Data Science vs Data Mining: Főbb különbségek

Adatvezérelt világban élünk, ezért számos adattal kapcsolatos fogalom merül fel. Két ilyen fogalom adat-tudomány és a adatbányászat, amelyek mindkettő kulcsfontosságú a mai mesterséges intelligencia által vezérelt szervezetek sikeréhez. 

Fontos megérteni a kettő közötti fő különbségeket, ezért kezdjük mindegyik formális meghatározásával: 

• Adattudomány: Egy interdiszciplináris terület, az adattudomány tudományos módszerekre, folyamatokra, algoritmusokra és rendszerekre támaszkodik, hogy strukturált és strukturálatlan adatokból tudást és betekintést nyerjen ki vagy extrapoláljon. Az adatokból származó tudást ezután számos területen alkalmazzák.

• Adatbányászat: A nagy adathalmazokban lévő minták felfedezésének folyamata gépi tanulás, statisztika és adatbázisrendszerek kombinációját magában foglaló módszerek használatával. A számítástechnika és a statisztika interdiszciplináris részterülete, az adatbányászat átfogó célja, hogy információt nyerjen ki egy adathalmazból, és átalakítsa azokat további felhasználás céljából.
  

Mi az adattudomány?

Az adattudomány területén a szakértők számos módszer, algoritmus, rendszer és eszköz segítségével vonják ki az adatok jelentését. Ezek biztosítják az adattudósok számára a szükséges arzenált, hogy betekintést nyerjenek mind a rendkívül specifikus, előre meghatározott formátumban tárolt strukturált adatokból, mind pedig a strukturálatlan adatokból, amelyek különböző típusú, natív formátumukban tárolt adatokat tartalmaznak. 

Az adattudomány hihetetlenül hasznos az üzleti mintákra vonatkozó értékes betekintések kinyerésében, és a folyamatokba és a fogyasztókba való mély betekintéssel segíti a szervezeteket a jobb teljesítményben. Adattudomány nélkül a big data semmi. Míg a big data több száz milliárd dolláros kiadásért felelős az egyes iparágakban, a rossz adatok a becslések szerint évi 3.1 billió dollárba kerülnek az Egyesült Államoknak, ezért az adattudomány olyan döntő fontosságú. Az adatfeldolgozás és elemzés segítségével ez a veszteség értékké alakítható. 

Az adattudomány térnyerése párhuzamos az okostelefonok térnyerésével és mindennapi életünk digitalizálásával. Hihetetlen mennyiségű adat lebeg a világban, és minden nap egyre több adat keletkezik. Ugyanakkor a számítógép teljesítménye drasztikusan megnőtt, miközben a relatív költségek csökkentek, ami az olcsó számítási teljesítmény széles körű elérhetőségét eredményezte. Az adattudomány egyesíti a digitalizálást és az olcsó számítási teljesítményt, hogy minden eddiginél több betekintést nyerjen. 

Mi az adatbányászat? 

Amikor adatbányászatról van szó, a szakemberek nagy adatkészletek között válogatnak, hogy azonosítsák azokat a mintákat és kapcsolatokat, amelyek adatelemzésen keresztül segítenek megoldani az üzleti problémákat. Az interdiszciplináris terület számos adatbányászati ​​technikát és eszközt foglal magában, amelyeket a vállalkozások a jövőbeli trendek előrejelzésére és jobb üzleti döntések meghozatalára használnak. 

Az adatbányászat valójában az adattudomány alapvető tudományágának számít, és csak egy lépése az adatbázisokban való tudásfeltárás (KDD) folyamatának, amely egy adatgyűjtési, -feldolgozási és -elemzési adattudományi módszertan. 

Az adatbányászat kulcsfontosságú a sikeres elemzési kezdeményezésekhez, olyan információk előállításához, amelyek felhasználhatók az üzleti intelligencia (BI) és a fejlett analitika területén. Ha hatékonyan hajtják végre, javítja az üzleti stratégiákat és műveleteket, beleértve a marketinget, a reklámozást, az értékesítést, az ügyfélszolgálatot, a gyártást, az ellátási lánc menedzsmentet, a HR-t, a pénzügyet stb. 

Az adatbányászati ​​folyamat általában négy szakaszra oszlik: 

• Adatgyűjtés: Az adattudósok azonosítják és összegyűjtik a releváns adatokat az analitikai alkalmazásokhoz. Az adatok származhatnak adattárházból, adattóból vagy más, strukturálatlan és strukturált adatokat egyaránt tartalmazó lerakatból.

• Adatok előkészítése: Az adatok bányászásra készülnek. A szakértők az adatok feltárásával, profilalkotásával és előfeldolgozásával kezdik az adatok tisztítását, hogy kijavítsák a hibákat és javítsák azok minőségét.

