Scienza dei Dati contro Data Mining: Principali Differenze

Viviamo in un mondo guidato dai dati, quindi ci sono molti concetti che coinvolgono i dati. Due di questi concetti sono la scienza dei dati e il data mining, entrambi cruciali per il successo delle organizzazioni guidate dall’intelligenza artificiale di oggi.

È importante capire le principali differenze tra i due, quindi iniziamo definendoli formalmente:

• Scienza dei Dati: Un campo interdisciplinare, la scienza dei dati si basa su metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre o interpolare conoscenze e informazioni da dati strutturati e non strutturati. Le conoscenze derivanti dai dati vengono poi applicate in una vasta gamma di domini.
• Data Mining: Il processo di scoperta di modelli in grandi insiemi di dati attraverso l’utilizzo di metodi che combinano apprendimento automatico, statistiche e sistemi di gestione dei database. Un sottocampo interdisciplinare dell’informatica e della statistica, l’obiettivo generale del data mining è estrarre informazioni da un insieme di dati e trasformarle per un utilizzo successivo.

Cosa è la Scienza dei Dati?

Nel campo della scienza dei dati, gli esperti estraggono significato dai dati attraverso una serie di metodi, algoritmi, sistemi e strumenti. Questi forniscono ai data scientist gli strumenti necessari per estrarre informazioni da dati strutturati, che sono altamente specifici e archiviati in un formato predefinito, e da dati non strutturati, che coinvolgono vari tipi di dati archiviati nei loro formati nativi.

La scienza dei dati è incredibilmente utile per estrarre informazioni preziose sui modelli aziendali, aiutando le organizzazioni a performare meglio con approfondite conoscenze dei processi e dei consumatori. Senza la scienza dei dati, i big data non sono nulla. Mentre i big data sono responsabili di centinaia di miliardi di dollari di spese in vari settori, i cattivi dati si stima costino agli Stati Uniti circa 3,1 trilioni di dollari all’anno, il che spiega perché la scienza dei dati è così cruciale. Attraverso l’utilizzo dell’elaborazione e dell’analisi dei dati, questa perdita può essere trasformata in valore.

La crescita della scienza dei dati è parallela alla crescita degli smartphone e alla digitalizzazione della nostra vita quotidiana. C’è una quantità incredibile di dati che fluttuano nel nostro mondo, e se ne producono sempre di più ogni giorno. Allo stesso tempo, la potenza dei computer è aumentata drasticamente mentre il costo relativo è diminuito, risultando nella vasta disponibilità di potenza di calcolo a buon mercato. La scienza dei dati combina digitalizzazione e potenza di calcolo a buon mercato per estrarre più informazioni che mai prima d’ora.

Cosa è il Data Mining?

Quando si tratta di data mining, i professionisti setacciano grandi insiemi di dati per identificare modelli e relazioni che aiutano a risolvere problemi aziendali attraverso l’analisi dei dati. Il campo interdisciplinare coinvolge diverse tecniche e strumenti di data mining utilizzati dalle aziende per prevedere tendenze future e prendere decisioni aziendali migliori.

Il data mining è considerato una disciplina fondamentale nella scienza dei dati ed è solo un passo nel processo di scoperta della conoscenza nei database (KDD), che è una metodologia della scienza dei dati per la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati.

Il data mining è fondamentale per iniziative di analisi di successo, generando informazioni che possono essere utilizzate nell’intelligenza aziendale (BI) e nell’analisi avanzata. Quando eseguito efficacemente, migliora le strategie e le operazioni aziendali, tra cui marketing, pubblicità, vendite, supporto clienti, produzione, gestione della catena di approvvigionamento, risorse umane, finanza e molto altro.

Il processo di data mining è solitamente suddiviso in quattro fasi:

• Raccolta dei Dati: I data scientist identificano e assemblano dati rilevanti per le applicazioni analitiche. I dati possono provenire da un data warehouse, un lago di dati o altro repository contenente dati strutturati e non strutturati.
• Preparazione dei Dati: I dati vengono preparati per l’estrazione. Gli esperti iniziano con l’esplorazione dei dati, la profilazione e la pre-elaborazione prima di pulire i dati per correggere errori e migliorarne la qualità.
• Data Mining: Dopo che i dati sono stati preparati, un data scientist sceglie una tecnica di data mining e la implementa utilizzando uno o più algoritmi.
• Analisi dei Dati: I risultati del data mining aiutano a sviluppare modelli analitici che possono migliorare la presa di decisioni e le azioni aziendali. I risultati vengono condivisi con i dirigenti aziendali e gli utenti attraverso la visualizzazione dei dati o altre tecniche.

