Data Science gegen Data Mining: Schlüsselunterschiede

Wir leben in einer datengesteuerten Welt, daher gibt es viele Konzepte, die mit Daten zu tun haben. Zwei solche Konzepte sind Data Science und Data Mining, die beide für den Erfolg von heute AI-getriebenen Organisationen entscheidend sind.

Es ist wichtig, die Schlüsselunterschiede zwischen den beiden zu verstehen, also beginnen wir mit der formalen Definition jeder:

• Data Science: Ein interdisziplinäres Feld, das auf wissenschaftlichen Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen basiert, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren oder zu extrapolieren. Das Wissen aus den Daten wird dann in einer breiten Palette von Domänen angewendet.
• Data Mining: Der Prozess der Entdeckung von Mustern in großen Datensätzen durch die Verwendung von Methoden, die eine Kombination aus Machine Learning, Statistik und Datenbanksystemen umfassen. Ein interdisziplinäres Teilgebiet der Informatik und Statistik, das Ziel des Data Mining ist es, Informationen aus einem Datensatz zu extrahieren und zu transformieren, um sie weiter zu verwenden.

Was ist Data Science?

Im Bereich der Data Science extrahieren Experten Bedeutung aus Daten durch eine Reihe von Methoden, Algorithmen, Systemen und Werkzeugen. Diese bieten Data Scientists die notwendigen Mittel, um Erkenntnisse aus strukturierten Daten, die hochspezifisch und in einem vordefinierten Format gespeichert sind, und unstrukturierten Daten, die verschiedene Arten von Daten in ihren natürlichen Formaten umfassen, zu gewinnen.

Data Science ist unglaublich hilfreich für die Extraktion wertvoller Erkenntnisse über Geschäftsprozesse und hilft Organisationen, durch tiefe Einblicke in Prozesse und Kunden besser zu performen. Ohne Data Science ist Big Data nichts. Während Big Data für Hunderte von Milliarden Dollar Ausgaben in verschiedenen Branchen verantwortlich ist, wird schlechtes Datenmanagement auf etwa 3,1 Billionen Dollar pro Jahr in den USA geschätzt, was erklärt, warum Data Science so entscheidend ist. Durch die Verwendung von Datenverarbeitung und -analyse kann dieser Verlust in Wert umgewandelt werden.

Der Aufstieg der Data Science ist parallel zum Aufstieg von Smartphones und der Digitalisierung unseres täglichen Lebens. Es gibt eine enorme Menge an Daten, die in unserer Welt herumschwimmen, und täglich wird mehr produziert. Gleichzeitig hat sich die Rechenleistung drastisch erhöht, während die relativen Kosten gesunken sind, was zu einer weiten Verfügbarkeit von günstiger Rechenleistung geführt hat. Data Science kombiniert Digitalisierung und günstige Rechenleistung, um mehr Erkenntnisse als je zuvor zu extrahieren.

Was ist Data Mining?

Wenn es um Data Mining geht, sortieren Fachleute durch große Datensätze, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die helfen, Geschäftsprobleme durch Datenanalyse zu lösen. Das interdisziplinäre Feld umfasst verschiedene Data-Mining-Techniken und -Werkzeuge, die von Unternehmen verwendet werden, um zukünftige Trends vorherzusagen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Data Mining wird tatsächlich als ein Kernfach in der Data Science betrachtet und ist nur ein Schritt im Prozess der Wissensentdeckung in Datenbanken (KDD), der eine Data-Science-Methodik für die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten ist.

Data Mining ist entscheidend für erfolgreiche Analyse-Initiativen, die Informationen generieren, die in Business Intelligence (BI) und fortgeschrittener Analyse verwendet werden können. Wenn es effektiv durchgeführt wird, verbessert es Geschäftsstrategien und -prozesse, einschließlich Marketing, Werbung, Verkauf, Kundensupport, Fertigung, Supply-Chain-Management, HR, Finanzen und mehr.

Der Data-Mining-Prozess wird normalerweise in vier Stufen unterteilt:

• Datensammlung: Data Scientists identifizieren und sammeln relevante Daten für Anwendungen der Datenanalyse. Die Daten können aus einem Data-Warehouse, einem Data-Lake oder einem anderen Repository stammen, das sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthält.
• Datenvorbereitung: Die Daten werden für das Mining vorbereitet. Experten beginnen mit der Datenexploration, dem Profiling und der Vorverarbeitung, bevor sie die Daten reinigen, um Fehler zu korrigieren und die Qualität zu verbessern.
• Data Mining: Nachdem die Daten vorbereitet wurden, entscheidet sich ein Data Scientist für eine Data-Mining-Technik und implementiert einen oder mehrere Algorithmen, um sie durchzuführen.
• Datenanalyse: Die Ergebnisse des Data Mining helfen bei der Entwicklung von analytischen Modellen, die die Entscheidungsfindung und Geschäftsaktionen verbessern können. Die Ergebnisse werden auch mit Geschäftsführern und Benutzern durch Datenvisualisierung oder eine andere Technik geteilt.

