डेटा साइंस बनाम डेटा माइनिंग: मुख्य अंतर

हम डेटा संचालित दुनिया में रहते हैं, इसलिए डेटा से संबंधित कई अवधारणाएं हैं। दो ऐसी अवधारणाएं हैं डेटा साइंस और डेटा माइनिंग, जो दोनों आज के एआई-संचालित संगठनों की सफलता के लिए महत्वपूर्ण हैं।

दोनों के बीच के मुख्य अंतरों को समझना महत्वपूर्ण है, इसलिए आइए प्रत्येक को औपचारिक रूप से परिभाषित करना शुरू करें:

• डेटा साइंस: एक अंतःविषय क्षेत्र, डेटा साइंस वैज्ञानिक विधियों, प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम और प्रणालियों पर निर्भर करता है ताकि संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकाली जा सके। डेटा से ज्ञान को विभिन्न डोमेन में लागू किया जाता है।
• डेटा माइनिंग: बड़े डेटा सेट में पैटर्न की खोज की प्रक्रिया, जिसमें मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और डेटाबेस प्रणालियों के संयोजन के तरीकों का उपयोग किया जाता है। कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकी की एक अंतःविषय उपक्षेत्र, डेटा माइनिंग का समग्र उद्देश्य डेटा सेट से जानकारी निकालना और इसे आगे उपयोग के लिए परिवर्तित करना है।

डेटा साइंस क्या है?

डेटा साइंस के क्षेत्र में, विशेषज्ञ डेटा से अर्थ निकालते हैं जो विभिन्न तरीकों, एल्गोरिदम, प्रणालियों और उपकरणों के माध्यम से किया जाता है। ये डेटा वैज्ञानिकों को संरचित डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए आवश्यक शस्त्रागार प्रदान करते हैं, जो अत्यधिक विशिष्ट होते हैं और पूर्वनिर्धारित प्रारूप में संग्रहीत होते हैं, और असंरचित डेटा से भी, जिसमें विभिन्न प्रकार के डेटा शामिल होते हैं जो उनके मूल प्रारूप में संग्रहीत होते हैं।

डेटा साइंस व्यवसायिक पैटर्न के बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने में बहुत मददगार है, जो संगठनों को प्रक्रियाओं और उपभोक्ताओं के बारे में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करके बेहतर प्रदर्शन करने में मदद करता है। डेटा साइंस के बिना, बिग डेटा कुछ भी नहीं है। जबकि बिग डेटा उद्योगों में सैकड़ों अरबों डॉलर के खर्च के लिए जिम्मेदार है, बुरा डेटा अनुमानित रूप से अमेरिका को प्रति वर्ष लगभग 3.1 ट्रिलियन डॉलर की लागत से चला रहा है, जो इसे इतना महत्वपूर्ण बनाता है। डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के माध्यम से, यह नुकसान मूल्य में परिवर्तित किया जा सकता है।

डेटा साइंस का उदय स्मार्टफोन और हमारे दैनिक जीवन के डिजिटलीकरण के साथ समानांतर है। हमारी दुनिया में बहुत सारा डेटा तैर रहा है, और प्रतिदिन अधिक उत्पन्न किया जा रहा है। 同 समय, कंप्यूटर शक्ति में काफी वृद्धि हुई है जबकि इसकी लागत में कमी आई है, जिसके परिणामस्वरूप सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति की व्यापक उपलब्धता हुई है। डेटा साइंस डिजिटलीकरण और सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति को जोड़ती है ताकि पहले से अधिक अंतर्दृष्टि निकाली जा सके।

डेटा माइनिंग क्या है?

