Datawetenschap tegen Data Mining: Sleutelverschillen

We leven in een door data gedreven wereld, dus zijn er veel concepten die met data te maken hebben. Twee van deze concepten zijn datawetenschap en data mining, die beide cruciaal zijn voor het succes van vandaag’s AI-gedreven organisaties.

Het is belangrijk om de sleutelverschillen tussen de twee te begrijpen, dus laten we beginnen met elk formeel te definiëren:

• Datawetenschap: Een interdisciplinair veld, datawetenschap vertrouwt op wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen om kennis en inzichten te extraheren uit gestructureerde en ongestructureerde data. Kennis uit data wordt vervolgens toegepast in een breed scala aan domeinen.
• Data Mining: Het proces van het ontdekken van patronen in grote datasets door middel van methoden die een combinatie van machine learning, statistiek en databasesystemen gebruiken. Een interdisciplinaire subveld van computerwetenschap en statistiek, het overkoepelende doel van data mining is om informatie uit een dataset te extraheren en om te vormen zodat het verder kan worden gebruikt.

Wat is Datawetenschap?

In het veld van datawetenschap, extraheren experts betekenis uit data door middel van een reeks methoden, algoritmen, systemen en tools. Deze bieden datawetenschappers het noodzakelijke arsenaal om inzicht te extraheren uit zowel gestructureerde data, die zeer specifiek is en in een vooraf gedefinieerd formaat is opgeslagen, als ongestructureerde data, die verschillende soorten data omvat die in hun native formaten zijn opgeslagen.

Datawetenschap is ontzettend behulpzaam voor het extraheren van waardevolle inzichten over bedrijfspatronen, waardoor organisaties beter kunnen presteren met diepe inzichten in processen en consumenten. Zonder datawetenschap is big data niets. Terwijl big data verantwoordelijk is voor honderden miljarden dollars aan uitgaven in verschillende industrieën, wordt slechte data geschat op ongeveer 3,1 biljoen dollar per jaar in de VS, wat de reden is waarom datawetenschap zo cruciaal is. Door middel van data-verwerking en -analyse kan deze verlies worden omgezet in waarde.

De opkomst van datawetenschap is evenredig met de opkomst van smartphones en de digitalisering van ons dagelijks leven. Er is een enorme hoeveelheid data die rondzweeft in onze wereld, en er wordt elke dag meer gegenereerd. Tegelijkertijd is de rekenkracht van computers drastisch toegenomen, terwijl de relatieve kosten zijn afgenomen, waardoor goedkope rekenkracht breed beschikbaar is. Datawetenschap combineert digitalisering en goedkope rekenkracht om meer inzicht te extraheren dan ooit tevoren.

Wat is Data Mining?

Wanneer het gaat om data mining, sorteren professionals door grote datasets om patronen en relaties te identificeren die helpen bij het oplossen van bedrijfsproblemen door middel van data-analyse. Het interdisciplinaire veld omvat verschillende data mining-technieken en -tools die door bedrijven worden gebruikt om toekomstige trends te voorspellen en betere bedrijfsbeslissingen te nemen.

Data mining wordt eigenlijk beschouwd als een kernvak in datawetenschap en is slechts één stap in het proces van kennisontdekking in databases (KDD), dat een datawetenschappelijke methode is voor het verzamelen, verwerken en analyseren van data.

Data mining is cruciaal voor succesvolle analyse-initiatieven, waardoor informatie kan worden gegenereerd die kan worden gebruikt in business intelligence (BI) en geavanceerde analyse. Wanneer effectief uitgevoerd, verbetert het bedrijfsstrategieën en -operaties, waaronder marketing, reclame, verkoop, klantenservice, productie, supply chain management, HR, financiën en meer.

