データサイエンス 対 データマイニング：主な違い

私たちが住む世界はデータ主導の世界であるため、データに関連する多くの概念が生まれています。そうした概念の2つは、データサイエンスとデータマイニングです。これらは両方とも、今日のAI駆動型組織の成功にとって非常に重要です。

これら2つの概念の主な違いを理解することが重要です。そこで、それぞれを正式に定義してみましょう。

• データサイエンス：データサイエンスは、科学的方法、プロセス、アルゴリズム、システムを使用して、構造化されたデータと構造化されていないデータから知識と洞察を抽出または推論するための学際的な分野です。データから得られた知識は、幅広い分野で適用されます。
• データマイニング：データマイニングは、機械学習、統計、データベースシステムの組み合わせを使用して、大規模なデータセット内でパターンを発見するプロセスです。コンピューターサイエンスと統計学の学際的なサブフィールドであり、データマイニングの主な目的は、データセットから情報を抽出してさらに使用することです。

データサイエンスとは何か

データサイエンスの分野では、専門家は、方法、アルゴリズム、システム、ツールのシリーズを使用して、データから意味を抽出します。これらは、データサイエントリストが、構造化されたデータ（予め定義された形式で保存されているデータ）と構造化されていないデータ（ネイティブ形式で保存されているさまざまな種類のデータ）から洞察を抽出するために必要な兵器を提供します。

データサイエンスは、ビジネスパターンに関する貴重な洞察を抽出するために非常に役立ちます。組織がプロセスと顧客について深い洞察を得るのに役立ちます。データサイエンスがなければ、ビッグデータは何もありません。ビッグデータは、業界全体で数百億ドル規模の支出につながっていますが、悪いデータは、米国で年間約3.1兆ドルの損失をもたらしていると推定されています。したがって、データサイエンスは非常に重要です。データ処理と分析を使用して、この損失を価値に変えることができます。

データサイエンスの台頭は、スマートフォンの台頭と私たちの日常生活のデジタル化と平行しています。私たちの世界には、信じられないほどの量のデータが存在し、毎日さらに多くのデータが生成されています。同時に、コンピュータのパワーは劇的に増加し、相対的なコストは低下しています。結果として、安価なコンピューティングパワーが広く利用できるようになりました。データサイエンスは、デジタル化と安価なコンピューティングパワーを組み合わせて、以前よりも多くの洞察を抽出します。

データマイニングとは何か

データマイニングの場合、専門家は、大きなデータセットを調べて、ビジネス上の問題を解決するために役立つパターンと関係性を特定します。データマイニングは、ビジネスが将来のトレンドを予測し、より良いビジネス上の決定を下すのに役立つ、データマイニングの技術とツールを使用する、学際的な分野です。

データマイニングは、実際にはデータサイエンスの核心的な分野と見なされており、データサイエンスの方法論である知識発見プロセス（KDD）の一歩です。KDDは、データを収集、処理、分析するプロセスです。

データマイニングは、分析イニシアチブの成功にとって非常に重要です。ビジネスインテリジェンス（BI）や高度な分析で使用できる情報を生成します。効果的に実行されると、ビジネスの戦略や運用、つまりマーケティング、広告、セールス、カスタマーサポート、製造、サプライチェーン管理、人事、財務などを改善します。

データマイニングプロセスは、通常、4つの段階に分割されます：

• データ収集：データサイエントリストは、分析アプリケーションに必要な関連データを特定し、収集します。データは、データウェアハウス、データレイク、または構造化されたデータと構造化されていないデータの両方を含む他のリポジトリから来ることができます。
• データ準備：データはマイニングするために準備されます。専門家は、データの探索、プロファイリング、前処理を開始し、データをクリーンアップして品質を向上させます。
• データマイニング：データが準備されたら、データサイエントリストはデータマイニング技術を選択し、1つ以上のアルゴリズムを実装してそれを実行します。
• データ分析：データマイニングの結果は、意思決定とビジネスアクションを改善するための分析モデルを開発するのに役立ちます。結果は、データ視覚化やその他の手法を使用して、ビジネス上の意思決定者やユーザーと共有されます。

データサイエンスとデータマイニングの主な違い

ここでは、データサイエンスとデータマイニングの主な違いを示すポイントのリストを示します：

• データサイエンスの分野は広範囲にわたり、データの取得、分析、洞察の抽出を含みます。データマイニングは、データセット内で有用な情報を見つけるための技術を含み、隠れたパターンを特定するために使用されます。
• データサイエンスは、統計学、社会科学、データ視覚化、自然言語処理、データマイニングを含む学際的な分野です。データマイニングは、データサイエンスのサブセットです。
• データサイエンスは、構造化されたデータ、半構造化されたデータ、構造化されていないデータを含むすべての種類のデータに依存します。データマイニングは、通常、構造化されたデータのみを含みます。
• データサイエンスは1960年代から存在していますが、データマイニングは1990年代になってから知られるようになりました。
• データサイエンスの分野は、データの科学に焦点を当てていますが、データマイニングは、実際のプロセスに重点を置いています。

これは、2つの概念の違いを示すポイントのリストの1つですが、主な違いを網羅しています。

データサイエントリストの役割とスキル

データサイエントリストは、まず組織の目標を理解する必要があります。彼らは、ステークホルダーとエグゼクティブと密接に協力してこれを行います。次に、彼らは、データがこれらの目標を達成し、ビジネスを前進させるのにどのように役立つかを調べます。

データサイエントリストは、柔軟性と新しいアイデアに開かれ、また、さまざまな分野で革新的なソリューションを開発および提案する能力を持っている必要があります。通常、コラボレーションチームで働くデータサイエントリストは、さまざまな部門でのビジネス上の決定についての認識も持っている必要があります。これにより、データプロジェクトに重点を置くことができます。ビジネス上の決定に重要な役割を果たすデータプロジェクトです。

データサイエントリストの役割は、プロジェクトが進むにつれて、ビジネスにさらに統合されていく可能性があります。したがって、彼らは、データを使用してビジネス全体を改善する方法について、顧客の行動について深い理解を発展させます。

*データサイエンスのスキルを身に付けたい場合は、「トップ7のデータサイエンス認定」を確認してください。

データマイニングプロセス

データサイエントリストまたはデータアナリストは、データマイニングプロセスを担当し、さまざまなデータサイエンスアプリケーションにデータをマイニングするために使用されるさまざまな技術が含まれます。この分野の専門家は、通常、プロセス全体を通じて特定のタスクのフローに従います。構造がないと、分析者は最初から簡単に防ぐことができる問題に遭遇する可能性があります。

専門家は、ビジネスの目標を理解することから始めます。つまり、ビジネスがデータをマイニングすることで何を達成しようとしているかを理解することです。次に、データアナリストは、データを保存する方法と、最終的な結果がどのようなものになるかを理解します。

次に、データを収集、読み込み、抽出、または計算します。次に、データをクリーンアップして標準化します。データがクリーンになると、データサイエントリストは、関係、トレンド、またはパターンを探すためにさまざまな技術を使用できます。データモデルの結果を評価した後、データマイニングプロセスは、管理が変更を実装して監視することで完了します。

これは、タスクの一般的なフローであることを覚えておくことが重要です。さまざまなデータマイニング処理モデルでは、さまざまなステップが必要になる場合があります。