डेटा साइंस बनाम डेटा माइनिंग: मुख्य अंतर

हम डेटा-संचालित दुनिया में रहते हैं, इसलिए डेटा से जुड़ी कई अवधारणाएँ सामने आती हैं। ऐसी दो अवधारणाएँ हैं डेटा विज्ञान और आँकड़ा खनन, ये दोनों आज के AI-संचालित संगठनों की सफलता के लिए महत्वपूर्ण हैं। 

दोनों के बीच मुख्य अंतर को समझना महत्वपूर्ण है, तो आइए प्रत्येक को औपचारिक रूप से परिभाषित करके शुरुआत करें: 

• डेटा साइंस: एक अंतःविषय क्षेत्र, डेटा विज्ञान संरचित और असंरचित डेटा से ज्ञान और अंतर्दृष्टि निकालने या निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीकों, प्रक्रियाओं, एल्गोरिदम और प्रणालियों पर निर्भर करता है। फिर डेटा से प्राप्त ज्ञान को डोमेन की एक विस्तृत श्रृंखला में लागू किया जाता है।

• डेटा खनन: मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और डेटाबेस सिस्टम के संयोजन से जुड़े तरीकों के उपयोग के माध्यम से बड़े डेटा सेट में पैटर्न की खोज करने की प्रक्रिया। कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकी का एक अंतःविषय उपक्षेत्र, डेटा माइनिंग का समग्र लक्ष्य डेटा सेट से जानकारी निकालना और इसे आगे उपयोग करने के लिए परिवर्तित करना है।
  

डेटा साइंस क्या है?

डेटा विज्ञान के क्षेत्र में, विशेषज्ञ तरीकों, एल्गोरिदम, सिस्टम और टूल की एक श्रृंखला के माध्यम से डेटा से अर्थ निकालते हैं। ये डेटा वैज्ञानिकों को संरचित डेटा, जो अत्यधिक विशिष्ट है और एक पूर्वनिर्धारित प्रारूप में संग्रहीत है, और असंरचित डेटा, जिसमें उनके मूल स्वरूपों में संग्रहीत विभिन्न प्रकार के डेटा शामिल हैं, दोनों से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए आवश्यक शस्त्रागार प्रदान करते हैं। 

डेटा विज्ञान व्यवसाय पैटर्न के बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने के लिए अविश्वसनीय रूप से सहायक है, संगठनों को प्रक्रियाओं और उपभोक्ताओं में गहरी अंतर्दृष्टि के साथ बेहतर प्रदर्शन करने में मदद करता है। डेटा विज्ञान के बिना, बड़ा डेटा कुछ भी नहीं है। जबकि बड़ा डेटा उद्योगों में सैकड़ों अरबों डॉलर के खर्च के लिए जिम्मेदार है, अनुमान है कि खराब डेटा से अमेरिका को प्रति वर्ष लगभग 3.1 ट्रिलियन डॉलर का नुकसान हो रहा है, यही कारण है कि डेटा विज्ञान इतना महत्वपूर्ण है। डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण के उपयोग के माध्यम से, इस हानि को मूल्य में बदला जा सकता है। 

डेटा विज्ञान का उदय स्मार्टफोन के उदय और हमारे दैनिक जीवन के डिजिटलीकरण के समानांतर है। हमारी दुनिया में अविश्वसनीय मात्रा में डेटा घूम रहा है, और हर दिन इससे भी अधिक डेटा उत्पन्न होता है। साथ ही, तुलनात्मक लागत में कमी करते हुए कंप्यूटर की शक्ति में भारी वृद्धि हुई है, जिसके परिणामस्वरूप सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति की व्यापक उपलब्धता हुई है। डेटा विज्ञान पहले से कहीं अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए डिजिटलीकरण और सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति को जोड़ता है। 

डाटा माइनिंग क्या है? 

जब डेटा माइनिंग की बात आती है, तो पेशेवर पैटर्न और रिश्तों की पहचान करने के लिए बड़े डेटा सेटों को छांटते हैं जो डेटा विश्लेषण के माध्यम से व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में मदद करते हैं। अंतःविषय क्षेत्र में कई डेटा माइनिंग तकनीकें और उपकरण शामिल हैं जिनका उपयोग व्यवसायों द्वारा भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने और बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए किया जाता है। 

डेटा माइनिंग को वास्तव में डेटा विज्ञान में एक मुख्य अनुशासन माना जाता है, और यह डेटाबेस (केडीडी) प्रक्रिया में ज्ञान खोज में सिर्फ एक कदम है, जो डेटा एकत्र करने, प्रसंस्करण और विश्लेषण करने के लिए एक डेटा विज्ञान पद्धति है। 

डेटा माइनिंग सफल विश्लेषण पहल की कुंजी है, जिससे ऐसी जानकारी उत्पन्न होती है जिसका उपयोग बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) और उन्नत विश्लेषण में किया जा सकता है। जब प्रभावी ढंग से प्रदर्शन किया जाता है, तो यह विपणन, विज्ञापन, बिक्री, ग्राहक सहायता, विनिर्माण, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन, मानव संसाधन, वित्त और बहुत कुछ सहित व्यावसायिक रणनीतियों और संचालन में सुधार करता है। 

