Data Science vs Data Mining: Βασικές διαφορές

Ζούμε σε έναν κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα, επομένως υπάρχουν πολλές έννοιες που αφορούν δεδομένα που προκύπτουν. Δύο τέτοιες έννοιες είναι επιστημονικά δεδομένα και εξόρυξη δεδομένων, και τα δύο είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία των σημερινών οργανισμών που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. 

Είναι σημαντικό να κατανοήσουμε τις βασικές διαφορές μεταξύ των δύο, οπότε ας ξεκινήσουμε ορίζοντας επίσημα το καθένα: 

• Επιστημονικά δεδομένα: Ένα διεπιστημονικό πεδίο, η επιστήμη των δεδομένων βασίζεται σε επιστημονικές μεθόδους, διαδικασίες, αλγόριθμους και συστήματα για την εξαγωγή ή την προέκταση γνώσης και γνώσεων από δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Στη συνέχεια, η γνώση από τα δεδομένα εφαρμόζεται σε ένα ευρύ φάσμα τομέων.

• Εξόρυξη δεδομένων: Η διαδικασία ανακάλυψης προτύπων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων μέσω της χρήσης μεθόδων που περιλαμβάνουν συνδυασμό μηχανικής μάθησης, στατιστικών και συστημάτων βάσεων δεδομένων. Ένας διεπιστημονικός υποτομέας της επιστήμης των υπολογιστών και της στατιστικής, ο γενικός στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι η εξαγωγή πληροφοριών από ένα σύνολο δεδομένων και η μετατροπή τους για περαιτέρω χρήση.
  

Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;

Στον τομέα της επιστήμης δεδομένων, οι ειδικοί εξάγουν νόημα από τα δεδομένα μέσω μιας σειράς μεθόδων, αλγορίθμων, συστημάτων και εργαλείων. Αυτά παρέχουν στους επιστήμονες δεδομένων το απαραίτητο οπλοστάσιο για την εξαγωγή πληροφοριών τόσο από δομημένα δεδομένα, τα οποία είναι εξαιρετικά συγκεκριμένα και αποθηκευμένα σε προκαθορισμένη μορφή, όσο και από μη δομημένα δεδομένα, τα οποία περιλαμβάνουν διάφορους τύπους δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στις εγγενείς μορφές τους. 

Η επιστήμη των δεδομένων είναι απίστευτα χρήσιμη για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών σχετικά με τα επιχειρηματικά πρότυπα, βοηθώντας τους οργανισμούς να αποδίδουν καλύτερα με βαθιά γνώση των διαδικασιών και των καταναλωτών. Χωρίς την επιστήμη δεδομένων, τα μεγάλα δεδομένα δεν είναι τίποτα. Ενώ τα μεγάλα δεδομένα ευθύνονται για δαπάνες εκατοντάδων δισεκατομμυρίων δολαρίων σε όλες τις βιομηχανίες, τα κακά δεδομένα εκτιμάται ότι κοστίζουν στις ΗΠΑ περίπου 3.1 τρισεκατομμύρια δολάρια ετησίως, γι' αυτό και η επιστήμη των δεδομένων είναι τόσο σημαντική. 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 smartphone και την ψηφιοποίηση της καθημερινότητάς μας. Υπάρχει ένας απίστευτος όγκος δεδομένων που επιπλέουν στον κόσμο μας και περισσότερα παράγονται κάθε μέρα. Ταυτόχρονα, η ισχύς των υπολογιστών έχει αυξηθεί δραστικά ενώ μειώνεται στο σχετικό κόστος, με αποτέλεσμα την ευρεία διαθεσιμότητα φθηνής υπολογιστικής ισχύος. Η επιστήμη των δεδομένων συνδυάζει την ψηφιοποίηση και τη φθηνή υπολογιστική ισχύ για να εξαγάγει περισσότερη γνώση από ποτέ. 

Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων; 

Όσον αφορά την εξόρυξη δεδομένων, οι επαγγελματίες ταξινομούν μεγάλα σύνολα δεδομένων για να εντοπίσουν μοτίβα και σχέσεις που βοηθούν στην επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων μέσω της ανάλυσης δεδομένων. Ο διεπιστημονικός τομέας περιλαμβάνει διάφορες τεχνικές και εργαλεία εξόρυξης δεδομένων που χρησιμοποιούνται από τις επιχειρήσεις για να προβλέψουν τις μελλοντικές τάσεις και να λάβουν καλύτερες επιχειρηματικές αποφάσεις. 

