výkon, aby extrahovala více poznatků než kdykoli předtím.

Co je dolování dat?

Pokud jde o dolování dat, profesionálové procházejí rozsáhlými soubory dat, aby identifikovali vzorce a vztahy, které pomáhají řešit obchodní problémy prostřednictvím datové analýzy. Mezioborová oblast zahrnuje několik technik a nástrojů pro dolování dat, které jsou používány podniky k předpovědi budoucích trendů a lepšímu rozhodování.

Dolování dat je vlastně považováno za jádrové disciplínu ve vědě o datech a je to jen jeden krok v procesu objevování znalostí v databázích (KDD), což je metodika vědy o datech pro shromažďování, zpracování a analýzu dat.

Dolování dat je klíčové pro úspěšné analytické iniciativy, generuje informace, které lze použít v obchodních inteligencích (BI) a pokročilých analytikách. Pokud je provedeno účinně, zlepšuje obchodní strategie a operace, včetně marketingu, reklamy, prodeje, zákaznické podpory, výroby, řízení dodavatelského řetězce, HR, financí a dalších.

Proces dolování dat je obvykle rozdělen do čtyř fází:

• Shromažďování dat: Datoví vědci identifikují a shromažďují relevantní data pro analytické aplikace. Data mohou pocházet z datového skladu, datového jezera nebo jiného repozitáře obsahujícího jak strukturovaná, tak nestrukturovaná data.

• Příprava dat: Data jsou připravena pro dolování. Odborníci začínají prohlídkou dat, profilováním a předzpracováním, než data čistí, aby opravili chyby a zlepšili jejich kvalitu.

• Dolování dat: Po přípravě dat si datový vědec zvolí techniku pro dolování dat a implementuje jeden nebo více algoritmů pro její provedení.

• Analýza dat: Výsledky dolování dat pomáhají vyvinout analytické modely, které mohou zlepšit rozhodování a obchodní akce. Zjištění jsou také sdílena s obchodními manažery a uživateli prostřednictvím datové visualizace nebo některé jiné techniky.

Klíčové rozdíly mezi vědou o datech a dolováním dat

Zde je seznam bodů, které popisují klíčové rozdíly mezi vědou o datech a dolováním dat:

• Oblast vědy o datech je široká a zahrnuje zachycení dat, analýzu a extrakci poznatků. Dolování dat zahrnuje techniky, které pomáhají najít cenné informace v datovém souboru, než se použijí k identifikaci skrytých vzorců.

• Věda o datech je mezioborová oblast složená ze statistiky, sociálních věd, datové visualizace, zpracování přirozeného jazyka a dolování dat. Dolování dat je podmnožinou vědy o datech.

• Věda o datech spoléhá na každý typ dat, ať už strukturovaných, polostrukturovaných nebo nestrukturovaných. Dolování dat obvykle zahrnuje pouze strukturovaná data.

• Věda o datech byla zavedena již v 60. letech, zatímco dolování dat se stalo známým až v 90. letech.

• Oblast vědy o datech se zaměřuje na vědu o datech, zatímco dolování dat je více zaměřeno na samotný proces.

Toto není vyčerpávající seznam rozdílů mezi těmito dvěma koncepty, ale pokrývá některé z hlavních.

Role a dovednosti datového vědce

Datový vědec musí nejprve pochopit cíle organizace a dělá to tak, že úzce spolupracuje se stakeholdery a manažery. Poté zkoumá, jak data mohou pomoci dosáhnout těchto cílů a posunout podnikání vpřed.

Datoví vědci jsou vyžadováni, aby byli flexibilní a otevření novým nápadům, a měli by být schopni vyvinout a navrhnout inovativní řešení napříč obory. Obvykle pracují v týmech, datoví vědci musí také mít povědomí o obchodních rozhodnutích v různých odděleních. To jim umožňuje soustředit úsilí na datové projekty, které budou hrát kritickou roli v obchodním rozhodování.

Role datového vědce se pravděpodobně bude dále integrovat do podnikání, jak se projekty posunou vpřed, a proto budou vyvíjet hluboké porozumění chování zákazníků a toho, jak data lze účinně použít ke zlepšení celého podnikání odshora dolů.

*Pokud máte zájem rozvíjet dovednosti vědy o datech, ujistěte se, že jste zkontrolovali náš „Top 7 certifikací vědy o datech.”

Proces dolování dat

Datoví vědci nebo analytici jsou zodpovědní za proces dolování dat, který zahrnuje různé techniky, které se používají pro dolování dat pro různé aplikace vědy o datech. Profesionálové v tomto oboru obvykle následují specifický tok úkolů po整个 procesu, a bez struktury by analytici mohli narazit na problémy, které by se snadno daly předcházet na začátku.

Odborníci obvykle začínají tím, že pochopí podnik dlouho předtím, než se dotknou dat. To zahrnuje cíle podniku a to, co se snaží dosáhnout pomocí dolování dat. Datový analytik poté pochopí data, jak budou uložena a jak bude vypadat konečný výsledek.

Pokračují tím, že shromažďují, nahrávají, extrahují nebo vypočítávají data. Poté jsou data vyčištěna a standardizována. Jakmile jsou data čistá, datoví vědci mohou použít různé techniky k vyhledání vztahů, trendů nebo vzorců před hodnocením výsledků datové modely. Proces dolování dat je poté ukončen implementací změn a monitorováním managementem.

Je důležité si uvědomit, že se jedná o obecný tok úkolů. Různé modely zpracování dat budou vyžadovat různé kroky.