Επιστήμη Δεδομένων εναντίον Ορυκτολογία Δεδομένων: Κλειδιά Διαφορές

Ζούμε σε ένα κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα,所以 υπάρχουν πολλές έννοιες που αφορούν τα δεδομένα. Δύο τέτοιες έννοιες είναι η επιστήμη δεδομένων και η ορυκτολογία δεδομένων, και οι δύο είναι απαραίτητες για την επιτυχία των σημερινών οργανισμών που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τις κλειδιά διαφορές μεταξύ των δύο,所以 ας αρχίσουμε με τη формική ορισμό κάθε μιας:

• Επιστήμη Δεδομένων: Ένα διεπιστημονικό πεδίο, η επιστήμη δεδομένων βασίζεται σε επιστημονικές μεθόδους, διαδικασίες, αλγόριθμους και συστήματα για την εξαγωγή ή την εξόρυξη γνώσεων και ερευνών από δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Οι γνώσεις από τα δεδομένα εφαρμόζονται σε ένα ευρύ φάσμα τομέων.

• Ορυκτολογία Δεδομένων: Η διαδικασία ανακάλυψης προτύπων σε μεγάλες συλλογές δεδομένων μέσω της χρήσης μεθόδων που εμπλέκουν μια συνδυασμένη χρήση μηχανικής μάθησης, στατιστικής και συστημάτων βάσεων δεδομένων. Ένα διεπιστημονικό υποπεδίο της επιστήμης υπολογιστών και της στατιστικής, ο γενικός στόχος της ορυκτολογίας δεδομένων είναι να εξαγάγει πληροφορίες από μια συλλογή δεδομένων και να τις μετατρέψει για να χρησιμοποιηθούν περαιτέρω.
  

Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων;

Στο πεδίο της επιστήμης δεδομένων, οι ειδικοί εξάγουν νόημα από τα δεδομένα μέσω μιας σειράς μεθόδων, αλγορίθμων, συστημάτων και εργαλείων. Αυτά παρέχουν στους επιστήμονες δεδομένων τα απαραίτητα όπλα για την εξαγωγή ερευνών από δομημένα δεδομένα, τα οποία είναι υψηλά συγκεκριμένα και αποθηκευμένα σε προκαθορισμένο μορφότυπο, και μη δομημένα δεδομένα, τα οποία εμπλέκουν διάφορους τύπους δεδομένων που αποθηκεύονται σε φυσικά μορφότυπα.

Η επιστήμη δεδομένων είναι απίστευτα χρήσιμη για την εξαγωγή πολύτιμων ερευνών σχετικά με επιχειρηματικά πρότυπα, βοηθώντας τις οργανώσεις να εκτελούν καλύτερα με βαθιά γνώση των διαδικασιών και των καταναλωτών. Χωρίς την επιστήμη δεδομένων, τα μεγάλα δεδομένα δεν είναι τίποτα. Ενώ τα μεγάλα δεδομένα είναι υπεύθυνα για εκατοντάδες δισεκατομμύρια δολαρίων δαπανών σε διάφορους τομείς, τα κακά δεδομένα υπολογίζονται ότι κοστίζουν στις Ηνωμένες Πολιτείες περίπου 3,1 τρισεκατομμύρια δολάρια το χρόνο, που είναι ο λόγος για τον οποίο η επιστήμη δεδομένων είναι τόσο κρίσιμη. Μέσω της χρήσης επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων, αυτή η απώλεια μπορεί να μετατραπεί σε αξία.

Η άνοδος της επιστήμης δεδομένων είναι παράλληλη με την άνοδο των smartphones και την ψηφιοποίηση της καθημερινής μας ζωής. Υπάρχει ένα απίστευτο ποσό δεδομένων που κυκλοφορεί στον κόσμο μας, και περισσότερα παράγονται κάθε μέρα. Ταυτόχρονα, η υπολογιστική ισχύς έχει αυξηθεί δραματικά ενώ έχει μειωθεί η σχετική της τιμή, με αποτέλεσμα την ευρεία διαθεσιμότητα φθηνής υπολογιστικής ισχύος. Η επιστήμη δεδομένων συνδυάζει την ψηφιοποίηση και τη φθηνή υπολογιστική ισχύ για την εξαγωγή περισσότερης γνώσης από ποτέ.

