Datavidenskab mod Dataudvinding: Nøgleforskelle

Vi lever i en verdensomspændende datadreven verden, så der opstår mange begreber, der involverer data. To sådanne begreber er datavidenskab og dataudvinding, som begge er afgørende for succesen af i dag’s AI-drevne organisationer. 

Det er vigtigt at forstå de nøgleforskelle mellem de to, så lad os starte med at definere hver af dem formelt: 

• Datavidenskab: Et tværfagligt område, der afhænger af videnskabelige metoder, processer, algoritmer og systemer til at udtrække eller ekstrapolere viden og indsigt fra struktureret og ustruktureret data. Viden fra data anvendes derefter på tværs af et bredt spektrum af domæner.

• Dataudvinding: Processen med at opdage mønstre i store datasæt gennem brug af metoder, der kombinerer maskinlæring, statistik og databasesystemer. Et tværfagligt underfelt af datalogi og statistik, hvor det overordnede mål med dataudvinding er at udtrække information fra et datasæt og omdanne det til at blive brugt yderligere.
  

Hvad er Datavidenskab?

Inden for datavidenskab udtrækker eksperter mening fra data gennem en række metoder, algoritmer, systemer og værktøjer. Disse giver datavidenskabsfolk det nødvendige arsenal til at udtrække indsigt fra både struktureret data, der er meget specifik og gemt i en foruddefineret format, og ustruktureret data, der omfatter forskellige typer data gemt i deres native formater. 

Datavidenskab er utrolig nyttigt til at udtrække værdifulde indsigt om forretningsmønstre, hvilket hjælper organisationer med at udføre bedre med dyb indsigt i processer og forbrugere. Uden datavidenskab er big data intet. Mens big data er ansvarlig for hundredvis af milliarder dollars i udgifter på tværs af industrier, estimeres dårlig data til at koste USA omkring 3,1 billioner dollars om året, hvilket er hvorfor datavidenskab er så afgørende. Gennem brug af dataudtrækning og -analyse kan denne tab kan omdannes til værdi. 

Datavidenskabens opkomst er parallel med opkomsten af smartphones og digitaliseringen af vores daglige liv. Der er en utrolig mængde data, der flyder rundt i vores verden, og mere produceres hver dag. Samtidig er computerkraften øget kraftigt, mens den relative omkostning er faldet, hvilket har resulteret i en bred tilgængelighed af billig beregningskraft. Datavidenskab kombinerer digitalisering og billig beregningskraft til at udtrække mere indsigt end nogensinde før. 

Hvad er Dataudvinding? 

Når det kommer til dataudvinding, gennemgår fagfolk store datasæt for at identificere mønstre og relationer, der hjælper med at løse forretningsproblemer gennem dataanalyse. Det tværfaglige område omfatter flere dataudvindningsteknikker og -værktøjer, der bruges af virksomheder til at forudsige fremtidige tendenser og træffe bedre forretningsbeslutninger. 

Dataudvinding anses faktisk for at være et kernefelt inden for datavidenskab, og det er kun ét skridt i processen med at opdage viden i databases (KDD), der er en datavidenskabsmetode til at indsamle, behandle og analysere data. 

Dataudvinding er nøgle til succesfulde analyseinitiativer, der genererer information, der kan bruges i forretningsintelligens (BI) og avanceret analyse. Når det udføres effektivt, forbedrer det forretningsstrategier og -operationer, herunder marketing, reklame, salg, kundesupport, produktion, supply chain management, HR, finans og mere. 

Dataudvindingsprocessen deles normalt op i fire faser: 

• Dataindsamling: Datavidenskabsfolk identificerer og samler relevant data til analytics-applikationer. Data kan komme fra en datawarehouse, en datalake eller en anden repository, der indeholder både ustruktureret og struktureret data.

• Dataforberedelse: Data forberedes til at blive udvundet. Eksperter begynder med dataeksploration, -profilerings- og -forarbejdning, før de rensker data for at korrigere fejl og forbedre kvaliteten.