Het data mining-proces wordt meestal onderverdeeld in vier fasen:

• Data-verzameling: Datawetenschappers identificeren en assembleren relevante data voor analytische toepassingen. De data kan afkomstig zijn van een datawarehouse, een datalake of een andere repository met zowel ongestructureerde als gestructureerde data.
• Data-voorbereiding: Data wordt voorbereid om gemined te worden. Experts beginnen met data-exploratie, -profiel en -voorbereiding voordat ze de data schoonmaken om fouten te corrigeren en de kwaliteit te verbeteren.
• Data Mining: Nadat de data is voorbereid, kiest een datawetenschapper een data mining-techniek en voert één of meer algoritmen uit om het uit te voeren.
• Data-analyse: De resultaten van de data mining helpen bij het ontwikkelen van analytische modellen die besluitvorming en bedrijfsacties kunnen verbeteren. De bevindingen worden ook gedeeld met bedrijfsleiders en gebruikers door middel van data-visualisatie of een andere techniek.

Sleutelverschillen tussen Datawetenschap en Data Mining

Hier is een lijst met punten die de sleutelverschillen tussen datawetenschap en data mining beschrijven:

• Het veld van datawetenschap is breed en omvat het vastleggen van data, analyse en het extraheren van inzichten. Data mining omvat technieken die helpen om waardevolle informatie in een dataset te vinden voordat ze worden gebruikt om verborgen patronen te identificeren.
• Datawetenschap is een multidisciplinair veld dat bestaat uit statistiek, sociale wetenschappen, data-visualisaties, natuurlijke taalverwerking en data mining. Data mining is een subset van datawetenschap.
• Datawetenschap vertrouwt op alle soorten data, ongeacht of het gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd is. Data mining omvat meestal alleen gestructureerde data.
• Datawetenschap is sinds de jaren 60 gevestigd, terwijl data mining pas in de jaren 90 bekend werd.
• Het veld van datawetenschap richt zich op de wetenschap van data, terwijl data mining meer bezig is met het daadwerkelijke proces.

Dit is op geen enkele manier een uitputtende lijst van de verschillen tussen de twee concepten, maar het dekt enkele van de belangrijkste.

Rol en Vaardigheden van een Datawetenschapper

Een datawetenschapper moet eerst de doelen van een organisatie begrijpen, en dit doen ze door nauw samen te werken met stakeholders en executives. Ze onderzoeken vervolgens hoe data kan helpen om die doelen te bereiken en het bedrijf vooruit te helpen.

Datawetenschappers moeten flexibel en openstaan voor nieuwe ideeën zijn, en ze moeten in staat zijn om innovatieve oplossingen te ontwikkelen en voor te stellen in verschillende domeinen. Meestal werken ze in samenwerkende teams, datawetenschappers moeten ook een bewustzijn hebben van bedrijfsbeslissingen binnen verschillende afdelingen. Dit stelt hen in staat om hun inspanningen te richten op data-projecten die een kritieke rol zullen spelen in bedrijfsbeslissingen.

De rol van een datawetenschapper zal waarschijnlijk meer geïntegreerd raken in een bedrijf naarmate projecten vorderen, dus zullen ze een diep begrip ontwikkelen van klantgedrag en hoe data effectief kan worden gebruikt om een hele onderneming van boven naar beneden te verbeteren.

*Als u geïnteresseerd bent in het ontwikkelen van datawetenschapvaardigheden, zorg er dan voor dat u onze “Top 7 Data Science Certificaten” bekijkt.

Het Data Mining-proces

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

Experts beginnen meestal met het begrijpen van het bedrijf, lang voordat er data wordt aangeraakt. Dit omvat de doelen van het bedrijf en wat het probeert te bereiken door data te minen. Een data-analist zal dan de data begrijpen, hoe het zal worden opgeslagen en wat het eindresultaat kan zijn.

Vervolgens beginnen ze met het verzamelen, uploaden, extraheren of berekenen van data. Vervolgens wordt de data schoongemaakt en gestandaardiseerd. Zodra de data schoon is, kunnen datawetenschappers verschillende technieken gebruiken om relaties, trends of patronen te zoeken voordat ze de resultaten van het datamodel beoordelen. Het data mining-proces wordt vervolgens afgesloten met het implementeren van veranderingen door het management en het monitoren ervan.

Het is belangrijk om op te merken dat dit een algemene stroom van taken is. Verschillende data mining-verwerkingmodellen vereisen verschillende stappen.