Nauka o danych a eksploracja danych: kluczowe różnice

Żyjemy w świecie napędzanym danymi, dlatego pojawia się wiele koncepcji związanych z danymi. Są dwie takie koncepcje nauka danych oraz data mining, które mają kluczowe znaczenie dla sukcesu współczesnych organizacji opartych na sztucznej inteligencji. 

Ważne jest, aby zrozumieć kluczowe różnice między nimi, więc zacznijmy od formalnego zdefiniowania każdego z nich: 

• Nauka o danych: Nauka o danych, interdyscyplinarna dziedzina, opiera się na naukowych metodach, procesach, algorytmach i systemach służących do wydobywania lub ekstrapolowania wiedzy i spostrzeżeń z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Wiedza wynikająca z danych jest następnie stosowana w wielu różnych dziedzinach.

• Eksploracja danych: Proces odkrywania wzorców w dużych zbiorach danych poprzez zastosowanie metod obejmujących połączenie uczenia maszynowego, statystyki i systemów baz danych. Eksploracja danych to interdyscyplinarna poddziedzina informatyki i statystyki. Ogólnym celem eksploracji danych jest wydobycie informacji ze zbioru danych i przekształcenie ich w celu dalszego wykorzystania.
  

Co to jest Data Science?

W dziedzinie nauki o danych eksperci wydobywają znaczenie z danych za pomocą szeregu metod, algorytmów, systemów i narzędzi. Zapewniają one analitykom danych niezbędny arsenał umożliwiający wyciąganie wniosków zarówno z danych ustrukturyzowanych, które są bardzo szczegółowe i przechowywane w predefiniowanym formacie, jak i danych nieustrukturyzowanych, które obejmują różne typy danych przechowywanych w ich natywnych formatach. 

Analiza danych jest niezwykle pomocna w wydobywaniu cennych spostrzeżeń na temat wzorców biznesowych, pomagając organizacjom osiągać lepsze wyniki dzięki głębokiemu wglądowi w procesy i konsumentów. Bez analityki danych big data są niczym. Chociaż duże zbiory danych odpowiadają za setki miliardów dolarów wydatków w różnych branżach, szacuje się, że złe dane kosztują Stany Zjednoczone około 3.1 biliona dolarów rocznie, dlatego właśnie nauka o danych jest tak kluczowa. Dzięki zastosowaniu przetwarzania i analizy danych stratę tę można przekształcić w wartość. 

Rozwój analityki danych towarzyszy rozwojowi smartfonów i cyfryzacji naszego codziennego życia. W naszym świecie krąży niesamowita ilość danych, a każdego dnia powstaje ich coraz więcej. Jednocześnie moc komputerów drastycznie wzrosła, przy jednoczesnym spadku względnych kosztów, co spowodowało szeroką dostępność taniej mocy obliczeniowej. Analiza danych łączy cyfryzację i tanią moc obliczeniową, aby uzyskać więcej informacji niż kiedykolwiek wcześniej. 

Co to jest eksploracja danych? 

Jeśli chodzi o eksplorację danych, specjaliści sortują duże zbiory danych w celu zidentyfikowania wzorców i relacji, które pomagają rozwiązywać problemy biznesowe poprzez analizę danych. Dziedzina interdyscyplinarna obejmuje kilka technik i narzędzi eksploracji danych, które są wykorzystywane przez przedsiębiorstwa do przewidywania przyszłych trendów i podejmowania lepszych decyzji biznesowych. 

Eksploracja danych jest w rzeczywistości uważana za podstawową dyscyplinę nauki o danych i stanowi tylko jeden krok w procesie odkrywania wiedzy w bazach danych (KDD), który jest metodologią nauki o danych służącą do gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych. 

Eksploracja danych jest kluczem do udanych inicjatyw analitycznych, generujących informacje, które można wykorzystać w analizie biznesowej (BI) i zaawansowanej analityce. Efektywnie wykonany poprawia strategie i operacje biznesowe, w tym marketing, reklamę, sprzedaż, obsługę klienta, produkcję, zarządzanie łańcuchem dostaw, HR, finanse i nie tylko. 

Proces eksploracji danych jest zwykle podzielony na cztery etapy: 

• Zbieranie danych: Analitycy danych identyfikują i gromadzą odpowiednie dane do zastosowań analitycznych. Dane mogą pochodzić z hurtowni danych, jeziora danych lub innego repozytorium zawierającego zarówno dane nieustrukturyzowane, jak i ustrukturyzowane.

• Przygotowywanie danych: Dane są przygotowane do eksploracji. Eksperci rozpoczynają od eksploracji danych, profilowania i wstępnego przetwarzania, a następnie oczyszczenia danych w celu skorygowania błędów i poprawy ich jakości.