Schlüsselunterschiede zwischen Data Science und Data Mining

Hier ist eine Liste von Punkten, die die Schlüsselunterschiede zwischen Data Science und Data Mining beschreiben:

• Das Feld der Data Science ist breit und umfasst die Erfassung von Daten, Analyse und die Extraktion von Erkenntnissen. Data Mining umfasst Techniken, die helfen, wertvolle Informationen in einem Datensatz zu finden, bevor sie verwendet werden, um versteckte Muster zu identifizieren.
• Data Science ist ein multidisziplinäres Feld, das Statistik, Sozialwissenschaften, Datenvisualisierung, Natural Language Processing und Data Mining umfasst. Data Mining ist ein Teilgebiet der Data Science.
• Data Science verlässt sich auf jeden Typ von Daten, egal ob strukturiert, semistrukturiert oder unstrukturiert. Data Mining umfasst normalerweise nur strukturierte Daten.
• Data Science wurde seit den 1960er Jahren etabliert, während Data Mining erst in den 1990er Jahren bekannt wurde.
• Das Feld der Data Science konzentriert sich auf die Wissenschaft der Daten, während Data Mining sich mehr mit dem eigentlichen Prozess beschäftigt.

Dies ist bei Weitem keine erschöpfende Liste der Unterschiede zwischen den beiden Konzepten, aber sie deckt einige der wichtigsten ab.

Rolle und Fähigkeiten eines Data Scientists

Ein Data Scientist muss zunächst die Ziele einer Organisation verstehen und arbeitet dabei eng mit Stakeholdern und Führungskräften zusammen. Dann untersucht er, wie Daten dazu beitragen können, diese Ziele zu erreichen und das Geschäft voranzutreiben.

Data Scientists müssen flexibel und offen für neue Ideen sein und sollten in der Lage sein, innovative Lösungen über verschiedene Bereiche hinweg zu entwickeln und vorzuschlagen. Normalerweise arbeiten sie in kollaborativen Teams und müssen auch ein Bewusstsein für Geschäftsentscheidungen in verschiedenen Abteilungen haben. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Bemühungen auf Datenprojekte zu konzentrieren, die eine entscheidende Rolle bei der Geschäftsentscheidung spielen werden.

Die Rolle eines Data Scientists wird wahrscheinlich immer mehr in ein Geschäft integriert, wenn Projekte voranschreiten, sodass sie ein tiefes Verständnis für das Kundenverhalten und die Verwendung von Daten entwickeln, um ein ganzes Geschäft von oben bis unten zu verbessern.

*Wenn Sie daran interessiert sind, Data-Science-Fähigkeiten zu entwickeln, stellen Sie sicher, dass Sie unseren „Top 7 Data Science Certifications“ überprüfen.

Der Data-Mining-Prozess

Data Scientists oder Data Analysten sind für den Data-Mining-Prozess verantwortlich, der verschiedene Techniken umfasst, die für verschiedene Data-Science-Anwendungen verwendet werden. Fachleute in diesem Bereich folgen normalerweise einem bestimmten Aufgabenfluss über den gesamten Prozess und ohne Struktur könnten Analysten Probleme haben, die leicht zu Beginn vermeidbar gewesen wären.

Experten beginnen normalerweise damit, das Geschäft zu verstehen, lange bevor sie Daten berühren. Dies umfasst die Ziele des Geschäfts und was es durch die Datenminierung erreichen will. Ein Data Analyst versteht dann die Daten, wie sie gespeichert werden und was das endgültige Ergebnis aussehen könnte.

Anschließend sammeln, laden, extrahieren oder berechnen sie die Daten. Dann werden die Daten gereinigt und standardisiert. Sobald die Daten sauber sind, können Data Scientists verschiedene Techniken verwenden, um Beziehungen, Trends oder Muster zu suchen, bevor sie die Ergebnisse des Datenmodells bewerten. Der Data-Mining-Prozess endet mit der Umsetzung der Änderungen durch das Management und deren Überwachung.

Es ist wichtig zu beachten, dass dies ein allgemeiner Aufgabenfluss ist. Verschiedene Data-Mining-Verarbeitungsmodelle erfordern unterschiedliche Schritte.