Sains Data melawan Penambangan Data: Perbedaan Kunci

Kita hidup di dunia yang didorong oleh data, sehingga banyak konsep yang melibatkan data muncul. Dua konsep seperti itu adalah sains data dan penambangan data, keduanya sangat penting untuk kesuksesan organisasi yang didorong oleh AI saat ini.

Penting untuk memahami perbedaan kunci antara keduanya, jadi mari kita mulai dengan mendefinisikan masing-masing secara formal:

• Sains Data: Bidang antardisiplin, sains data bergantung pada metode ilmiah, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak atau mengextrapolasi pengetahuan dan wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Pengetahuan dari data kemudian diterapkan di berbagai domain.

• Penambangan Data: Proses menemukan pola dalam set data besar melalui penggunaan metode yang melibatkan kombinasi pembelajaran mesin, statistik, dan sistem basis data. Sebagai subbidang antardisiplin dari ilmu komputer dan statistik, tujuan utama penambangan data adalah mengekstrak informasi dari set data dan mengubahnya untuk digunakan lebih lanjut.
  

Apa itu Sains Data?

Di bidang sains data, ahli mengekstrak makna dari data melalui serangkaian metode, algoritma, sistem, dan alat. Ini memberikan ilmuwan data dengan arsenil yang diperlukan untuk mengekstrak wawasan dari data terstruktur, yang sangat spesifik dan disimpan dalam format yang telah ditentukan sebelumnya, dan data tidak terstruktur, yang melibatkan berbagai jenis data yang disimpan dalam format aslinya.

Sains data sangat membantu untuk mengekstrak wawasan berharga tentang pola bisnis, membantu organisasi berkinerja lebih baik dengan wawasan mendalam tentang proses dan konsumen. Tanpa sains data, big data tidak berarti apa-apa. Sementara big data bertanggung jawab atas miliaran dolar pengeluaran di berbagai industri, data yang buruk diperkirakan merugikan sekitar $3,1 triliun per tahun di AS, yang menjelaskan mengapa sains data sangat penting. Melalui penggunaan pemrosesan dan analisis data, kerugian ini dapat diubah menjadi nilai.

Munculnya sains data sejalan dengan munculnya smartphone dan digitalisasi kehidupan sehari-hari. Ada jumlah data yang luar biasa yang mengapung di dunia kita, dan lebih banyak lagi yang dihasilkan setiap hari. Pada saat yang sama, kekuatan komputasi telah meningkat secara dramatis sambil menurun dalam biaya relatif, menghasilkan ketersediaan luas daya komputasi yang murah. Sains data menggabungkan digitalisasi dan daya komputasi yang murah untuk mengekstrak wawasan lebih banyak dari sebelumnya.

Apa itu Penambangan Data?

Ketika datang ke penambangan data, profesional menyortir melalui set data besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang membantu memecahkan masalah bisnis melalui analisis data. Bidang antardisiplin ini melibatkan beberapa teknik dan alat penambangan data yang digunakan oleh bisnis untuk memprediksi tren masa depan dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik.

Penambangan data sebenarnya dianggap sebagai disiplin inti dalam sains data, dan ini hanya satu langkah dalam proses penemuan pengetahuan dalam basis data (KDD), yang merupakan metodologi sains data untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data.

Penambangan data adalah kunci untuk inisiatif analisis yang sukses, menghasilkan informasi yang dapat digunakan dalam inteligensi bisnis (BI) dan analitik lanjutan. Ketika dilakukan secara efektif, ini memperbaiki strategi dan operasi bisnis termasuk pemasaran, iklan, penjualan, dukungan pelanggan, manufaktur, manajemen rantai pasokan, SDM, keuangan, dan lain-lain.

Proses penambangan data biasanya dibagi menjadi empat tahap:

• Pengumpulan Data: Ilmuwan data mengidentifikasi dan mengumpulkan data yang relevan untuk aplikasi analitik. Data dapat berasal dari gudang data, danau data, atau repositori lain yang berisi data terstruktur dan tidak terstruktur.

• Persiapan Data: Data disiapkan untuk ditambang. Ahli mulai dengan eksplorasi data, profil, dan pra-pengolahan sebelum membersihkan data untuk memperbaiki kesalahan dan meningkatkan kualitas.