Τι είναι η Ορυκτολογία Δεδομένων;

Όταν πρόκειται για ορυκτολογία δεδομένων, οι επαγγελματίες διασχίζουν μεγάλες συλλογές δεδομένων για να ανακαλύψουν πρότυπα και σχέσεις που βοηθούν στην επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων μέσω της ανάλυσης δεδομένων. Το διεπιστημονικό πεδίο εμπλέκει διάφορες τεχνικές ορυκτολογίας δεδομένων και εργαλεία που χρησιμοποιούνται από τις επιχειρήσεις για να προβλέψουν μελλοντικές τάσεις και να λαμβάνουν καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Η ορυκτολογία δεδομένων θεωρείται ένα βασικό πεδίο στην επιστήμη δεδομένων, και είναι μόνο ένα βήμα στη διαδικασία ανακάλυψης γνώσεων σε βάσεις δεδομένων (KDD), η οποία είναι μια μεθοδολογία επιστήμης δεδομένων για τη συλλογή, την επεξεργασία και την ανάλυση δεδομένων.

Η ορυκτολογία δεδομένων είναι κλειδί για τις επιτυχείς αναλυτικές πρωτοβουλίες, παράγοντας πληροφορίες που μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην επιχειρηματική νοημοσύνη (BI) και τις προηγμένες αναλύσεις. Όταν thựcτοποιείται αποτελεσματικά, βελτιώνει τις επιχειρηματικές στρατηγικές και τις επιχειρήσεις, συμπεριλαμβανομένων της marketing, διαφήμισης, πωλήσεων, υποστήριξης πελατών, παραγωγής, διαχείρισης εφοδιασμού, ανθρώπινου δυναμικού, χρηματοοικονομικών και πολλών άλλων.

Η διαδικασία ορυκτολογίας δεδομένων συνήθως χωρίζεται σε τέσσερα στάδια:

• Συλλογή Δεδομένων: Οι επιστήμονες δεδομένων ταυτοποιούν και συλλέγουν σχετικά δεδομένα για εφαρμογές ανάλυσης. Τα δεδομένα μπορούν να προέρχονται από ένα αποθετήριο δεδομένων, μια λίμνη δεδομένων ή κάποιο άλλο αποθετήριο που περιέχει δομημένα και μη δομημένα δεδομένα.

• Προετοιμασία Δεδομένων: Τα δεδομένα προετοιμαζονται για ορυκτολογία. Οι ειδικοί αρχίζουν με την εξερεύνηση δεδομένων, προφίλ και προεπεξεργασία πριν καθαρίσουν τα δεδομένα για να διορθώσουν σφάλματα και να βελτιώσουν την ποιότητά τους.

• Ορυκτολογία Δεδομένων: Μετά την προετοιμασία των δεδομένων, ένας επιστήμονας δεδομένων επιλέγει μια τεχνική ορυκτολογίας δεδομένων και εφαρμόζει ένα ή περισσότερα αλγόριθμους για να την εκτελέσει.

• Ανάλυση Δεδομένων: Τα αποτελέσματα της ορυκτολογίας δεδομένων βοηθούν στην ανάπτυξη αναλυτικών μοντέλων που μπορούν να βελτιώσουν την λήψη αποφάσεων και τις επιχειρηματικές ενέργειες. Τα ευρήματα μοιράζονται επίσης με τους επιχειρηματίες και τους χρήστες μέσω οπτικοποίησης δεδομένων ή κάποιας άλλης τεχνικής.

Κλειδιά Διαφορές μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων και Ορυκτολογίας Δεδομένων

Εδώ είναι μια λίστα σημείων που περιγράφουν τις κλειδιά διαφορές μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της ορυκτολογίας δεδομένων:

• Το πεδίο της επιστήμης δεδομένων είναι ευρύ και περιλαμβάνει την συλλογή δεδομένων, ανάλυση και την εξαγωγή ερευνών. Ορυκτολογία δεδομένων εμπλέκει τεχνικές που βοηθούν στην ανακάλυψη πολύτιμων πληροφοριών σε μια συλλογή δεδομένων πριν από την αναγνώριση κρυφών προτύπων.

• Επιστήμη Δεδομένων είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο που αποτελείται από στατιστική, κοινωνικές επιστήμες, οπτικοποίηση δεδομένων, φυσική γλώσσα και ορυκτολογία δεδομένων. Ορυκτολογία Δεδομένων είναι ένα υποπεδίο της επιστήμης δεδομένων.

• Επιστήμη Δεδομένων βασίζεται σε κάθε τύπο δεδομένων, ανεξάρτητα από το αν είναι δομημένα, ημιδομημένα ή μη δομημένα. Ορυκτολογία Δεδομένων συνήθως εμπλέκει μόνο δομημένα δεδομένα.

