Science des données vs exploration de données : principales différences

Nous vivons dans un monde axé sur les données, de nombreux concepts impliquant des données apparaissent donc. Deux de ces concepts sont science des données ainsi que data mining, qui sont tous deux cruciaux pour le succès des organisations d'aujourd'hui axées sur l'IA. 

Il est important de comprendre les principales différences entre les deux, alors commençons par définir formellement chacune : 

• Science des données: Domaine interdisciplinaire, la science des données s'appuie sur des méthodes, processus, algorithmes et systèmes scientifiques pour extraire ou extrapoler des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. Les connaissances issues des données sont ensuite appliquées à un large éventail de domaines.

• Exploration de données : Processus de découverte de modèles dans de grands ensembles de données grâce à l'utilisation de méthodes impliquant une combinaison d'apprentissage automatique, de statistiques et de systèmes de bases de données. Sous-domaine interdisciplinaire de l'informatique et des statistiques, l'objectif général de l'exploration de données est d'extraire des informations d'un ensemble de données et de les transformer pour être utilisées ultérieurement.
  

Qu'est-ce que la science des données?

Dans le domaine de la science des données, les experts extraient le sens des données grâce à une série de méthodes, d'algorithmes, de systèmes et d'outils. Celles-ci fournissent aux scientifiques des données l'arsenal nécessaire pour extraire des informations à la fois des données structurées, qui sont très spécifiques et stockées dans un format prédéfini, et des données non structurées, qui impliquent divers types de données stockées dans leurs formats natifs. 

La science des données est extrêmement utile pour extraire des informations précieuses sur les modèles commerciaux, aidant les organisations à mieux performer grâce à des informations approfondies sur les processus et les consommateurs. Sans science des données, le big data n'est rien. Alors que les mégadonnées sont responsables de centaines de milliards de dollars de dépenses dans tous les secteurs, on estime que les mauvaises données coûtent aux États-Unis environ 3.1 billions de dollars par an, c'est pourquoi la science des données est si cruciale. Grâce à l'utilisation du traitement et de l'analyse des données, cette perte peut être transformée en valeur. 

L'essor de la science des données est parallèle à l'essor des smartphones et à la numérisation de notre vie quotidienne. Il y a une quantité incroyable de données qui circulent dans notre monde, et d'autres sont produites chaque jour. Dans le même temps, la puissance informatique a considérablement augmenté tout en diminuant son coût relatif, ce qui a entraîné une large disponibilité de puissance informatique bon marché. La science des données combine la numérisation et une puissance de calcul bon marché pour extraire plus d'informations que jamais auparavant. 

Qu'est-ce que l'exploration de données? 

En matière d'exploration de données, les professionnels trient de grands ensembles de données pour identifier les modèles et les relations qui aident à résoudre les problèmes commerciaux grâce à l'analyse des données. Le domaine interdisciplinaire implique plusieurs techniques et outils d'exploration de données qui sont utilisés par les entreprises pour prédire les tendances futures et prendre de meilleures décisions commerciales. 

L'exploration de données est en fait considérée comme une discipline fondamentale de la science des données, et ce n'est qu'une étape dans le processus de découverte des connaissances dans les bases de données (KDD), qui est une méthodologie de science des données pour la collecte, le traitement et l'analyse des données. 

L'exploration de données est la clé du succès des initiatives d'analyse, générant des informations pouvant être utilisées dans l'informatique décisionnelle (BI) et l'analyse avancée. Lorsqu'il est exécuté efficacement, il améliore les stratégies et les opérations commerciales, y compris le marketing, la publicité, les ventes, le support client, la fabrication, la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les ressources humaines, les finances, etc. 

Le processus d'exploration de données est généralement divisé en quatre étapes : 

• Collecte de données: Les scientifiques des données identifient et assemblent les données pertinentes pour les applications d'analyse. Les données peuvent provenir d'un entrepôt de données, d'un lac de données ou d'un autre référentiel contenant à la fois des données non structurées et structurées.

• Préparation des données: Les données sont préparées pour être extraites. Les experts commencent par l'exploration, le profilage et le prétraitement des données avant de nettoyer les données pour corriger les erreurs et améliorer leur qualité.

