Datavitenskap mot Datautvinning: NøkkelForskjeller

Vi lever i en datadrevet verden, så det finnes mange begreper som involverer data som dukker opp. To slike begreper er datavitenskap og datautvinning, begge er avgjørende for suksessen til dagens AI-drevne organisasjoner. 

Det er viktig å forstå de nøkkelForskjellene mellom de to, så la oss starte med å definere hver formelt: 

• Datavitenskap: Et tverrfaglig felt, datavitenskap baserer seg på vitenskapelige metoder, prosesser, algoritmer og systemer for å trekke ut eller ekstrapolere kunnskap og innsikt fra strukturert og ustrukturert data. Kunnskap fra data blir deretter anvendt over en bred rekke domener.

• Datautvinning: Prosessene med å oppdage mønster i store datamengder gjennom bruk av metoder som kombinerer maskinlæring, statistikk og databasesystemer. Et tverrfaglig underfelt av informatikk og statistikk, det overordnede målet med datautvinning er å trekke ut informasjon fra en datamengde og omforme den til å bli brukt videre.
  

Hva er Datavitenskap?

I feltet datavitenskap, trekker eksperter mening ut av data gjennom en rekke metoder, algoritmer, systemer og verktøy. Disse gir dataeksperter det nødvendige arsenale for å trekke innsikt fra både strukturert data, som er høyt spesifisert og lagret i et forhåndsdefinert format, og ustrukturert data, som omfatter forskjellige typer data lagret i deres native formater. 

Datavitenskap er usedvanlig nyttig for å trekke ut verdifulle innsikter om forretningsmønster, og hjelper organisasjoner med å utføre bedre med dypt innsikt i prosesser og kunder. Uten datavitenskap er stor data ingenting. Mens stor data er ansvarlig for hundreder av milliarder dollar i utgifter over industrier, estimeres dårlig data å koste USA rundt 3,1 billioner dollar i året, hvilket er hvorfor datavitenskap er så avgjørende. Gjennom bruk av data prosessering og analyse, kan denne tapet bli omgjort til verdi. 

Oppblomstringen av datavitenskap er parallell med oppblomstringen av smarttelefoner og digitaliseringen av våre daglige liv. Det finnes en usedvanlig mengde data som flyter rundt i vår verden, og mer blir produsert hver dag. Samtidig har datamaskinkraft økt dramatisk mens den har sunket i relativ kostnad, noe som har resultert i en vid utbredelse av billig datamaskinkraft. Datavitenskap kombinerer digitalisering og billig datamaskinkraft for å trekke ut mer innsikt enn noensinne før. 

Hva er Datautvinning? 

Når det gjelder datautvinning, sorterer profesjonelle gjennom store datamengder for å identifisere mønster og relasjoner som hjelper med å løse forretningsproblemer gjennom dataanalyse. Det tverrfaglige feltet omfatter flere datautvinningsteknikker og verktøy som brukes av bedrifter for å forutsi fremtidige trender og ta bedre forretningsbeslutninger. 

Datautvinning regnes faktisk som en kjerne disiplin i datavitenskap, og det er bare ett steg i kunnskapsoppdagelsesprosessen i databaser (KDD), som er en datavitenskapsmetodikk for å samle inn, prosessere og analysere data. 

Datautvinning er nøkkel til vellykkede analyseinitiativer, og genererer informasjon som kan brukes i forretningsintelligens (BI) og avansert analyse. Når det utføres effektivt, forbedrer det forretningsstrategier og operasjoner, inkludert markedsføring, reklame, salg, kundestøtte, produksjon, leverandørkjedeledelse, HR, finans og mer. 

Datautvinningsprosessen er vanligvis delt inn i fire faser: 

• Datainnsamling: Dataeksperter identifiserer og samler relevante data for analysetilpasninger. Data kan komme fra en datawarehouse, en datalake eller en annen repository som inneholder både strukturert og ustrukturert data.

• Dataforberedelse: Data forberedes for å bli utvunnet. Eksperter begynner med datautforskning, profilering og forprosessering før de rensker data for å korrigere feil og forbedre kvaliteten.