• Eksploracja danych: Po przygotowaniu danych analityk danych wybiera technikę eksploracji danych i wdraża jeden lub więcej algorytmów, aby ją przeprowadzić.

• Analiza danych: Wyniki eksploracji danych pomagają w opracowaniu modeli analitycznych, które mogą usprawnić podejmowanie decyzji i działania biznesowe. Ustaleniami można także podzielić się z kadrą kierowniczą i użytkownikami poprzez wizualizację danych lub inną technikę. 

Kluczowe różnice między nauką o danych a eksploracją danych

Oto lista punktów opisujących kluczowe różnice między nauką o danych a eksploracją danych: 

• Pole nauka danych jest szeroki i obejmuje gromadzenie danych, analizę i wydobywanie spostrzeżeń. Data mining obejmuje techniki, które pomagają znaleźć cenne informacje w zbiorze danych przed użyciem ich do zidentyfikowania ukrytych wzorców.

• Nauka o danych to multidyscyplinarna dziedzina obejmująca statystykę, nauki społeczne, wizualizację danych, przetwarzanie języka naturalnego i eksplorację danych. Data mining jest podzbiorem nauki o danych.

• Nauka o danych opiera się na każdym typie danych, niezależnie od tego, czy są one ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane czy nieustrukturyzowane. Data mining zwykle obejmuje tylko dane strukturalne.

• Nauka o danych istnieje od lat 1960-tych XX w., natomiast data mining stało się znane dopiero w latach 1990.

• Pole nauka danych koncentruje się na nauce o danych, podczas gdy data mining bardziej interesuje się rzeczywistym procesem. 

Nie jest to w żadnym wypadku wyczerpująca lista różnic między tymi dwoma koncepcjami, ale obejmuje niektóre z głównych.

Rola i umiejętności analityka danych

Analityk danych musi najpierw zrozumieć cele organizacji, a robi to poprzez ścisłą współpracę z interesariuszami i kadrą kierowniczą. Następnie sprawdzają, w jaki sposób dane mogą pomóc w osiągnięciu tych celów i popchnięciu firmy do przodu. 

Od analityków danych wymaga się elastyczności i otwartości na nowe pomysły, a także umiejętności opracowywania i proponowania innowacyjnych rozwiązań w różnych dziedzinach. Analitycy danych, pracujący zazwyczaj w zespołach współpracujących, muszą także posiadać świadomość decyzji biznesowych podejmowanych w różnych działach. Dzięki temu mogą skoncentrować wysiłki na projektach związanych z danymi, które będą odgrywać kluczową rolę w podejmowaniu decyzji biznesowych. 

Rola analityka danych będzie prawdopodobnie w dalszym ciągu coraz bardziej integrowana z biznesem w miarę postępu projektów, dzięki czemu będzie on w stanie dobrze zrozumieć zachowania klientów i sposoby skutecznego wykorzystania danych w celu ulepszenia całej firmy od góry do dołu. 

*Jeśli jesteś zainteresowany rozwijaniem umiejętności w zakresie analityki danych, zapoznaj się z naszą „7 najlepszych certyfikatów Data Science". 

Proces eksploracji danych

Naukowcy zajmujący się danymi lub analitycy danych są odpowiedzialni za proces eksploracji danych, który obejmuje różne techniki wykorzystywane do eksploracji danych na potrzeby różnych zastosowań związanych z nauką o danych. Specjaliści w tej dziedzinie zazwyczaj kierują się określonym przepływem zadań w całym procesie, a bez struktury analitycy mogliby napotkać problemy, którym na początku można było łatwo zapobiec. 

Eksperci zazwyczaj zaczynają od zrozumienia firmy na długo przed dotknięciem jakichkolwiek danych. Obejmuje to cele firmy i cele, które chce ona osiągnąć poprzez eksplorację danych. Analityk danych następnie rozumie dane, sposób ich przechowywania i potencjalny efekt końcowy. 

W przyszłości zaczną gromadzić, przesyłać, wyodrębniać lub obliczać dane. Następnie jest czyszczony i standaryzowany. Gdy dane zostaną oczyszczone, badacze danych mogą zastosować różne techniki do wyszukiwania relacji, trendów lub wzorców przed oceną wyników modelu danych. Następnie proces eksploracji danych kończy się wdrożeniem zmian przez kierownictwo i ich monitorowaniem. 

Należy zauważyć, że jest to ogólny przepływ zadań. Różne modele przetwarzania eksploracji danych będą wymagały różnych kroków.