Data Science vastaan Data Mining: Avainerot

Elämme datajohtoisessa maailmassa, jossa on paljon dataan liittyviä käsitteitä. Kaksi tällaista käsitettä ovat data science ja data mining, jotka molemmat ovat tärkeitä nykyisten tekoälyyn perustuvien organisaatioiden menestykselle.

On tärkeää ymmärtää näiden kahden käsitteen väliset avainerot, joten aloitetaan määrittelemällä kumpikin muodollisesti:

• Data Science: Tieteenala, joka luottaa tieteellisiin menetelmiin, prosesseihin, algoritmeihin ja järjestelmiin, joilla haetaan tai extrapoloidaan tietoa ja oivalluksia sekä rakenteellisesta että rakenteettomasta datasta. Datasta saatava tieto sovelletaan laajasti eri aloilla.

• Data Mining: Prosessi, jossa etsitään suurista datasaamoista malleja yhdistelemällä koneoppimista, tilastotiedettä ja tietokantajärjestelmiä. Tietojenkäsittelytieteen ja tilastotieteen monialainen alatieteenala, jonka tavoitteena on kaivaa tietoa datasaamasta ja muuttaa se käytettäväksi.

Mikä on Data Science?

Data science -kentässä asiantuntijat saavat merkityksen datasta sarjan menetelmien, algoritmien, järjestelmien ja työkalujen avulla. Nämä tarjoavat data tutkijoille tarvittavan aseistuksen saadakseen oivalluksia sekä rakenteellisesta datasta, joka on hyvin spesifistä ja tallennettu ennalta määritellyssä muodossa, ja rakenteettomasta datasta, joka käsittää erilaisia datatyyppejä, jotka tallennetaan alkuperäisissä muodoissaan.

Data science on erittäin hyödyllistä arvokkaiden oivallusten saamiseksi liiketoimintamalleista, jotta organisaatiot voivat toimia paremmin syvällisemmän ymmärryksen kautta prosesseista ja asiakkaista. Ilman data sciencea suuri data on mitätön. Vaikka suuri data on vastuussa satojen miljardien dollarien kulutuksista eri teollisuusaloilla, huonot datat on arvioitu maksavan Yhdysvalloille noin 3,1 biljoonaa dollaria vuodessa, miksi data science on niin tärkeää. Datakäsittelyn ja -analyysin avulla tämä tappio voidaan muuttaa arvoksi.

Data science -kentän nousu on rinnakkainen älypuhelinten ja arkipäivän digitalisoinnin kanssa. Maailmassa on valtava määrä dataa, ja sitä tuotetaan joka päivä enemmän. Samalla tietokoneiden suorituskyky on lisääntynyt dramaattisesti suhteessa kustannuksiin, mikä on johtanut edullisen laskennan laajamittaiseen saatavuuteen. Data science yhdistää digitalisoinnin ja edullisen laskennan saadakseen enemmän oivalluksia kuin koskaan aiemmin.

Mikä on Data Mining?

Data miningissa ammattilaiset lajittelevat suuria datasaamoja tunnistamaan malleja ja suhteita, jotka auttavat ratkaisemaan liiketoimintaa koskevia ongelmia data-analyysin avulla. Monialainen kenttä käsittää useita data mining -tekniikoita ja työkaluja, joita yritykset käyttävät ennustamaan tulevia trendejä ja tekemään parempia liiketoimintapäätöksiä.

Data mining katsotaan yleensä data science -kentän ydinosa-alueeksi, ja se on vain yksi askel tietokantojen tiedon löytämisprosessissa (KDD), joka on data science -menetelmä datan keräämiseksi, käsittelyksi ja analyysiksi.

Data mining on avainasemassa onnistuneissa analyysihankkeissa, jotta voidaan tuottaa tietoa, jota voidaan käyttää liiketoimintatiedossa (BI) ja edistyneissä analyyseissä. Tehokkaasti suoritettuna se parantaa liiketoimintastrategioita ja -operaatioita, mukaan lukien markkinointi, mainonta, myynti, asiakastuki, valmistus, toimitusketjun hallinta, HR, rahoitus ja paljon muuta.

Data mining -prosessi jaetaan yleensä neljään vaiheeseen:

• Data Kerääminen: Data tutkijat tunnistavat ja kokoavat asiaankuuluvan datan analyysisovelluksiin. Data voi tulla joko datavarastosta, datajärvestä tai jostakin muusta datavarastosta, joka sisältää sekä rakenteellista että rakenteetonta dataa.

