Data Science vs Data Mining: differenze chiave

Viviamo in un mondo basato sui dati, quindi ci sono molti concetti che coinvolgono i dati che sorgono. Due di questi concetti sono scienza dei dati ed data mining, entrambi fondamentali per il successo delle odierne organizzazioni guidate dall'IA. 

È importante comprendere le principali differenze tra i due, quindi iniziamo definendo formalmente ciascuno di essi: 

• Scienza dei dati: Essendo un campo interdisciplinare, la scienza dei dati si basa su metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre o estrapolare conoscenze e approfondimenti da dati strutturati e non strutturati. La conoscenza derivante dai dati viene quindi applicata in un’ampia gamma di domini.

• Estrazione dei dati: Il processo di scoperta di modelli in set di dati di grandi dimensioni attraverso l'uso di metodi che coinvolgono una combinazione di apprendimento automatico, statistiche e sistemi di database. Un sottocampo interdisciplinare dell'informatica e della statistica, l'obiettivo generale del data mining è quello di estrarre informazioni da un set di dati e trasformarle per essere utilizzate ulteriormente.
  

Che cos'è la scienza dei dati?

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

La scienza dei dati è incredibilmente utile per estrarre preziose informazioni sui modelli di business, aiutando le organizzazioni a ottenere risultati migliori con approfondimenti sui processi e sui consumatori. Senza la scienza dei dati, i big data non sono niente. Mentre i big data sono responsabili di centinaia di miliardi di dollari di spesa in tutti i settori, si stima che i dati non validi costino agli Stati Uniti circa 3.1 trilioni di dollari all'anno, motivo per cui la scienza dei dati è così cruciale. Attraverso l'uso dell'elaborazione e dell'analisi dei dati, questa perdita può essere trasformata in valore. 

L'ascesa della scienza dei dati è parallela all'ascesa degli smartphone e alla digitalizzazione della nostra vita quotidiana. C'è un'incredibile quantità di dati che circolano nel nostro mondo e ogni giorno ne vengono prodotti di più. Allo stesso tempo, la potenza del computer è aumentata drasticamente riducendo al contempo il costo relativo, con conseguente ampia disponibilità di potenza di calcolo a basso costo. La scienza dei dati combina la digitalizzazione e la potenza di calcolo a basso costo per estrarre più informazioni che mai. 

Cos'è il data mining? 

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

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

Il data mining è la chiave per iniziative di analisi di successo, generando informazioni che possono essere utilizzate nella business intelligence (BI) e nell'analisi avanzata. Se eseguito in modo efficace, migliora le strategie e le operazioni aziendali tra cui marketing, pubblicità, vendite, assistenza clienti, produzione, gestione della catena di approvvigionamento, risorse umane, finanza e altro ancora. 

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

• Raccolta di dati: I data scientist identificano e assemblano i dati rilevanti per le applicazioni di analisi. I dati possono provenire da un data warehouse, un data lake o qualche altro repository contenente sia dati non strutturati che strutturati.

• Preparazione dei dati: I dati sono pronti per essere estratti. Gli esperti iniziano con l'esplorazione, la profilazione e la pre-elaborazione dei dati prima di pulirli per correggere gli errori e migliorarne la qualità.

• Estrazione dei dati: Dopo che i dati sono stati preparati, un data scientist decide su una tecnica di data mining e implementa uno o più algoritmi per eseguirla.

• Analisi dei dati: I risultati del data mining aiutano a sviluppare modelli analitici in grado di migliorare il processo decisionale e le azioni aziendali. I risultati vengono condivisi anche con dirigenti aziendali e utenti attraverso la visualizzazione dei dati o qualche altra tecnica. 

Differenze chiave tra scienza dei dati e data mining

Ecco un elenco di punti che descrivono le principali differenze tra data science e data mining: 

• Il campo di scienza dei dati è ampio e include l'acquisizione di dati, l'analisi e l'estrazione di approfondimenti. Estrazione dei dati coinvolge tecniche che aiutano a trovare informazioni preziose in un set di dati prima di utilizzarlo per identificare modelli nascosti.

• Scienza dei dati è un campo multidisciplinare costituito da statistica, scienze sociali, visualizzazione di dati, elaborazione del linguaggio naturale e data mining. Estrazione dei dati è un sottoinsieme della scienza dei dati.

• Scienza dei dati si basa su ogni tipo di dati, non importa se strutturati, semi-strutturati o non strutturati. Estrazione dei dati di solito riguarda solo dati strutturati.

• Scienza dei dati è stato istituito dagli anni '1960, mentre data mining divenne noto solo negli anni '1990.

• Il campo di scienza dei dati si concentra sulla scienza dei dati, mentre data mining è più interessato al processo vero e proprio. 

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

Ruolo e competenze di un Data Scientist

Un data scientist deve prima comprendere gli obiettivi di un'organizzazione e lo fa lavorando a stretto contatto con le parti interessate e i dirigenti. Quindi esaminano come i dati possono aiutare a raggiungere questi obiettivi e far progredire l'azienda. 

I data scientist devono essere flessibili e aperti a nuove idee e dovrebbero essere in grado di sviluppare e proporre soluzioni innovative in tutti i campi. Di solito lavorando in team collaborativi, i data scientist devono anche possedere una consapevolezza delle decisioni aziendali all'interno di diversi dipartimenti. Ciò consente loro di concentrare gli sforzi sui progetti di dati che svolgeranno un ruolo fondamentale nel processo decisionale aziendale. 

Il ruolo di un data scientist continuerà probabilmente a integrarsi maggiormente in un'azienda man mano che i progetti vanno avanti, quindi svilupperanno una forte comprensione del comportamento dei clienti e di come i dati possono essere utilizzati in modo efficace per migliorare un'intera azienda dall'alto verso il basso. 

*Se sei interessato a sviluppare competenze di data science, assicurati di dare un'occhiata al nostro "Le 7 migliori certificazioni di Data Science. " 

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 i dati per diverse applicazioni di data science. I professionisti in questo campo di solito seguono un flusso specifico di attività lungo l'intero processo e, senza una struttura, gli analisti potrebbero incontrare problemi che avrebbero potuto essere facilmente prevenuti all'inizio. 

Gli esperti di solito iniziano a comprendere il business molto prima che vengano toccati i dati. Ciò includerà gli obiettivi dell'azienda e ciò che sta cercando di ottenere estraendo i dati. Un analista di dati capirà quindi i dati, come verranno archiviati e quale potrebbe essere il risultato finale. 

Andando avanti, inizieranno quindi a raccogliere, caricare, estrarre o calcolare i dati. Viene quindi pulito e standardizzato. 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 direzione che implementa le modifiche e le monitora. 

È importante notare che si tratta di un flusso generale di attività. Diversi modelli di elaborazione del data mining richiederanno passaggi diversi.