Datatieteen ja tiedonlouhinnan keskeiset erot

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: Monitieteinen ala, joka perustuu tieteellisiin menetelmiin, prosesseihin, algoritmeihin ja järjestelmiin, joilla haetaan tai ekstrapoloidaan tietoa ja oivalluksia sekä rakenteellisesta että rakenteettomasta datasta. Datasta saatavaa tietoa sovelletaan laajasti eri aloilla.

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

Mikä on Data Science?

Data science -kentässä asiantuntijat saavat merkityksen datasta sarjan menetelmien, algoritmien, järjestelmien ja työkalujen avulla. Nämä tarjoavat datatutkijoille 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 massadata on arvotonta. Vaikka massadataan käytetään satoja miljardeja dollareita eri teollisuusaloilla, huonolaatuisen datan arvioidaan maksavan Yhdysvalloille noin 3,1 biljoonaa dollaria vuodessa, minkä vuoksi 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 voimakkaasti samalla kun suhteelliset kustannukset ovat laskeneet, 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 tietoaineistoja 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:

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

• Datan valmistelu: Data valmistellaan kaivamista varten. Asiantuntijat aloittavat dataan tutustumisella, profiloinnilla ja esikäsittelyllä, minkä jälkeen data puhdistetaan virheiden korjaamiseksi ja laadun parantamiseksi.

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

• Datan 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.

Data sciencen ja data miningin keskeiset erot

Tässä on luettelo kohteista, jotka kuvaavat data sciencen ja data miningin keskeisiä eroja:

• Data science -kenttä on laaja ja käsittää datan kaappauksen, analyysin ja oivallusten kaivamisen. Data mining käsittää tekniikoita, jotka auttavat löytämään arvokkaita tietoja tietoaineistosta 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 hyödyntää kaikenlaista dataa, 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 varsinaiseen prosessiin keskittyvää.

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

Datatutkijan Rooli ja Taidot

Datatutkijan 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.

Datatutkijoiden on oltava joustavia ja avoimia uusille ideoille, ja heidän on kyettävä kehittämään ja ehdottamaan innovatiivisia ratkaisuja eri aloilla. Yleensä työskennellessään yhteistyössä tiimien kanssa datatutkijoiden on myös oltava tietoisia liiketoimintapäätöksistä eri osastojen sisällä. Näin he voivat keskittää työnsä datahankkeisiin, joilla on keskeinen rooli liiketoiminnan päätöksenteossa.

Datatutkijan 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

Datatutkijat tai data-analyytikot 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 analyytikot voivat kohdata 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-analyytikko selvittää sitten, millaista data on, miten se tallennetaan ja miltä lopputulos voi näyttää.

Eteenpäin mennessä he aloittavat datan keräämisen, lataamisen, poimimisen tai laskemisen. Data puhdistetaan ja standardisoidaan. Kun data on puhdas, datatutkijat voivat käyttää erilaisia tekniikoita etsimään suhteita, trendejä tai malleja ennen kuin arvioidaan datamallin löydöksiä. Data mining -prosessi päättyy siihen, että johto toteuttaa muutokset ja seuraa niitä.

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