Nauka o danych kontra Górnictwo danych: Kluczowe różnice

Żyjemy w świecie sterowanym danymi, więc pojawia się wiele pojęć związanych z danymi. Dwa takie pojęcia to nauka o danych i górnictwo danych, oba są niezbędne dla sukcesu dzisiejszych organizacji napędzanych przez sztuczną inteligencję. 

Ważne jest zrozumienie kluczowych różnic między nimi, więc zacznijmy od formalnych definicji każdego z nich: 

• Nauka o danych: Interdyscyplinarna dziedzina, nauka o danych opiera się na naukowych metodach, procesach, algorytmach i systemach w celu wyodrębnienia lub ekstrapolacji wiedzy i spostrzeżeń ze strukturalnych i niestrukturalnych danych. Wiedza z danych jest następnie stosowana w szerokim zakresie dziedzin.

• Górnictwo danych: Proces odkrywania wzorców w dużych zbiorach danych za pomocą metod łączących maszynowe uczenie, statystykę i systemy baz danych. Interdyscyplinarna subdziedzina informatyki i statystyki, głównym celem górnictwa danych jest wyodrębnienie informacji z zestawu danych i przekształcenie ich w celu dalszego użycia.
  

Czym jest nauka o danych?

W dziedzinie nauki o danych eksperci wyodrębniają znaczenie z danych za pomocą serii metod, algorytmów, systemów i narzędzi. Zapewniają one naukowcom o danych niezbędne narzędzia do wyodrębnienia spostrzeżeń z danych strukturalnych, które są wysoko specyficzne i przechowywane w określonym formacie, oraz danych niestrukturalnych, które obejmują różne rodzaje danych przechowywanych w ich rodzimych formatach. 

Nauka o danych jest niezwykle pomocna w wyodrębnianiu cennych spostrzeżeń o wzorcach biznesowych, pomagając organizacjom w lepszym wykonaniu dzięki głębokim spostrzeżeniom na temat procesów i konsumentów. Bez nauki o danych duże dane nie mają znaczenia. Podczas gdy duże dane są odpowiedzialne za setki miliardów dolarów wydatków w różnych branżach, złe dane szacuje się na około 3,1 biliona dolarów rocznie w Stanach Zjednoczonych, co sprawia, że nauka o danych jest tak ważna. Za pomocą przetwarzania i analizy danych można tę stratę przekształcić w wartość. 

Wzrost nauki o danych jest równoległy do wzrostu smartfonów i cyfryzacji naszego codziennego życia. Istnieje niesamowita ilość danych unoszących się w naszym świecie, a każdego dnia powstaje ich coraz więcej. W tym samym czasie moc obliczeniowa znacznie wzrosła, a jednocześnie zmniejszyła się względna cena, w wyniku czego dostępna jest tania moc obliczeniowa. Nauka o danych łączy cyfryzację i tanie moce obliczeniowe, aby wyodrębnić więcej spostrzeżeń niż kiedykolwiek wcześniej. 

Czym jest górnictwo danych?

Jeśli chodzi o górnictwo danych, profesjonaliści przeszukują duże zbiory danych, aby zidentyfikować wzorce i relacje, które pomagają rozwiązać problemy biznesowe za pomocą analizy danych. Interdyscyplinarna dziedzina obejmuje kilka technik i narzędzi górnictwa danych, które są używane przez firmy do przewidywania przyszłych trendów i podejmowania lepszych decyzji biznesowych. 

Górnictwo danych jest uważane za podstawową dyscyplinę w nauce o danych i jest tylko jednym krokiem w procesie odkrywania wiedzy w bazach danych (KDD), który jest metodyką nauki o danych do gromadzenia, przetwarzania i analizy danych. 

Górnictwo danych jest kluczem do udanych inicjatyw analitycznych, generując informacje, które mogą być wykorzystane w inteligencji biznesowej (BI) i zaawansowanej analityce. Kiedy jest wykonywane skutecznie, poprawia strategie i operacje biznesowe, w tym marketing, reklamę, sprzedaż, obsługę klienta, produkcję, zarządzanie łańcuchem dostaw, HR, finanse i wiele innych. 

Proces górnictwa danych jest zwykle podzielony na cztery etapy: 

• Zbieranie danych: Naukowcy danych identyfikują i montują odpowiednie dane do aplikacji analitycznych. Dane mogą pochodzić z magazynu danych, jeziora danych lub innego repozytorium zawierającego zarówno strukturalne, jak i niestrukturalne dane.