• Exploration de données : Une fois les données préparées, un data scientist décide d'une technique de datamining et met en œuvre un ou plusieurs algorithmes pour la réaliser.

• L'analyse des données: Les résultats de l'exploration de données aident à développer des modèles analytiques qui peuvent améliorer la prise de décision et les actions commerciales. Les résultats sont également partagés avec les dirigeants d'entreprise et les utilisateurs par le biais de la visualisation des données ou d'une autre technique. 

Principales différences entre la science des données et l'exploration de données

Voici une liste de points qui décrivent les principales différences entre la science des données et l'exploration de données : 

• Le domaine de science des données est large et comprend la capture de données, l'analyse et l'extraction d'informations. L'exploration de données implique des techniques qui aident à trouver des informations précieuses dans un ensemble de données avant de les utiliser pour identifier des modèles cachés.

• Science des données est un domaine multidisciplinaire composé de statistiques, de sciences sociales, de visualisations de données, de traitement du langage naturel et d'exploration de données. L'exploration de données est un sous-ensemble de la science des données.

• Science des données s'appuie sur tous les types de données, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. L'exploration de données implique généralement que des données structurées.

• Science des données est établie depuis les années 1960, alors que data mining n'est devenu connu que dans les années 1990.

• Le domaine de science des données se concentre sur la science des données, tandis que data mining est plus concerné par le processus réel. 

Il ne s'agit en aucun cas d'une liste exhaustive des différences entre les deux concepts, mais elle couvre quelques-uns des principaux.

Rôle et compétences d'un Data Scientist

Un scientifique des données doit d'abord comprendre les objectifs d'une organisation, et il le fait en travaillant en étroite collaboration avec les parties prenantes et les dirigeants. Ils examinent ensuite comment les données peuvent aider à atteindre ces objectifs et propulser l'entreprise vers l'avant. 

Les scientifiques des données doivent être flexibles et ouverts aux nouvelles idées, et ils doivent être capables de développer et de proposer des solutions innovantes dans tous les domaines. Travaillant généralement en équipes collaboratives, les scientifiques des données doivent également posséder une connaissance des décisions commerciales au sein de différents départements. Cela leur permet de concentrer leurs efforts sur des projets de données qui joueront un rôle essentiel dans la prise de décision de l'entreprise. 

Le rôle d'un scientifique des données continuera probablement à s'intégrer davantage dans une entreprise à mesure que les projets avancent, de sorte qu'il développera une solide compréhension du comportement des clients et de la manière dont les données peuvent être utilisées efficacement pour améliorer l'ensemble d'une entreprise de haut en bas. 

* Si vous souhaitez développer des compétences en science des données, assurez-vous de consulter notre "Top 7 des certifications en science des données. » 

Le processus d'exploration de données

Les scientifiques de données ou les analystes de données sont responsables du processus d'exploration de données, qui comprend diverses techniques utilisées pour extraire des données pour différentes applications de science des données. Les professionnels de ce domaine suivent généralement un flux spécifique de tâches tout au long du processus, et sans structure, les analystes peuvent rencontrer des problèmes qui auraient pu facilement être évités au début. 

Les experts commenceront généralement par comprendre l'entreprise bien avant qu'aucune donnée ne soit touchée. Cela inclura les objectifs de l'entreprise et ce qu'elle essaie d'accomplir en explorant les données. Un analyste de données comprendra alors les données, comment elles seront stockées et à quoi pourrait ressembler le résultat final. 

À l'avenir, ils commenceront alors à collecter, télécharger, extraire ou calculer des données. Il est ensuite nettoyé et normalisé. Une fois les données nettoyées, les scientifiques des données peuvent utiliser différentes techniques pour rechercher des relations, des tendances ou des modèles avant d'évaluer les résultats du modèle de données. Le processus d'exploration de données est ensuite conclu avec la direction mettant en œuvre les changements et les surveillant. 

Il est important de noter qu'il s'agit d'un flux général de tâches. Différents modèles de traitement d'exploration de données nécessiteront différentes étapes.