Principali Differenze tra Scienza dei Dati e Data Mining

Ecco un elenco di punti che descrivono le principali differenze tra scienza dei dati e data mining:

• Il campo della scienza dei dati è ampio e include la cattura dei dati, l’analisi e l’estrazione di informazioni. Il data mining coinvolge tecniche che aiutano a trovare informazioni preziose in un insieme di dati prima di utilizzarle per identificare modelli nascosti.
• Scienza dei Dati è un campo multidisciplinare che consiste di statistiche, scienze sociali, visualizzazioni dei dati, elaborazione del linguaggio naturale e data mining. Data Mining è un sottocampo della scienza dei dati.
• Scienza dei Dati si basa su ogni tipo di dati, indipendentemente dal fatto che siano strutturati, semi-strutturati o non strutturati. Data Mining coinvolge solitamente solo dati strutturati.
• Scienza dei Dati è stata stabilita fin dagli anni ’60, mentre il data mining è diventato noto solo negli anni ’90.
• Il campo della scienza dei dati si concentra sulla scienza dei dati, mentre il data mining è più preoccupato del processo effettivo.

Questo non è un elenco esaustivo delle differenze tra i due concetti, ma copre alcune delle principali.

Ruolo e Competenze di un Data Scientist

Un data scientist deve innanzitutto capire gli obiettivi di un’organizzazione, lavorando a stretto contatto con gli stakeholder e i dirigenti. Quindi esamina come i dati possano aiutare a raggiungere quegli obiettivi e a far avanzare l’azienda.

I data scientist sono tenuti a essere flessibili e aperti a nuove idee e devono essere in grado di sviluppare e proporre soluzioni innovative in vari campi. Di solito lavorano in team collaborativi, i data scientist devono anche possedere una consapevolezza delle decisioni aziendali all’interno dei vari dipartimenti. Ciò consente loro di concentrare gli sforzi sui progetti di dati che giocheranno un ruolo critico nella presa di decisioni aziendali.

Il ruolo di un data scientist probabilmente continuerà a integrarsi sempre di più nell’azienda man mano che i progetti avanzano, quindi svilupperanno una solida comprensione del comportamento dei clienti e di come i dati possano essere utilizzati efficacemente per migliorare l’intera azienda dall’alto in basso.

*Se sei interessato a sviluppare competenze nella scienza dei dati, assicurati di controllare il nostro “Top 7 Certificazioni di Scienza dei Dati”.

Il Processo di Data Mining

I data scientist o gli analisti di dati sono responsabili del processo di data mining, che include varie tecniche utilizzate per estrarre dati per diverse applicazioni della scienza dei dati. I professionisti in questo campo di solito seguono un flusso specifico di attività in tutto il processo e, senza una struttura, gli analisti potrebbero incontrare problemi che potrebbero essere stati facilmente prevenuti all’inizio.

Gli esperti inizieranno solitamente capendo l’azienda molto prima che venga toccato qualsiasi dato. Ciò includerà gli obiettivi dell’azienda e ciò che si sta cercando di raggiungere attraverso l’estrazione dei dati. Un analista dei dati capirà quindi i dati, come saranno archiviati e quale potrebbe essere il risultato finale.

Procedendo, inizieranno a raccogliere, caricare, estrarre o calcolare i dati. I dati vengono quindi puliti e standardizzati. Una volta che i dati sono puliti, i data scientist possono utilizzare diverse tecniche per cercare relazioni, tendenze o modelli prima di valutare i risultati del modello di dati. Il processo di data mining si conclude quindi con la gestione che implementa i cambiamenti e li monitora.

È importante notare che questo è un flusso generale di attività. Diversi modelli di elaborazione dei dati richiederanno passaggi diversi.