• Datautvinning: Etter at data er blitt forberedt, velger en dataekspert en datautvinningsteknikk og implementerer en eller flere algoritmer for å utføre den.

• Dataanalyse: Resultatene av datautvinningen hjelper med å utvikle analytiske modeller som kan forbedre beslutningstaking og forretningsaksjoner. Funnet er også delt med forretningsledere og brukere gjennom datavisualisering eller en annen teknik. 

NøkkelForskjeller Mellom Datavitenskap og Datautvinning

Her er en liste over punkter som beskriver nøkkelForskjellene mellom datavitenskap og datautvinning: 

• Feltet datavitenskap er bredt og omfatter innhenting av data, analyse og uttrekk av innsikt. Datautvinning omfatter teknikker som hjelper med å finne verdifull informasjon i en datamengde før de blir brukt til å identifisere skjulte mønster.

• Datavitenskap er et tverrfaglig felt som består av statistikk, samfunnsvitenskap, datavisualisering, naturlig språkbehandling og datautvinning. Datautvinning er en underdel av datavitenskap.

• Datavitenskap baserer seg på alle typer data, uavhengig av om det er strukturert, semistrukturert eller ustrukturert. Datautvinning omfatter vanligvis bare strukturert data.

• Datavitenskap har vært etablert siden 1960-årene, mens datautvinning bare ble kjent på 1990-tallet.

• Feltet datavitenskap fokuserer på vitenskapen om data, mens datautvinning er mer opptatt av den faktiske prosessen. 

Dette er på ingen måte en uttømmende liste over forskjellene mellom de to konseptene, men det dekker noen av de viktigste.

Rolle og Ferdigheter til en Dataekspert

En dataekspert må først forstå målene til en organisasjon, og de gjør dette ved å arbeide tett med interessenter og ledere. De undersøker deretter hvordan data kan hjelpe med å oppnå disse målene og fremme bedriften videre. 

Dataeksperter må være fleksible og åpne for nye ideer, og de må kunne utvikle og foreslå innovative løsninger over felt. Vanligvis arbeider de i samarbeidsorienterte team, og dataeksperter må også ha en forståelse av forretningsbeslutninger innen ulike avdelinger. Dette muliggjør at de kan fokusere på dataprosjekter som vil spille en kritisk rolle i forretningsbeslutningstaking. 

Rollen til en dataekspert vil sannsynligvis bli mer integrert i en bedrift ettersom prosjektene går videre, så de vil utvikle en sterk forståelse av kundeatferd og hvordan data kan brukes effektivt til å forbedre hele bedriften fra topp til bunn. 

*Hvis du er interessert i å utvikle datavitenskapsferdigheter, sørg for å sjekke ut vår “Top 7 Data Science Certifications.” 

Datautvinningsprosessen

Dataeksperter eller dataanalytikere er ansvarlige for datautvinningsprosessen, som omfatter ulike teknikker som brukes til å utvinne data for ulike datavitenskapsapplikasjoner. Profesjonelle i dette feltet følger vanligvis en bestemt arbeidsflyt gjennom hele prosessen, og uten en struktur kan analytikere møte problemer som kunne ha blitt forebygget i begynnelsen. 

Eksperter vil vanligvis begynne med å forstå bedriftens mål lenge før noen data blir berørt. Dette vil inkludere målene til bedriften og hva de prøver å oppnå ved å utvinne data. En dataanalytiker vil deretter forstå data, hvordan den vil bli lagret og hva slutresultatet kan se ut. 

Videre vil de deretter begynne å samle inn, laste opp, trekke ut eller beregne data. Den blir deretter renset og standardisert. Når data er ren, kan dataeksperter bruke ulike teknikker for å søke etter relasjoner, trender eller mønster før de vurderer funnene av datamodellen. Datautvinningsprosessen avsluttes deretter med at ledelsen implementerer endringene og overvåker dem. 

Det er viktig å merke seg at dette er en generell arbeidsflyt. Ulike datautvinningsprosesser vil kreve ulike steg.