Η εξόρυξη δεδομένων στην πραγματικότητα θεωρείται βασικός κλάδος στην επιστήμη των δεδομένων και είναι μόνο ένα βήμα στη διαδικασία ανακάλυψης γνώσης σε βάσεις δεδομένων (KDD), η οποία είναι μια μεθοδολογία επιστήμης δεδομένων για τη συλλογή, την επεξεργασία και την ανάλυση δεδομένων. 

Η εξόρυξη δεδομένων είναι το κλειδί για επιτυχημένες πρωτοβουλίες ανάλυσης, για τη δημιουργία πληροφοριών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην επιχειρηματική ευφυΐα (BI) και στην προηγμένη ανάλυση. Όταν εκτελείται αποτελεσματικά, βελτιώνει τις επιχειρηματικές στρατηγικές και λειτουργίες, όπως το μάρκετινγκ, τη διαφήμιση, τις πωλήσεις, την υποστήριξη πελατών, την κατασκευή, τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας, το ανθρώπινο δυναμικό, τα οικονομικά και άλλα. 

Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων συνήθως χωρίζεται σε τέσσερα στάδια: 

• Συλλογή πληροφοριών: Οι επιστήμονες δεδομένων εντοπίζουν και συγκεντρώνουν σχετικά δεδομένα για εφαρμογές ανάλυσης. Τα δεδομένα μπορούν είτε να προέρχονται από μια αποθήκη δεδομένων, μια λίμνη δεδομένων ή κάποιο άλλο χώρο αποθήκευσης που περιέχει τόσο μη δομημένα όσο και δομημένα δεδομένα.

• Προετοιμασία δεδομένων: Τα δεδομένα προετοιμάζονται για εξόρυξη. Οι ειδικοί ξεκινούν με την εξερεύνηση δεδομένων, τη δημιουργία προφίλ και την προεπεξεργασία πριν από τον καθαρισμό των δεδομένων για τη διόρθωση σφαλμάτων και τη βελτίωση της ποιότητάς τους.

• Εξόρυξη δεδομένων: Αφού προετοιμαστούν τα δεδομένα, ένας επιστήμονας δεδομένων εγκαθίσταται σε μια τεχνική εξόρυξης δεδομένων και εφαρμόζει έναν ή περισσότερους αλγόριθμους για να την πραγματοποιήσει.

• Ανάλυση δεδομένων: Τα αποτελέσματα της εξόρυξης δεδομένων βοηθούν στην ανάπτυξη αναλυτικών μοντέλων που μπορούν να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων και τις επιχειρηματικές ενέργειες. Τα ευρήματα κοινοποιούνται επίσης με στελέχη επιχειρήσεων και χρήστες μέσω οπτικοποίησης δεδομένων ή κάποιας άλλης τεχνικής. 

Βασικές διαφορές μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων και Εξόρυξης Δεδομένων

Ακολουθεί μια λίστα με σημεία που περιγράφουν βασικές διαφορές μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της εξόρυξης δεδομένων: 

• Το πεδίο του επιστημονικά δεδομένα είναι ευρεία και περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων, την ανάλυση και την εξαγωγή πληροφοριών. Εξόρυξη δεδομένων περιλαμβάνει τεχνικές που βοηθούν στην εύρεση πολύτιμων πληροφοριών σε ένα σύνολο δεδομένων πριν από τη χρήση τους για τον εντοπισμό κρυφών μοτίβων.

• Επιστημονικά δεδομένα είναι ένας πολυεπιστημονικός τομέας που αποτελείται από στατιστικές, κοινωνικές επιστήμες, οπτικοποιήσεις δεδομένων, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και εξόρυξη δεδομένων. Εξόρυξη δεδομένων είναι ένα υποσύνολο της επιστήμης δεδομένων.

• Επιστημονικά δεδομένα βασίζεται σε κάθε τύπο δεδομένων, ανεξάρτητα από το αν είναι δομημένα, ημιδομημένα ή μη. Εξόρυξη δεδομένων συνήθως περιλαμβάνει μόνο δομημένα δεδομένα.

• Επιστημονικά δεδομένα έχει καθιερωθεί από τη δεκαετία του 1960, ενώ εξόρυξη δεδομένων έγινε γνωστό μόλις τη δεκαετία του 1990.

