Datawetenschap versus datamining: belangrijkste verschillen

We leven in een datagestuurde wereld, dus er zijn veel concepten met data die ontstaan. Twee van dergelijke concepten zijn data science en datamining, die beide cruciaal zijn voor het succes van de huidige AI-gestuurde organisaties. 

Het is belangrijk om de belangrijkste verschillen tussen de twee te begrijpen, dus laten we beginnen met het formeel definiëren van elk: 

• Gegevenswetenschap: Datawetenschap is een interdisciplinair veld en vertrouwt op wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen om kennis en inzichten uit gestructureerde en ongestructureerde gegevens te extrapoleren of te extrapoleren. Kennis uit data wordt vervolgens toegepast op een breed scala aan domeinen.

• Datamining: Het proces van het ontdekken van patronen in grote datasets door het gebruik van methoden die een combinatie van machinaal leren, statistiek en databasesystemen omvatten. Het algemene doel van datamining, een interdisciplinair deelgebied van informatica en statistiek, is om informatie uit een dataset te extraheren en deze te transformeren voor verder gebruik.
  

Wat is Data Science?

Op het gebied van datawetenschap halen experts betekenis uit data door middel van een reeks methoden, algoritmen, systemen en tools. Deze bieden datawetenschappers het nodige arsenaal om inzicht te halen uit zowel gestructureerde gegevens, die zeer specifiek zijn en zijn opgeslagen in een vooraf gedefinieerd formaat, als uit ongestructureerde gegevens, waarbij verschillende soorten gegevens zijn opgeslagen in hun eigen formaten. 

Datawetenschap is ongelooflijk nuttig voor het extraheren van waardevolle inzichten over bedrijfspatronen, waardoor organisaties beter kunnen presteren met diepgaande inzichten in processen en consumenten. Zonder datawetenschap is big data niets. Terwijl big data verantwoordelijk is voor honderden miljarden dollars aan uitgaven in verschillende sectoren, kosten slechte data de VS naar schatting ongeveer 3.1 biljoen dollar per jaar, en daarom is datawetenschap zo cruciaal. Door het gebruik van dataverwerking en -analyse kan dit verlies worden omgezet in waarde. 

De opkomst van data science loopt parallel met de opkomst van smartphones en de digitalisering van ons dagelijks leven. Er zweeft een ongelooflijke hoeveelheid data rond in onze wereld, en er wordt elke dag meer geproduceerd. Tegelijkertijd is de computerkracht drastisch toegenomen terwijl de relatieve kosten zijn gedaald, wat heeft geleid tot een brede beschikbaarheid van goedkope rekenkracht. Datawetenschap combineert digitalisering en goedkope rekenkracht om meer inzicht te verkrijgen dan ooit tevoren. 

Wat is datamining? 

Als het gaat om datamining, doorzoeken professionals grote datasets om patronen en relaties te identificeren die zakelijke problemen helpen oplossen door middel van data-analyse. Het interdisciplinaire veld omvat verschillende dataminingtechnieken en -tools die door bedrijven worden gebruikt om toekomstige trends te voorspellen en betere zakelijke beslissingen te nemen. 

Datamining wordt eigenlijk beschouwd als een kerndiscipline in datawetenschap, en het is slechts één stap in het proces van kennisontdekking in databases (KDD), een datawetenschapsmethodologie voor het verzamelen, verwerken en analyseren van gegevens. 

Datamining is de sleutel tot succesvolle analyse-initiatieven, waarbij informatie wordt gegenereerd die kan worden gebruikt in business intelligence (BI) en geavanceerde analyses. Wanneer het effectief wordt uitgevoerd, verbetert het de bedrijfsstrategieën en -activiteiten, waaronder marketing, reclame, verkoop, klantenondersteuning, productie, supply chain management, HR, financiën en meer. 

Het dataminingproces wordt meestal opgesplitst in vier fasen: 

• Data verzamelen: Datawetenschappers identificeren en verzamelen relevante gegevens voor analysetoepassingen. De gegevens kunnen afkomstig zijn uit een datawarehouse, een datameer of een andere repository die zowel ongestructureerde als gestructureerde gegevens bevat.

• Data voorbereiding: Gegevens zijn voorbereid om te worden gedolven. Experts beginnen met gegevensverkenning, profilering en voorverwerking voordat ze gegevens opschonen om fouten te corrigeren en de kwaliteit ervan te verbeteren.