डेटा माइनिंग के संबंध में, पेशेवर व्यवसायिक समस्याओं का समाधान करने में मदद करने के लिए बड़े डेटा सेट के माध्यम से खोज करते हैं और डेटा विश्लेषण के माध्यम से पैटर्न और संबंधों की पहचान करते हैं। यह अंतःविषय क्षेत्र विभिन्न डेटा माइनिंग तकनीकों और उपकरणों को शामिल करता है जो व्यवसायों द्वारा भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने और बेहतर व्यवसायिक निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

डेटा माइनिंग वास्तव में डेटा साइंस का एक मूलभूत अनुशासन माना जाता है, और यह ज्ञान खोज में डेटाबेस (केडीडी) प्रक्रिया में केवल एक चरण है, जो डेटा साइंस के लिए डेटा एकत्र करने, प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए एक विधि है।

डेटा माइनिंग विश्लेषणात्मक पहलों के लिए सफलता की कुंजी है, जो व्यवसायिक बुद्धिमत्ता (बीआई) और उन्नत विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली जानकारी उत्पन्न करती है। जब प्रभावी ढंग से किया जाता है, तो यह विपणन, विज्ञापन, बिक्री, ग्राहक सहायता, निर्माण, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, एचआर, वित्त और अधिक सहित व्यवसायिक रणनीतियों और संचालन में सुधार करता है।

डेटा माइनिंग प्रक्रिया आमतौर पर चार चरणों में विभाजित होती है:

• डेटा संग्रह: डेटा वैज्ञानिक विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक डेटा की पहचान और इकट्ठा करते हैं। डेटा डेटा वेयरहाउस, डेटा लेक या असंरचित और संरचित डेटा दोनों के भंडारण वाले किसी अन्य भंडार से आ सकता है।
• डेटा तैयारी: डेटा को खनन के लिए तैयार किया जाता है। विशेषज्ञ डेटा अन्वेषण, प्रोफाइलिंग और पूर्व-प्रसंस्करण से शुरू करते हैं और त्रुटियों को ठीक करने और इसकी गुणवत्ता में सुधार करने के लिए डेटा को साफ करते हैं।
• डेटा माइनिंग: एक बार डेटा तैयार हो जाने के बाद, एक डेटा वैज्ञानिक एक डेटा माइनिंग तकनीक पर निर्णय लेता है और इसे निष्पादित करने के लिए एक या एक से अधिक एल्गोरिदम लागू करता है।
• डेटा विश्लेषण: डेटा माइनिंग के परिणाम विश्लेषणात्मक मॉडल विकसित करने में मदद करते हैं जो निर्णय लेने और व्यवसायिक क्रियाओं में सुधार कर सकते हैं। निष्कर्षों को व्यवसायिक कार्यकारी और उपयोगकर्ताओं के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन या किसी अन्य तकनीक के माध्यम से साझा किया जाता है।

डेटा साइंस और डेटा माइनिंग के बीच मुख्य अंतर

यहाँ कुछ बिंदु हैं जो डेटा साइंस और डेटा माइनिंग के बीच मुख्य अंतरों का वर्णन करते हैं:

• डेटा साइंस का क्षेत्र व्यापक है और इसमें डेटा कैप्चर, विश्लेषण और अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। डेटा माइनिंग में तकनीकें शामिल हैं जो डेटासेट में मूल्यवान जानकारी खोजने में मदद करती हैं और छिपे हुए पैटर्न की पहचान करने से पहले इसका उपयोग करती हैं।
• डेटा साइंस एक बहु-विषयक क्षेत्र है जिसमें सांख्यिकी, सामाजिक विज्ञान, डेटा दृश्यीकरण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और डेटा माइनिंग शामिल है। डेटा माइनिंग डेटा साइंस का एक उपसेट है।
• डेटा साइंस प्रत्येक प्रकार के डेटा पर निर्भर करता है, चाहे वह संरचित, अर्ध-संरचित या असंरचित हो। डेटा माइनिंग आमतौर पर केवल संरचित डेटा को शामिल करता है।
• डेटा साइंस 1960 के दशक से स्थापित किया गया है, जबकि डेटा माइनिंग 1990 के दशक में ही जाना जाता था।
• डेटा साइंस का क्षेत्र डेटा के विज्ञान पर केंद्रित है, जबकि डेटा माइनिंग वास्तविक प्रक्रिया के साथ अधिक चिंतित है।