• Το πεδίο του επιστημονικά δεδομένα επικεντρώνεται στην επιστήμη των δεδομένων, ενώ εξόρυξη δεδομένων ασχολείται περισσότερο με την πραγματική διαδικασία. 

Αυτό δεν είναι σε καμία περίπτωση μια εξαντλητική λίστα των διαφορών μεταξύ των δύο εννοιών, αλλά καλύπτει μερικές από τις κύριες.

Ρόλος και Δεξιότητες Επιστήμονα Δεδομένων

Ένας επιστήμονας δεδομένων πρέπει πρώτα να κατανοήσει τους στόχους ενός οργανισμού και αυτό το κάνει συνεργαζόμενος στενά με ενδιαφερόμενους φορείς και στελέχη. Στη συνέχεια εξετάζουν πώς τα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν στην επίτευξη αυτών των στόχων και να προωθήσουν την επιχείρηση προς τα εμπρός. 

Οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει να είναι ευέλικτοι και ανοιχτοί σε νέες ιδέες και θα πρέπει να είναι σε θέση να αναπτύσσουν και να προτείνουν καινοτόμες λύσεις σε όλους τους τομείς. Συνήθως εργάζονται σε συνεργατικές ομάδες, οι επιστήμονες δεδομένων πρέπει επίσης να έχουν επίγνωση των επιχειρηματικών αποφάσεων σε διαφορετικά τμήματα. Αυτό τους δίνει τη δυνατότητα να εστιάσουν τις προσπάθειές τους σε έργα δεδομένων που θα διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων. 

Ο ρόλος ενός επιστήμονα δεδομένων πιθανότατα θα συνεχίσει να ενσωματώνεται περισσότερο σε μια επιχείρηση καθώς τα έργα προχωρούν, έτσι θα αναπτύξουν μια ισχυρή κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών και του τρόπου με τον οποίο τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά για τη βελτίωση μιας ολόκληρης επιχείρησης από πάνω προς τα κάτω. 

*Εάν ενδιαφέρεστε να αναπτύξετε δεξιότητες επιστήμης δεδομένων, φροντίστε να ελέγξετε το "Top 7 Πιστοποιήσεις Επιστήμης Δεδομένων. " 

Η Διαδικασία Εξόρυξης Δεδομένων

Οι επιστήμονες δεδομένων ή οι αναλυτές δεδομένων είναι υπεύθυνοι για τη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων, η οποία περιλαμβάνει διάφορες τεχνικές που χρησιμοποιούνται για την εξόρυξη δεδομένων για διαφορετικές εφαρμογές επιστήμης δεδομένων. Οι επαγγελματίες σε αυτόν τον τομέα συνήθως ακολουθούν μια συγκεκριμένη ροή εργασιών σε όλη τη διαδικασία και χωρίς δομή, οι αναλυτές ενδέχεται να αντιμετωπίσουν ζητήματα που θα μπορούσαν εύκολα να είχαν αποτραπεί στην αρχή. 

Οι ειδικοί συνήθως ξεκινούν με την κατανόηση της επιχείρησης πολύ πριν αγγίξουν οποιαδήποτε δεδομένα. Αυτό θα περιλαμβάνει τους στόχους της επιχείρησης και το τι προσπαθεί να επιτύχει με την εξόρυξη δεδομένων. Στη συνέχεια, ένας αναλυτής δεδομένων θα κατανοήσει τα δεδομένα, πώς θα αποθηκευτούν και πώς μπορεί να είναι το τελικό αποτέλεσμα. 

Προχωρώντας προς τα εμπρός, θα αρχίσουν στη συνέχεια να συλλέγουν, να ανεβάζουν, να εξάγουν ή να υπολογίζουν δεδομένα. Στη συνέχεια καθαρίζεται και τυποποιείται. Μόλις τα δεδομένα είναι καθαρά, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιήσουν διαφορετικές τεχνικές για να αναζητήσουν σχέσεις, τάσεις ή μοτίβα πριν αξιολογήσουν τα ευρήματα του μοντέλου δεδομένων. Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων ολοκληρώνεται στη συνέχεια με τη διοίκηση να εφαρμόζει τις αλλαγές και να τις παρακολουθεί. 

Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι πρόκειται για μια γενική ροή εργασιών. Τα διαφορετικά μοντέλα επεξεργασίας εξόρυξης δεδομένων απαιτούν διαφορετικά βήματα.