• Επιστήμη Δεδομένων έχει καθιερωθεί από τη δεκαετία του 1960, ενώ Ορυκτολογία Δεδομένων έγινε γνωστή μόνο τη δεκαετία του 1990.

• Το πεδίο της επιστήμης δεδομένων εστιάζει στην επιστήμη των δεδομένων, ενώ ορυκτολογία δεδομένων ασχολείται περισσότερο με τη διαδικασία.

Αυτή δεν είναι μια εξαντλητική λίστα των διαφορών μεταξύ των δύο εννοιών, αλλά καλύπτει κάποιες από τις основικές.

Ρόλος και Ικανότητες ενός Επιστήμονα Δεδομένων

Ένας επιστήμονας δεδομένων πρέπει πρώτα να κατανοήσει τους στόχους μιας οργάνωσης, και το κάνει αυτό εργαζόμενος στενά με τους ενδιαφερόμενους και τους διευθυντές. Στη συνέχεια, εξετάζει πώς τα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν στην επίτευξη αυτών των στόχων και να προωθήσουν την επιχείρηση.

Οι επιστήμονες δεδομένων απαιτείται να είναι ευέλικτοι και ανοιχτοί σε νέες ιδέες, και πρέπει να είναι σε θέση να αναπτύξουν και να προτείνουν καινοτόμες λύσεις σε διάφορους τομείς. Συνήθως εργαζόμενοι σε συνεργατικές ομάδες, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει επίσης να έχουν μια γνώση των επιχειρηματικών αποφάσεων σε διάφορους τομείς. Αυτό τους επιτρέπει να εστιάσουν τις προσπάθειές τους σε projekte δεδομένων που θα παίξουν κρίσιμο ρόλο στην λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.

Ο ρόλος του επιστήμονα δεδομένων θα συνεχίσει πιθανότατα να γίνεται πιο ενσωματωμένος στην επιχείρηση καθώς τα projekte προχωρούν,所以 θα αναπτύξουν μια ισχυρή κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών και πώς τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά για να βελτιώσουν ολόκληρη την επιχείρηση από την κορυφή μέχρι την βάση.

*Εάν ενδιαφέρεστε να αναπτύξετε ικανότητες επιστήμης δεδομένων, βεβαιωθείτε να ελέγξετε το “Top 7 Πιστοποιήσεις Επιστήμης Δεδομένων.”

Η Διαδικασία Ορυκτολογίας Δεδομένων

Οι επιστήμονες δεδομένων ή οι αναλυτές δεδομένων είναι υπεύθυνοι για τη διαδικασία ορυκτολογίας δεδομένων, η οποία περιλαμβάνει διάφορες τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την ορυκτολογία δεδομένων για διάφορες εφαρμογές επιστήμης δεδομένων. Οι επαγγελματίες σε αυτό το πεδίο συνήθως ακολουθούν μια συγκεκριμένη ροή εργασιών σε όλη τη διαδικασία, και χωρίς μια δομή, οι αναλυτές μπορεί να αντιμετωπίσουν προβλήματα που θα μπορούσαν να είχαν προληφθεί εύκολα στην αρχή.

Οι ειδικοί συνήθως αρχίζουν με την κατανόηση της επιχείρησης πολύ πριν αγγίξουν τα δεδομένα. Αυτό θα περιλαμβάνει τους στόχους της επιχείρησης και τι προσπαθεί να επιτύχει με την ορυκτολογία δεδομένων. Ένας αναλυτής δεδομένων θα κατανοήσει στη συνέχεια τα δεδομένα, πώς θα αποθηκευτούν και τι θα είναι το τελικό αποτέλεσμα.

Συνεχίζοντας, θα αρχίσουν να συλλέγουν, να ανεβάζουν, να εξάγουν ή να υπολογίζουν δεδομένα. Τα δεδομένα καθαρίζονται και τυποποιούνται. Μόλις τα δεδομένα είναι καθαρά, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιήσουν διάφορες τεχνικές για να αναζητήσουν σχέσεις, τάσεις ή πρότυπα πριν από την αξιολόγηση των ευρημάτων του μοντέλου δεδομένων. Η διαδικασία ορυκτολογίας δεδομένων ολοκληρώνεται με την εφαρμογή των αλλαγών από τη διοίκηση και την παρακολούθησή τους.

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι αυτή είναι μια γενική ροή εργασιών. Διάφορες μοντέλα ορυκτολογίας δεδομένων θα απαιτήσουν διαφορετικά βήματα.