यह दोनों अवधारणाओं के बीच के अंतरों की एक व्यापक सूची नहीं है, लेकिन यह कुछ मुख्य बिंदुओं को कवर करता है।

डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और कौशल

एक डेटा वैज्ञानिक को पहले संगठन के लक्ष्यों को समझना चाहिए, और वे हितधारकों और कार्यकारी अधिकारियों के साथ मिलकर काम करके ऐसा करते हैं। वे तब जांचते हैं कि डेटा उन लक्ष्यों को कैसे प्राप्त करने और व्यवसाय को आगे बढ़ाने में मदद कर सकता है।

डेटा वैज्ञानिकों को लचीला और नए विचारों के लिए खुला होना चाहिए, और उन्हें विभिन्न क्षेत्रों में नवीन समाधान विकसित और प्रस्तावित करने में सक्षम होना चाहिए। आमतौर पर सहयोगी टीमों में काम करते हुए, डेटा वैज्ञानिकों को विभिन्न विभागों में व्यवसायिक निर्णयों के प्रति जागरूकता भी रखनी चाहिए। यह उन्हें डेटा परियोजनाओं पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाता है जो व्यवसायिक निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे।

डेटा वैज्ञानिक की भूमिका शायद परियोजनाओं के आगे बढ़ने के रूप में व्यवसाय में अधिक एकीकृत हो जाएगी, इसलिए वे ग्राहक व्यवहार की गहरी समझ विकसित करेंगे और डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग करके पूरे व्यवसाय को शीर्ष से लेकर नीचे तक कैसे सुधारा जा सकता है।

*यदि आप डेटा साइंस कौशल विकसित करने में रुचि रखते हैं, तो हमारे ” शीर्ष 7 डेटा साइंस प्रमाणन” देखें।

डेटा माइनिंग प्रक्रिया

डेटा वैज्ञानिक या डेटा विश्लेषक डेटा माइनिंग प्रक्रिया के लिए जिम्मेदार होते हैं, जिसमें विभिन्न डेटा साइंस अनुप्रयोगों के लिए डेटा को खनन के लिए उपयोग की जाने वाली विभिन्न तकनीकें शामिल होती हैं। इस क्षेत्र के पेशेवर आमतौर पर पूरी प्रक्रिया में एक विशिष्ट कार्य प्रवाह का पालन करते हैं, और बिना संरचना के, विश्लेषक शुरू में आसानी से रोकी जा सकने वाली समस्याओं का सामना कर सकते हैं।

विशेषज्ञ आमतौर पर व्यवसाय को समझने से शुरू करते हैं जो किसी भी डेटा को छूने से बहुत पहले होता है। इसमें व्यवसाय के लक्ष्य और डेटा को खनन करके हासिल करने की कोशिश की जा रही चीजें शामिल हैं। एक डेटा विश्लेषक तब डेटा को समझेगा, यह कैसे संग्रहीत किया जाएगा, और अंतिम परिणाम क्या हो सकता है।

आगे बढ़ते हुए, वे तब डेटा इकट्ठा करना, अपलोड करना, निकालना या गणना करना शुरू करेंगे। इसे साफ और मानकीकृत किया जाता है। एक बार डेटा साफ हो जाने के बाद, डेटा वैज्ञानिक विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके संबंधों, रुझानों या पैटर्न की तलाश कर सकते हैं और फिर डेटा मॉडल के निष्कर्षों का मूल्यांकन कर सकते हैं। डेटा माइनिंग प्रक्रिया तब प्रबंधन द्वारा परिवर्तनों को लागू करने और उनकी निगरानी करने के साथ समाप्त होती है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह कार्यों का एक सामान्य प्रवाह है। विभिन्न डेटा माइनिंग प्रसंस्करण मॉडल को अलग-अलग चरणों की आवश्यकता होगी।