• Data Valmistelu: Data valmistellaan kaivamista varten. Asiantuntijat aloittavat data-esikatselulla, profiililla ja esikäsittelyllä ennen datasta virheiden korjaamista ja laatutason parantamista.

• Data Mining: Kun data on valmisteltu, data tutkija päättää data mining -tekniikasta ja toteuttaa yhden tai useamman algoritmin sen toteuttamiseksi.

• Data Analyysi: Data miningin tulokset auttavat kehittämään analyysimalleja, joilla voidaan parantaa päätöksentekoa ja liiketoimintatoimia. Löydökset jaetaan myös liiketoimintajohtajien ja käyttäjien kanssa data visualisoinnin tai jonkin muun tekniikan avulla.

Avainerot Data Science ja Data Mining välillä

Tässä on luettelo kohteista, jotka kuvaavat avaineroja data science ja data mining välillä:

• Data science -kenttä on laaja ja käsittää datan kaappauksen, analyysin ja oivallusten kaivamisen. Data mining käsittää tekniikoita, jotka auttavat löytämään arvokkaita tietoja datasaamasta ennen piilotettujen mallien tunnistamista.

• Data science on monitieteinen kenttä, joka käsittää tilastotiedettä, sosiaalitieteitä, data visualisointia, luonnollisen kielen käsittelyä ja data miningia. Data mining on data science -alakenttä.

• Data science luottaa jokaiseen dataan, olipa se rakenteellista, puolirakenteellista tai rakenteetonta. Data mining käsittää yleensä vain rakenteellista dataa.

• Data science on ollut olemassa 1960-luvulta lähtien, kun taas data mining tuli tunnetuksi vasta 1990-luvulla.

• Data science -kenttä keskittyy datan tieteeseen, kun taas data mining on enemmän prosessin itse kanssa tekemisissä.

Tämä ei ole kattava luettelo eroista, mutta se kattaa joitakin tärkeimpiä.

Data Tutkijan Rooli ja Taidot

Data tutkijan on ensin ymmärrettävä organisaation tavoitteet, ja he tekevät tämän työskentelemällä läheisesti sidosryhmien ja johtajien kanssa. He tarkastelevat sitten, miten data voi auttaa saavuttamaan nämä tavoitteet ja edistää liiketoimintaa.

Data tutkijoiden on oltava joustavia ja avoimia uusille ideoille, ja heidän on kyettävä kehittämään ja ehdottamaan innovatiivisia ratkaisuja eri aloilla. Yleensä työskennellessään yhteistyössä tiimien kanssa data tutkijoiden on myös oltava tietoisia liiketoimintapäätöksistä eri osastojen sisällä. Tämä mahdollistaa heidän keskittäänsä datahankeita, jotka tulevat olemaan kriittisiä liiketoimintapäätöksissä.

Data tutkijan rooli tulee todennäköisesti kasvamaan yhä enemmän osana liiketoimintaa, kun hankkeet etenevät, joten he kehittävät vahvan ymmärryksen asiakkaan käyttäytymisestä ja siitä, miten dataa voidaan käyttää tehokkaasti koko liiketoiminnan parantamiseen.

*Jos olet kiinnostunut kehittämään data science -taitoja, tarkista “Top 7 Data Science -sertifikaatit”.

Data Mining -Prosessi

Data tutkijat tai data analyysit ovat vastuussa data mining -prosessista, joka käsittää erilaisia tekniikoita, joita käytetään datan kaivamiseen eri data science -sovelluksiin. Ammattilaiset tässä kentässä seuraavat yleensä tietyn tehtävän virtausta koko prosessin ajan, ja ilman rakennetta analyysit voivat kohtaa ongelmia, joita olisi voitu helposti estää alusta alkaen.

Asiantuntijat aloittavat yleensä ymmärtämällä liiketoimintaa ennen kuin mitään dataa käsitellään. Tämä käsittää liiketoiminnan tavoitteet ja mitä se pyrkii saavuttamaan dataa kaivamalla. Data analyysi ymmärtää sitten datan, miten se tallennetaan ja miltä lopputulos voi näyttää.

Eteenpäin mennessä he aloittavat datan keräämisen, lataamisen, etsimisen tai laskemisen. Data puhdistetaan ja standardisoidaan. Kun data on puhdas, data tutkijat voivat käyttää erilaisia tekniikoita etsimään suhteita, trendejä tai malleja ennen kuin arvioidaan datamallin löydöksiä. Data mining -prosessi päättyy johtamisen toteuttaessa muutokset ja seuraamalla niitä.

On tärkeää huomata, että tämä on yleinen tehtävien virta. Eri data mining -prosessimallit vaativat eri askelia.