Datu zinātne pret datu ieguvi: galvenās atšķirības

Mēs dzīvojam uz datiem balstītā pasaulē, tāpēc ir daudz koncepciju, kas saistītas ar datiem. Ir divi šādi jēdzieni datu zinātne un datu ieguves, kas abi ir ļoti svarīgi mūsdienu AI vadītu organizāciju panākumiem. 

Ir svarīgi izprast galvenās atšķirības starp abiem, tāpēc sāksim, oficiāli definējot katru: 

• Datu zinātne: Starpdisciplināra joma datu zinātne balstās uz zinātniskām metodēm, procesiem, algoritmiem un sistēmām, lai iegūtu vai ekstrapolētu zināšanas un ieskatus no strukturētiem un nestrukturētiem datiem. Pēc tam iegūtās zināšanas no datiem tiek izmantotas plašā diapazonā.

• Datu ieguve: Modeļu atklāšanas process lielās datu kopās, izmantojot metodes, kas ietver mašīnmācības, statistikas un datu bāzu sistēmu kombināciju. Starpdisciplināra datorzinātņu un statistikas apakšnozare, datu ieguves vispārējais mērķis ir iegūt informāciju no datu kopas un pārveidot to tālākai izmantošanai.
  

Kas ir datu zinātne?

Datu zinātnes jomā eksperti iegūst nozīmi no datiem, izmantojot vairākas metodes, algoritmus, sistēmas un rīkus. Tie nodrošina datu zinātniekiem nepieciešamo arsenālu, lai gūtu ieskatu gan no strukturētiem datiem, kas ir ļoti specifiski un glabāti iepriekš noteiktā formātā, gan no nestrukturētiem datiem, kas ietver dažāda veida datus, kas tiek glabāti to dabiskajos formātos. 

Datu zinātne ir neticami noderīga, lai gūtu vērtīgu ieskatu par uzņēmējdarbības modeļiem, palīdzot organizācijām darboties labāk, izmantojot dziļu ieskatu procesos un patērētājos. Bez datu zinātnes lielie dati nav nekas. Lai gan lielie dati ir atbildīgi par simtiem miljardu dolāru tēriņiem visās nozarēs, tiek lēsts, ka slikti dati ASV izmaksā aptuveni 3.1 triljonu USD gadā, tāpēc datu zinātne ir tik svarīga. Izmantojot datu apstrādi un analīzi, šos zaudējumus var pārvērst vērtībā. 

Datu zinātnes attīstība notiek paralēli viedtālruņu pieaugumam un mūsu ikdienas dzīves digitalizācijai. Mūsu pasaulē plūst neticami daudz datu, un katru dienu tiek ražots vairāk. Tajā pašā laikā datora jauda ir krasi palielinājusies, vienlaikus samazinot relatīvās izmaksas, kā rezultātā ir plaši pieejama lēta skaitļošanas jauda. Datu zinātne apvieno digitalizāciju un lētu skaitļošanas jaudu, lai iegūtu plašāku ieskatu nekā jebkad agrāk. 

Kas ir datu ieguve? 

Kad runa ir par datu ieguvi, profesionāļi šķiro lielas datu kopas, lai identificētu modeļus un attiecības, kas palīdz atrisināt biznesa problēmas, izmantojot datu analīzi. Starpdisciplinārā joma ietver vairākas datu ieguves metodes un rīkus, ko uzņēmumi izmanto, lai prognozētu nākotnes tendences un pieņemtu labākus biznesa lēmumus. 

Datu ieguve faktiski tiek uzskatīta par datu zinātnes pamatdisciplīnu, un tas ir tikai viens solis zināšanu atklāšanas datu bāzēs (KDD) procesā, kas ir datu zinātnes metodoloģija datu vākšanai, apstrādei un analīzei. 

Datu ieguve ir atslēga veiksmīgām analīzes iniciatīvām, ģenerējot informāciju, ko var izmantot biznesa inteliģencē (BI) un uzlabotajā analīzē. Ja tas tiek veikts efektīvi, tas uzlabo biznesa stratēģijas un darbības, tostarp mārketingu, reklāmu, pārdošanu, klientu atbalstu, ražošanu, piegādes ķēdes pārvaldību, cilvēkresursus, finanses un daudz ko citu. 

Datu ieguves process parasti ir sadalīts četros posmos: 

• Datu savākšana: Datu zinātnieki identificē un apkopo atbilstošus datus analītikas lietojumprogrammām. Dati var nākt no datu noliktavas, datu ezera vai kāda cita repozitorija, kurā ir gan nestrukturēti, gan strukturēti dati.

• Datu sagatavošana: Dati ir sagatavoti ieguvei. Eksperti sāk ar datu izpēti, profilēšanu un priekšapstrādi pirms datu tīrīšanas, lai labotu kļūdas un uzlabotu to kvalitāti.