• Penambangan Data: Setelah data disiapkan, ilmuwan data menetapkan teknik penambangan data dan menerapkan satu atau lebih algoritma untuk melakukannya.

• Analisis Data: Hasil penambangan data membantu mengembangkan model analitik yang dapat memperbaiki pengambilan keputusan dan tindakan bisnis. Temuan juga dibagikan dengan eksekutif bisnis dan pengguna melalui visualisasi data atau teknik lain.

Perbedaan Kunci Antara Sains Data dan Penambangan Data

Berikut adalah daftar poin yang menjelaskan perbedaan kunci antara sains data dan penambangan data:

• Bidang sains data sangat luas dan mencakup penangkapan data, analisis, dan ekstraksi wawasan. Penambangan data melibatkan teknik yang membantu menemukan informasi berharga dalam set data sebelum menggunakan informasi tersebut untuk mengidentifikasi pola tersembunyi.

• Sains data adalah bidang multidisiplin yang terdiri dari statistik, ilmu sosial, visualisasi data, pengolahan bahasa alami, dan penambangan data. Penambangan data adalah subset dari sains data.

• Sains data bergantung pada setiap jenis data, tidak peduli apakah itu terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur. Penambangan data biasanya hanya melibatkan data terstruktur.

• Sains data telah ada sejak tahun 1960-an, sedangkan penambangan data hanya menjadi dikenal pada tahun 1990-an.

• Bidang sains data fokus pada sains data, sedangkan penambangan data lebih peduli dengan proses aktual.

Ini bukanlah daftar yang lengkap tentang perbedaan antara kedua konsep, tetapi ini mencakup beberapa perbedaan utama.

Peran dan Keterampilan Ilmuwan Data

Ilmuwan data harus memahami tujuan organisasi terlebih dahulu, dan mereka melakukan ini dengan bekerja sama dengan pemangku kepentingan dan eksekutif. Mereka kemudian memeriksa bagaimana data dapat membantu mencapai tujuan tersebut dan mendorong bisnis maju.

Ilmuwan data memerlukan fleksibilitas dan keterbukaan terhadap ide baru, dan mereka harus dapat mengembangkan dan mengusulkan solusi inovatif di berbagai bidang. Biasanya bekerja dalam tim kolaboratif, ilmuwan data juga harus memiliki kesadaran tentang keputusan bisnis di berbagai departemen. Ini memungkinkan mereka untuk fokus pada proyek data yang akan memainkan peran kritis dalam pengambilan keputusan bisnis.

Peran ilmuwan data kemungkinan akan terus terintegrasi ke dalam bisnis saat proyek berlanjut, sehingga mereka akan mengembangkan pemahaman yang kuat tentang perilaku pelanggan dan bagaimana data dapat digunakan secara efektif untuk memperbaiki seluruh bisnis dari atas ke bawah.

*Jika Anda tertarik mengembangkan keterampilan sains data, pastikan untuk memeriksa “7 Sertifikasi Sains Data Teratas.”

Proses Penambangan Data

Ilmuwan data atau analis data bertanggung jawab atas proses penambangan data, yang melibatkan berbagai teknik yang digunakan untuk menambang data untuk berbagai aplikasi sains data. Profesional di bidang ini biasanya mengikuti alur tugas tertentu sepanjang proses, dan tanpa struktur, analis mungkin mengalami masalah yang bisa dengan mudah dicegah di awal.

Ahli biasanya memulai dengan memahami bisnis jauh sebelum data disentuh. Ini akan mencakup tujuan bisnis dan apa yang dicoba untuk dicapai dengan menambang data. Seorang analis data kemudian memahami data, bagaimana data akan disimpan, dan apa hasil akhirnya mungkin terlihat.

Maju, mereka kemudian mulai mengumpulkan, mengunggah, mengekstrak, atau menghitung data. Data kemudian dibersihkan dan distandarisasi. Setelah data bersih, ilmuwan data dapat menggunakan berbagai teknik untuk mencari hubungan, tren, atau pola sebelum menilai temuan model data. Proses penambangan data kemudian diakhiri dengan manajemen menerapkan perubahan dan memantau mereka.

Penting untuk dicatat bahwa ini adalah alur tugas umum. Model pemrosesan penambangan data yang berbeda akan memerlukan langkah-langkah yang berbeda.