데이터 과학과 데이터 마이닝: 주요 차이점

우리는 데이터 중심의 세상에 살고 있으므로 데이터와 관련된 많은 개념이 발생합니다. 그러한 두 가지 개념은 데이터 과학 와 데이터 마이닝, 둘 다 오늘날 AI 기반 조직의 성공에 매우 중요합니다. 

둘 사이의 주요 차이점을 이해하는 것이 중요하므로 각각을 공식적으로 정의하는 것으로 시작하겠습니다. 

• 데이터 과학: 학제간 분야인 데이터 과학은 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템을 사용하여 정형 및 비정형 데이터에서 지식과 통찰력을 추출하거나 추정합니다. 그런 다음 데이터에서 얻은 지식은 광범위한 도메인에 적용됩니다.

• 데이터 수집: 기계 학습, 통계, 데이터베이스 시스템을 결합한 방법을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하는 프로세스입니다. 컴퓨터 과학 및 통계의 학제간 하위 분야인 데이터 마이닝의 전반적인 목표는 데이터 세트에서 정보를 추출하고 이를 추가로 사용할 수 있도록 변환하는 것입니다.
  

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학 분야에서 전문가들은 일련의 방법, 알고리즘, 시스템 및 도구를 통해 데이터에서 의미를 추출합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 고도로 구체적이고 미리 정의된 형식으로 저장된 정형 데이터와 기본 형식으로 저장된 다양한 유형의 데이터를 포함하는 비정형 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 필요한 무기를 제공합니다. 

데이터 과학은 비즈니스 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 추출하는 데 매우 유용하며 프로세스 및 소비자에 대한 깊은 통찰력을 통해 조직이 더 나은 성과를 낼 수 있도록 지원합니다. 데이터 과학이 없으면 빅 데이터는 아무것도 아닙니다. 빅 데이터는 산업 전반에 걸쳐 수천억 달러의 지출을 담당하고 있지만 불량 데이터로 인해 미국에서 연간 약 3.1조 XNUMX천억 달러의 비용이 발생하는 것으로 추정되며, 이것이 데이터 과학이 매우 중요한 이유입니다. 데이터 처리 및 분석을 통해 이러한 손실을 가치로 전환할 수 있습니다. 

데이터 과학의 부상은 스마트폰의 부상 및 일상 생활의 디지털화와 병행합니다. 우리 세계에는 엄청난 양의 데이터가 떠다니고 있으며 매일 더 많은 데이터가 생성됩니다. 동시에 컴퓨터 성능은 급격히 증가한 반면 상대적 비용은 감소하여 값싼 컴퓨팅 성능을 광범위하게 사용할 수 있게 되었습니다. 데이터 과학은 디지털화와 저렴한 컴퓨팅 성능을 결합하여 이전보다 더 많은 통찰력을 추출합니다. 

데이터 마이닝이란? 

데이터 마이닝과 관련하여 전문가는 대규모 데이터 세트를 정렬하여 데이터 분석을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 되는 패턴과 관계를 식별합니다. 학제간 분야에는 비즈니스에서 미래 추세를 예측하고 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 데 사용하는 여러 데이터 마이닝 기술 및 도구가 포함됩니다. 

데이터 마이닝은 실제로 데이터 과학의 핵심 분야로 간주되며 데이터 수집, 처리 및 분석을 위한 데이터 과학 방법론인 KDD(Knowledge Discovery in Database) 프로세스의 한 단계에 불과합니다. 

데이터 마이닝은 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 고급 분석에 사용할 수 있는 정보를 생성하는 성공적인 분석 이니셔티브의 핵심입니다. 효과적으로 수행되면 마케팅, 광고, 판매, 고객 지원, 제조, 공급망 관리, HR, 재무 등을 포함한 비즈니스 전략 및 운영이 향상됩니다. 

데이터 마이닝 프로세스는 일반적으로 XNUMX단계로 나뉩니다. 

• 데이터 수집: 데이터 과학자는 분석 애플리케이션을 위한 관련 데이터를 식별하고 조합합니다. 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 구조화되지 않은 데이터와 구조화된 데이터를 모두 포함하는 다른 리포지토리에서 가져올 수 있습니다.

• 데이터 준비 : 데이터를 마이닝할 준비가 되었습니다. 전문가는 오류를 수정하고 품질을 개선하기 위해 데이터를 정리하기 전에 데이터 탐색, 프로파일링 및 전처리부터 시작합니다.