• Przygotowanie danych: Dane są przygotowane do wydobywania. Eksperci zaczynają od eksploracji danych, profilowania i przetwarzania przed oczyszczaniem danych w celu poprawy ich jakości.

• Górnictwo danych: Po przygotowaniu danych naukowiec danych decyduje o technice górnictwa danych i wdraża jeden lub więcej algorytmów w celu jej realizacji.

• Analiza danych: Wyniki górnictwa danych pomagają rozwijać modele analityczne, które mogą poprawić podejmowanie decyzji i działania biznesowe. Wyniki są również udostępniane menedżerom i użytkownikom za pomocą wizualizacji danych lub innej techniki. 

Kluczowe różnice między nauką o danych a górnictwem danych

Oto lista punktów, które opisują kluczowe różnice między nauką o danych a górnictwem danych: 

• Dziedzina nauki o danych jest szeroka i obejmuje przechwytywanie danych, analizę i wyodrębnianie spostrzeżeń. Górnictwo danych obejmuje techniki, które pomagają znaleźć cenne informacje w zestawie danych przed identyfikacją ukrytych wzorców.

• Nauka o danych jest interdyscyplinarną dziedziną składającą się z statystyki, nauk społecznych, wizualizacji danych, przetwarzania języka naturalnego i górnictwa danych. Górnictwo danych jest podzbiorem nauki o danych.

• Nauka o danych opiera się na każdym rodzaju danych, niezależnie od tego, czy są one strukturalne, półstrukturalne czy niestrukturalne. Górnictwo danych zwykle obejmuje tylko dane strukturalne.

• Nauka o danych została ustanowiona od lat 60., podczas gdy górnictwo danych stało się znane dopiero w latach 90.

• Dziedzina nauki o danych koncentruje się na nauce o danych, podczas gdy górnictwo danych jest bardziej zainteresowane samym procesem. 

To nie jest wyczerpująca lista różnic między tymi dwoma pojęciami, ale obejmuje niektóre z głównych.

Rola i umiejętności naukowca danych

Naukowiec danych musi najpierw zrozumieć cele organizacji i robi to, pracując ściśle ze stakeholderami i menedżerami. Następnie badają, jak dane mogą pomóc w osiągnięciu tych celów i napędzić firmę do przodu. 

Naukowcy danych muszą być elastyczni i otwarci na nowe pomysły, oraz powinni być w stanie opracować i zaproponować innowacyjne rozwiązania w różnych dziedzinach. Zwykle pracując w zespołach, naukowcy danych muszą również posiadać świadomość decyzji biznesowych w różnych departamentach. To pozwala im na skupienie się na projektach związanych z danymi, które odegrają kluczową rolę w podejmowaniu decyzji biznesowych. 

Rola naukowca danych będzie prawdopodobnie coraz bardziej integrowana z firmą, gdy projekty będą postępować, więc będą rozwijać głębokie zrozumienie zachowania klienta i tego, jak dane mogą być skutecznie wykorzystane do poprawy całej firmy od góry do dołu. 

*Jeśli jesteś zainteresowany rozwojem umiejętności w dziedzinie nauki o danych, upewnij się, że sprawdziłeś nasz „Top 7 certyfikatów nauki o danych.” 

Proces górnictwa danych

Naukowcy danych lub analitycy danych są odpowiedzialni za proces górnictwa danych, który obejmuje różne techniki wykorzystywane do wydobywania danych na potrzeby różnych aplikacji nauki o danych. Profesjonaliści w tej dziedzinie zwykle przestrzegają określonego ciągu zadań w całym procesie, a bez struktury analitycy mogą napotkać problemy, które mogłyby zostać łatwo uniknięte na początku. 

Eksperci zwykle zaczynają od zrozumienia biznesu jeszcze zanim zostaną dotykane jakiekolwiek dane. To obejmuje cele biznesu i to, co chce osiągnąć poprzez wydobywanie danych. Analityk danych następnie zrozumie dane, jak będą one przechowywane i jaki może być ostateczny wynik. 

Następnie zaczną gromadzić, uploadować, wyodrębniać lub obliczać dane. Następnie dane są oczyszczane i standaryzowane. Gdy dane są czyste, naukowcy danych mogą wykorzystywać różne techniki w celu wyszukania relacji, trendów lub wzorców przed oceną wyników modelu danych. Proces górnictwa danych kończy się wdrażaniem zmian przez zarząd i monitorowaniem ich. 

Ważne jest, aby zauważyć, że jest to ogólny ciąg zadań. Różne modele przetwarzania danych wymagają różnych kroków.