• Adatbányászat: Az adatok előkészítése után az adatbányászati ​​technikát választja az adatbányász, és ennek végrehajtásához egy vagy több algoritmust alkalmaz.

• Adatelemzés: Az adatbányászat eredményei segítenek olyan elemzési modellek kidolgozásában, amelyek javíthatják a döntéshozatalt és az üzleti tevékenységeket. Az eredményeket adatvizualizációval vagy más technikával megosztják az üzleti vezetőkkel és a felhasználókkal is. 

Főbb különbségek az adattudomány és az adatbányászat között

Íme egy lista azokról a pontokról, amelyek leírják az adattudomány és az adatbányászat közötti fő különbségeket: 

• A területe adat-tudomány széleskörű, és magában foglalja az adatok rögzítését, elemzését és betekintést nyerni. Adatbányászat olyan technikákat foglal magában, amelyek segítenek értékes információkat találni egy adatkészletben, mielőtt felhasználnák azt a rejtett minták azonosítására.

• Adat-tudomány egy multidiszciplináris terület, amely statisztikából, társadalomtudományokból, adatvizualizációkból, természetes nyelvi feldolgozásból és adatbányászatból áll. Adatbányászat az adattudomány egy részhalmaza.

• Adat-tudomány minden típusú adatra támaszkodik, függetlenül attól, hogy strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlan. Adatbányászat általában csak strukturált adatokat tartalmaz.

• Adat-tudomány az 1960-as évek óta alakult, míg adatbányászat csak az 1990-es években vált ismertté.

• A területe adat-tudomány az adatok tudományára fókuszál, míg adatbányászat jobban foglalkozik a tényleges folyamattal. 

Ez egyáltalán nem a két fogalom közötti különbségek kimerítő listája, de a főbbek közül néhányat lefed.

Az adattudós szerepe és készségei

Az adattudósnak először meg kell értenie a szervezet céljait, és ezt úgy teszi, hogy szorosan együttműködik az érdekelt felekkel és a vezetőkkel. Ezután megvizsgálják, hogy az adatok hogyan segíthetik ezeket a célokat, és hogyan vihetik előre az üzletet. 

Az adattudósoknak rugalmasnak és nyitottnak kell lenniük az új ötletekre, és képesnek kell lenniük innovatív megoldások kidolgozására és javaslattételére a különböző területeken. Az általában együttműködő csapatokban dolgozó adattudósoknak a különböző részlegeken belüli üzleti döntésekkel is tisztában kell lenniük. Ez lehetővé teszi számukra, hogy erőfeszítéseiket olyan adatprojektekre összpontosítsák, amelyek kritikus szerepet játszanak az üzleti döntéshozatalban. 

Az adattudós szerepe valószínűleg továbbra is jobban beépül az üzleti életbe, ahogy a projektek előrehaladnak, így erősen megértik az ügyfelek viselkedését, és azt, hogy az adatok hogyan használhatók fel hatékonyan egy egész vállalkozás fejlesztésére, tetőtől talpig. 

*Ha érdekli az adattudományi ismeretek fejlesztése, feltétlenül nézze meg a "A 7 legjobb adattudományi tanúsítvány. " 

Az adatbányászati ​​folyamat

Adattudósok vagy adatelemzők felelősek az adatbányászati ​​folyamatért, amely különféle technikákat foglal magában, amelyeket különböző adattudományi alkalmazásokhoz használnak az adatok bányászására. Az ezen a területen dolgozó szakemberek általában egy meghatározott feladatfolyamot követnek a teljes folyamat során, és struktúra nélkül az elemzők olyan problémákkal találkozhatnak, amelyek már az elején könnyen megelőzhetőek lettek volna. 

A szakértők általában azzal kezdik, hogy már jóval azelőtt megértik az üzletet, hogy bármilyen adathoz hozzányúlnának. Ez magában foglalja a vállalkozás céljait és azt, hogy mit próbál elérni az adatok bányászatával. Az adatelemző ezután megérti az adatokat, azok tárolásának módját és a végső eredményt. 

Tovább haladva megkezdik az adatok összegyűjtését, feltöltését, kinyerését vagy kiszámítását. Ezt követően megtisztítják és szabványosítják. Miután az adatok tiszták, az adatkutatók különböző technikákkal kereshetnek kapcsolatokat, trendeket vagy mintákat, mielőtt értékelnék az adatmodell eredményeit. Az adatbányászati ​​folyamat ezután a változtatások végrehajtásával és azok figyelemmel kísérésével zárul. 

Fontos megjegyezni, hogy ez egy általános feladatfolyam. A különböző adatbányászati ​​feldolgozási modellekhez különböző lépésekre lesz szükség.