• 데이터 수집: 데이터가 준비되면 데이터 과학자는 데이터 마이닝 기술을 결정하고 이를 수행하기 위해 하나 이상의 알고리즘을 구현합니다.

• 데이터 분석: 데이터 마이닝의 결과는 의사 결정 및 비즈니스 조치를 개선할 수 있는 분석 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다. 조사 결과는 또한 데이터 시각화 또는 기타 기술을 통해 비즈니스 임원 및 사용자와 공유됩니다. 

데이터 과학과 데이터 마이닝의 주요 차이점

다음은 데이터 과학과 데이터 마이닝의 주요 차이점을 설명하는 요점 목록입니다. 

• 분야 데이터 과학 광범위하며 데이터 캡처, 분석 및 통찰력 추출을 포함합니다. 데이터 수집 데이터 세트를 사용하여 숨겨진 패턴을 식별하기 전에 데이터 세트에서 중요한 정보를 찾는 데 도움이 되는 기술을 포함합니다.

• 데이터 과학 통계학, 사회과학, 데이터 시각화, 자연어 처리, 데이터 마이닝 등으로 구성된 다학제적 분야입니다. 데이터 수집 데이터 과학의 하위 집합입니다.

• 데이터 과학 구조화, 반구조화 또는 비구조화 여부에 관계없이 모든 유형의 데이터에 의존합니다. 데이터 수집 일반적으로 구조화된 데이터만 관련됩니다.

• 데이터 과학 1960년대부터 설립된 반면, 데이터 마이닝 1990년대에야 비로소 알려지게 되었다.

• 분야 데이터 과학 데이터 과학에 중점을 두는 반면 데이터 마이닝 실제 프로세스에 더 관심이 있습니다. 

이것은 두 개념 사이의 차이점에 대한 완전한 목록이 결코 아니지만 주요 차이점 중 일부를 다룹니다.

데이터 과학자의 역할과 기술

데이터 과학자는 먼저 조직의 목표를 이해해야 하며 이해 관계자 및 경영진과 긴밀히 협력하여 이를 수행합니다. 그런 다음 데이터가 이러한 목표를 달성하고 비즈니스를 추진하는 데 어떻게 도움이 되는지 조사합니다. 

데이터 과학자는 유연하고 새로운 아이디어에 개방적이어야 하며, 여러 분야에서 혁신적인 솔루션을 개발하고 제안할 수 있어야 합니다. 일반적으로 협업 팀에서 작업하는 데이터 과학자는 다른 부서 내에서 비즈니스 의사 결정을 인식해야 합니다. 이를 통해 비즈니스 의사 결정에서 중요한 역할을 할 데이터 프로젝트에 노력을 집중할 수 있습니다. 

데이터 과학자의 역할은 프로젝트가 진행됨에 따라 계속해서 비즈니스에 더욱 통합될 가능성이 높으므로 고객 행동에 대한 강력한 이해와 전체 비즈니스를 처음부터 끝까지 개선하기 위해 데이터를 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 개발할 것입니다. 

*데이터 과학 기술 개발에 관심이 있는 경우 "상위 7개 데이터 과학 인증. " 

데이터 마이닝 프로세스

데이터 과학자 또는 데이터 분석가는 다양한 데이터 과학 응용 프로그램을 위해 데이터를 마이닝하는 데 사용되는 다양한 기술을 포함하는 데이터 마이닝 프로세스를 담당합니다. 이 분야의 전문가는 일반적으로 전체 프로세스에서 특정 작업 흐름을 따르며 구조가 없으면 분석가는 처음에 쉽게 예방할 수 있는 문제에 직면할 수 있습니다. 

전문가는 일반적으로 데이터를 다루기 훨씬 전에 비즈니스를 이해하는 것으로 시작합니다. 여기에는 비즈니스 목표와 데이터 마이닝을 통해 달성하려는 목표가 포함됩니다. 그런 다음 데이터 분석가는 데이터, 데이터 저장 방법 및 최종 결과를 이해합니다. 

앞으로는 데이터 수집, 업로드, 추출 또는 계산을 시작합니다. 그런 다음 청소하고 표준화합니다. 데이터가 정리되면 데이터 과학자는 데이터 모델의 결과를 평가하기 전에 다양한 기술을 사용하여 관계, 추세 또는 패턴을 검색할 수 있습니다. 데이터 마이닝 프로세스는 변경 사항을 구현하고 모니터링하는 경영진과 함께 마무리됩니다. 

이것은 작업의 일반적인 흐름이라는 점에 유의해야 합니다. 다른 데이터 마이닝 처리 모델에는 다른 단계가 필요합니다.