• Dataudvinding: Efter at data er blevet forberedt, beslutter en datavidenskabsmand sig for en dataudvindningsteknik og implementerer en eller flere algoritmer for at udføre den.

• Dataanalyse: Resultaterne af dataudvindingen hjælper med at udvikle analytiske modeller, der kan forbedre beslutninger og forretningshandlinger. Fundene deles også med forretningschefer og brugere gennem datavisualisering eller en anden teknik. 

Nøgleforskelle mellem Datavidenskab og Dataudvinding

Her er en liste over punkter, der beskriver nøgleforskelle mellem datavidenskab og dataudvinding: 

• Området datavidenskab er bredt og omfatter indfanging af data, analyse og udtrækning af indsigt. Dataudvinding omfatter teknikker, der hjælper med at finde værdifuld information i et datasæt, før det bruges til at identificere skjulte mønstre.

• Datavidenskab er et tværfagligt område, der består af statistik, samfundsvidenskab, datavisualisering, naturlig sprogbehandling og dataudvinding. Dataudvinding er en underdel af datavidenskab.

• Datavidenskab afhænger af alle typer data, uanset om det er struktureret, semistruktureret eller ustruktureret. Dataudvinding omfatter normalt kun struktureret data.

• Datavidenskab er etableret siden 1960’erne, mens dataudvinding først blev kendt i 1990’erne.

• Området datavidenskab fokuserer på videnskaben om data, mens dataudvinding er mere beskæftiget med den faktiske proces. 

Dette er på ingen måde en udtømmende liste over forskellene mellem de to begreber, men det dækker nogle af de vigtigste.

Rollen og færdighederne for en Datavidenskabsmand

En datavidenskabsmand må først forstå organisationens mål, og de gør dette ved at arbejde tæt sammen med interessenter og chefer. De undersøger derefter, hvordan data kan hjælpe med at opnå disse mål og fremme virksomheden. 

Datavidenskabsfolk kræver at være fleksible og åbne over for nye ideer, og de skal være i stand til at udvikle og foreslå innovative løsninger på tværs af felter. Normalt arbejder de i samarbejdende hold, og datavidenskabsfolk må også besidde en bevidsthed om forretningsbeslutninger inden for forskellige afdelinger. Dette ermögiller dem at fokusere på dataprojekter, der vil spille en afgørende rolle i forretningsbeslutninger. 

Rollen som datavidenskabsmand vil sandsynligvis blive mere integreret i en virksomhed, da projekterne skrider frem, så de vil udvikle en stærk forståelse af kundeadfærd og hvordan data kan bruges effektivt til at forbedre hele virksomheden fra top til bund. 

*Hvis du er interesseret i at udvikle datavidenskabsfærdigheder, skal du sikre at tjekke vores “Top 7 Datavidenskabs-certificeringer.” 

Dataudvindingsprocessen

Datavidenskabsfolk eller dataanalytikere er ansvarlige for dataudvindingsprocessen, der omfatter forskellige teknikker, der bruges til at udvinde data til forskellige datavidenskabsapplikationer. Fagfolk i dette felt følger normalt en bestemt rækkefølge af opgaver på tværs af hele processen, og uden en struktur kan analytikere møde problemer, der let kunne være forebygget i begyndelsen. 

Eksperter vil normalt starte med at forstå virksomheden, lang tid før nogen data berøres. Dette vil omfatte virksomhedens mål og hvad det forsøger at opnå ved at udvinde data. En dataanalytiker vil derefter forstå data, hvordan det vil blive gemt, og hvordan det endelige resultat kan se ud. 

Herefter vil de så starte med at indsamle, uploade, udtrække eller beregne data. Derefter renskes og standardiseres data. Når data er rent, kan datavidenskabsfolk bruge forskellige teknikker til at søge efter relationer, tendenser eller mønstre, før de vurderer resultaterne af datamodellen. Dataudvindingsprocessen afsluttes herefter med, at ledelsen implementerer ændringerne og overvåger dem. 

Det er vigtigt at bemærke, at dette er en generel rækkefølge af opgaver. Forskellige dataudvindningsmodeller vil kræve forskellige skridt.