• Datu ieguve: Pēc datu sagatavošanas datu zinātnieks izvēlas datu ieguves paņēmienu un ievieš vienu vai vairākus algoritmus, lai to veiktu.

• Datu analīze: Datu ieguves rezultāti palīdz izstrādāt analītiskos modeļus, kas var uzlabot lēmumu pieņemšanu un biznesa darbības. Ar datu vizualizācijas vai kādu citu paņēmienu palīdzību atklāj arī uzņēmumu vadītāji un lietotāji. 

Galvenās atšķirības starp datu zinātni un datu ieguvi

Šeit ir saraksts ar punktiem, kas apraksta galvenās atšķirības starp datu zinātni un datu ieguvi: 

• Laukā datu zinātne ir plašs un ietver datu tveršanu, analīzi un ieskatu gūšanu. Datu ieguve ietver metodes, kas palīdz atrast vērtīgu informāciju datu kopā, pirms to izmanto, lai identificētu slēptos modeļus.

• Datu zinātne ir daudznozaru joma, kas sastāv no statistikas, sociālajām zinātnēm, datu vizualizācijām, dabiskās valodas apstrādes un datu ieguves. Datu ieguve ir datu zinātnes apakškopa.

• Datu zinātne paļaujas uz visa veida datiem neatkarīgi no tā, vai tie ir strukturēti, daļēji strukturēti vai nestrukturēti. Datu ieguve parasti ietver tikai strukturētus datus.

• Datu zinātne ir izveidota kopš pagājušā gadsimta 1960. gadiem, savukārt datu ieguves kļuva zināms tikai deviņdesmitajos gados.

• Laukā datu zinātne koncentrējas uz datu zinātni, savukārt datu ieguves ir vairāk norūpējies par faktisko procesu. 

Šis nekādā gadījumā nav pilnīgs abu jēdzienu atšķirību saraksts, taču tas aptver dažas no galvenajām.

Datu zinātnieka loma un prasmes

Datu zinātniekam vispirms ir jāsaprot organizācijas mērķi, un viņi to dara, cieši sadarbojoties ar ieinteresētajām personām un vadītājiem. Pēc tam viņi pārbauda, ​​kā dati var palīdzēt sasniegt šos mērķus un virzīt uzņēmumu uz priekšu. 

Datu zinātniekiem ir jābūt elastīgiem un atvērtiem jaunām idejām, un viņiem jāspēj izstrādāt un piedāvāt inovatīvus risinājumus dažādās jomās. Datu zinātniekiem, kas parasti strādā sadarbības komandās, ir jābūt arī izpratnei par biznesa lēmumiem dažādās nodaļās. Tas viņiem ļauj koncentrēt centienus uz datu projektiem, kuriem būs izšķiroša nozīme biznesa lēmumu pieņemšanā. 

Datu zinātnieka loma, visticamāk, turpinās vairāk integrēties biznesā, projektiem virzoties uz priekšu, tāpēc viņi attīstīs spēcīgu izpratni par klientu uzvedību un to, kā datus var efektīvi izmantot, lai uzlabotu visu biznesu no augšas līdz apakšai. 

*Ja jūs interesē datu zinātnes prasmju attīstīšana, noteikti apskatiet mūsu "7 populārākie datu zinātnes sertifikāti. " 

Datu ieguves process

Datu zinātnieki vai datu analītiķi ir atbildīgi par datu ieguves procesu, kas ietver dažādas metodes, ko izmanto datu ieguvei dažādām datu zinātnes lietojumprogrammām. Profesionāļi šajā jomā parasti seko noteiktai uzdevumu plūsmai visā procesā, un bez struktūras analītiķi var saskarties ar problēmām, kuras sākumā būtu bijis viegli novērst. 

Eksperti parasti sāk, izprotot uzņēmējdarbību ilgi pirms jebkādiem datiem. Tas ietvers uzņēmuma mērķus un to, ko tas cenšas sasniegt, iegūstot datus. Pēc tam datu analītiķis sapratīs datus, kā tie tiks saglabāti un kāds varētu izskatīties gala rezultāts. 

Turpinot darbu, viņi sāks vākt, augšupielādēt, iegūt vai aprēķināt datus. Pēc tam tas tiek iztīrīts un standartizēts. Kad dati ir tīri, datu zinātnieki var izmantot dažādas metodes, lai meklētu attiecības, tendences vai modeļus pirms datu modeļa atklājumu novērtēšanas. Pēc tam datu ieguves process tiek noslēgts, vadībai ieviešot izmaiņas un to uzraudzību. 

Ir svarīgi atzīmēt, ka šī ir vispārīga uzdevumu plūsma. Dažādiem datu ieguves apstrādes modeļiem būs nepieciešamas dažādas darbības.