• Datamining: Nadat de gegevens zijn voorbereid, kiest een datawetenschapper een dataminingtechniek en implementeert hij een of meer algoritmen om deze uit te voeren.

• Data analyse: De resultaten van de datamining helpen bij het ontwikkelen van analytische modellen die de besluitvorming en zakelijke acties kunnen verbeteren. Bevindingen worden ook gedeeld met bedrijfsleiders en gebruikers door middel van datavisualisatie of een andere techniek. 

Belangrijkste verschillen tussen datawetenschap en datamining

Hier is een lijst met punten die de belangrijkste verschillen tussen datawetenschap en datamining beschrijven: 

• Het vakgebied van data science is breed en omvat het vastleggen van gegevens, analyse en het extraheren van inzichten. data mining omvat technieken die helpen bij het vinden van waardevolle informatie in een dataset voordat deze wordt gebruikt om verborgen patronen te identificeren.

• Gegevenswetenschap is een multidisciplinair vakgebied dat bestaat uit statistiek, sociale wetenschappen, datavisualisaties, natuurlijke taalverwerking en datamining. data mining is een subset van datawetenschap.

• Gegevenswetenschap vertrouwt op elk type data, of het nu gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd is. data mining gaat meestal alleen om gestructureerde gegevens.

• Gegevenswetenschap is opgericht sinds de jaren 1960, terwijl datamining werd pas in de jaren negentig bekend.

• Het vakgebied van data science richt zich op de wetenschap van gegevens, terwijl datamining houdt zich meer bezig met het eigenlijke proces. 

Dit is geenszins een uitputtende lijst van de verschillen tussen de twee concepten, maar het behandelt enkele van de belangrijkste.

Rol en vaardigheden van een datawetenschapper

Een datawetenschapper moet eerst de doelen van een organisatie begrijpen en doet dit door nauw samen te werken met belanghebbenden en leidinggevenden. Vervolgens onderzoeken ze hoe gegevens kunnen helpen om die doelen te bereiken en het bedrijf vooruit te helpen. 

Datawetenschappers moeten flexibel zijn en openstaan ​​voor nieuwe ideeën, en ze moeten in staat zijn om innovatieve oplossingen op verschillende gebieden te ontwikkelen en voor te stellen. Gegevenswetenschappers werken meestal in samenwerkende teams en moeten zich ook bewust zijn van zakelijke beslissingen binnen verschillende afdelingen. Hierdoor kunnen ze zich concentreren op dataprojecten die een cruciale rol zullen spelen in de zakelijke besluitvorming. 

De rol van een datawetenschapper zal waarschijnlijk steeds meer geïntegreerd raken in een bedrijf naarmate projecten vorderen, zodat ze een goed begrip zullen ontwikkelen van het gedrag van klanten en hoe gegevens effectief kunnen worden gebruikt om een ​​volledig bedrijf van top tot teen te verbeteren. 

*Als je geïnteresseerd bent in het ontwikkelen van data science-vaardigheden, bekijk dan zeker onze "Top 7 Data Science-certificeringen. ' 

Het dataminingproces

Datawetenschappers of data-analisten zijn verantwoordelijk voor het dataminingproces, dat verschillende technieken omvat die worden gebruikt om data te minen voor verschillende datawetenschapstoepassingen. Professionals op dit gebied volgen meestal een specifieke stroom van taken gedurende het hele proces, en zonder structuur kunnen analisten problemen tegenkomen die in het begin gemakkelijk hadden kunnen worden voorkomen. 

Experts beginnen meestal met het begrijpen van het bedrijf lang voordat er gegevens worden aangeraakt. Dit omvat de doelen van het bedrijf en wat het probeert te bereiken door gegevens te verzamelen. Een data-analist begrijpt dan de gegevens, hoe deze worden opgeslagen en hoe het uiteindelijke resultaat eruit zou kunnen zien. 

In de toekomst zullen ze beginnen met het verzamelen, uploaden, extraheren of berekenen van gegevens. Daarna wordt het schoongemaakt en gestandaardiseerd. Zodra de gegevens schoon zijn, kunnen datawetenschappers verschillende technieken gebruiken om naar relaties, trends of patronen te zoeken voordat ze de bevindingen van het datamodel beoordelen. Het dataminingproces wordt vervolgens afgesloten met het management dat de wijzigingen implementeert en monitort. 

Het is belangrijk op te merken dat dit een algemene stroom van taken is. Verschillende modellen voor dataminingverwerking vereisen verschillende stappen.