डेटा माइनिंग प्रक्रिया को आमतौर पर चार चरणों में विभाजित किया जाता है: 

• डेटा इक्कट्ठा करना: डेटा वैज्ञानिक विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक डेटा की पहचान और संयोजन करते हैं। डेटा या तो डेटा वेयरहाउस, डेटा लेक, या किसी अन्य रिपॉजिटरी से आ सकता है जिसमें असंरचित और संरचित दोनों डेटा शामिल हैं।

• डेटा तैयारी: डेटा खनन के लिए तैयार है. विशेषज्ञ त्रुटियों को ठीक करने और इसकी गुणवत्ता में सुधार करने के लिए डेटा को साफ करने से पहले डेटा अन्वेषण, प्रोफाइलिंग और प्रीप्रोसेसिंग से शुरू करते हैं।

• डेटा खनन: डेटा तैयार होने के बाद, एक डेटा वैज्ञानिक डेटा माइनिंग तकनीक पर निर्णय लेता है और इसे पूरा करने के लिए एक या अधिक एल्गोरिदम लागू करता है।

• डेटा विश्लेषण: डेटा माइनिंग के परिणाम विश्लेषणात्मक मॉडल विकसित करने में मदद करते हैं जो निर्णय लेने और व्यावसायिक कार्यों में सुधार कर सकते हैं। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन या किसी अन्य तकनीक के माध्यम से निष्कर्षों को व्यावसायिक अधिकारियों और उपयोगकर्ताओं के साथ भी साझा किया जाता है। 

डेटा साइंस और डेटा माइनिंग के बीच मुख्य अंतर

यहां उन बिंदुओं की सूची दी गई है जो डेटा विज्ञान और डेटा माइनिंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर का वर्णन करते हैं: 

• का क्षेत्र डेटा विज्ञान व्यापक है और इसमें डेटा कैप्चर करना, विश्लेषण करना और अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। डेटा माइनिंग इसमें ऐसी तकनीकें शामिल हैं जो छिपे हुए पैटर्न की पहचान करने के लिए डेटासेट का उपयोग करने से पहले उसमें मूल्यवान जानकारी ढूंढने में मदद करती हैं।

• डेटा विज्ञान एक बहु-विषयक क्षेत्र है जिसमें सांख्यिकी, सामाजिक विज्ञान, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और डेटा खनन शामिल है। डेटा माइनिंग डेटा विज्ञान का एक उपसमुच्चय है।

• डेटा विज्ञान हर प्रकार के डेटा पर निर्भर करता है, चाहे वह संरचित, अर्ध-संरचित या असंरचित हो। डेटा माइनिंग आमतौर पर केवल संरचित डेटा शामिल होता है।

• डेटा विज्ञान जबकि, 1960 के दशक से स्थापित किया गया है आँकड़ा खनन केवल 1990 के दशक में ही ज्ञात हुआ।

• का क्षेत्र डेटा विज्ञान जबकि, डेटा के विज्ञान पर ध्यान केंद्रित करता है आँकड़ा खनन वास्तविक प्रक्रिया से अधिक चिंतित है। 

यह किसी भी तरह से दो अवधारणाओं के बीच अंतर की एक विस्तृत सूची नहीं है, लेकिन इसमें कुछ मुख्य बातों को शामिल किया गया है।

डेटा वैज्ञानिक की भूमिका और कौशल

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

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

जैसे-जैसे परियोजनाएँ आगे बढ़ेंगी, एक डेटा वैज्ञानिक की भूमिका व्यवसाय में और अधिक एकीकृत होती जाएगी, इसलिए वे ग्राहक व्यवहार की एक मजबूत समझ विकसित करेंगे और पूरे व्यवसाय को ऊपर से नीचे तक बेहतर बनाने के लिए डेटा का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जा सकता है। 

*यदि आप डेटा विज्ञान कौशल विकसित करने में रुचि रखते हैं, तो हमारा "देखना सुनिश्चित करें"शीर्ष 7 डेटा विज्ञान प्रमाणपत्र". 

डेटा खनन प्रक्रिया

डेटा वैज्ञानिक या डेटा विश्लेषक डेटा माइनिंग प्रक्रिया के लिए जिम्मेदार होते हैं, जिसमें विभिन्न तकनीकें शामिल होती हैं जिनका उपयोग विभिन्न डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों के लिए डेटा माइन करने के लिए किया जाता है। इस क्षेत्र में पेशेवर आमतौर पर पूरी प्रक्रिया के दौरान कार्यों के एक विशिष्ट प्रवाह का पालन करते हैं, और संरचना के बिना, विश्लेषकों को ऐसे मुद्दों का सामना करना पड़ सकता है जिन्हें शुरुआत में आसानी से रोका जा सकता था। 

विशेषज्ञ आमतौर पर किसी भी डेटा को छूने से बहुत पहले व्यवसाय को समझना शुरू कर देंगे। इसमें व्यवसाय के लक्ष्य और खनन डेटा द्वारा वह क्या हासिल करने की कोशिश कर रहा है, शामिल होंगे। एक डेटा विश्लेषक तब डेटा को समझेगा, इसे कैसे संग्रहीत किया जाएगा, और अंतिम परिणाम कैसा दिख सकता है। 

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

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