Ciência de Dados contra Mineração de Dados: Principais Diferenças

Vivemos em um mundo impulsionado por dados, por isso surgem muitos conceitos relacionados a dados. Dois desses conceitos são ciência de dados e mineração de dados, ambos cruciais para o sucesso das organizações impulsionadas por IA de hoje. 

É importante entender as principais diferenças entre os dois, então vamos começar definindo formalmente cada um: 

• Ciência de Dados: Um campo interdisciplinar, a ciência de dados depende de métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair ou extrapolar conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. O conhecimento dos dados é então aplicado em uma ampla gama de domínios.

• Mineração de Dados: O processo de descobrir padrões em grandes conjuntos de dados por meio do uso de métodos que envolvem uma combinação de aprendizado de máquina, estatística e sistemas de banco de dados. Um subcampo interdisciplinar da ciência da computação e estatística, o objetivo geral da mineração de dados é extrair informações de um conjunto de dados e transformá-las para serem usadas posteriormente.
  

O que é Ciência de Dados?

No campo da ciência de dados, especialistas extraem significado dos dados por meio de uma série de métodos, algoritmos, sistemas e ferramentas. Esses fornecem aos cientistas de dados o arsenal necessário para extrair insights de dados estruturados, que são altamente específicos e armazenados em um formato pré-definido, e dados não estruturados, que envolvem vários tipos de dados armazenados em seus formatos nativos. 

A ciência de dados é incrivelmente útil para extrair insights valiosos sobre padrões de negócios, ajudando as organizações a performar melhor com insights profundos sobre processos e consumidores. Sem a ciência de dados, os big data são nada. Embora os big data sejam responsáveis por centenas de bilhões de dólares em gastos em várias indústrias, os dados ruins são estimados em custar cerca de 3,1 trilhões de dólares por ano nos EUA, o que torna a ciência de dados tão crucial. Por meio do uso do processamento e análise de dados, essa perda pode ser transformada em valor. 

O surgimento da ciência de dados é paralelo ao surgimento dos smartphones e à digitalização de nossas vidas diárias. Há uma quantidade incrível de dados flutuando em nosso mundo, e mais é produzida a cada dia. Ao mesmo tempo, o poder computacional aumentou drasticamente, enquanto diminuiu em custo relativo, resultando na ampla disponibilidade de poder computacional barato. A ciência de dados combina digitalização e poder computacional barato para extrair mais insights do que nunca antes. 

O que é Mineração de Dados? 

Quando se trata de mineração de dados, profissionais vasculham grandes conjuntos de dados para identificar padrões e relacionamentos que ajudem a resolver problemas de negócios por meio da análise de dados. O campo interdisciplinar envolve várias técnicas e ferramentas de mineração de dados que são usadas pelas empresas para prever tendências futuras e tomar decisões de negócios mais informadas. 

A mineração de dados é considerada uma disciplina fundamental na ciência de dados e é apenas um passo no processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD), que é uma metodologia de ciência de dados para coletar, processar e analisar dados. 

A mineração de dados é fundamental para iniciativas de análise bem-sucedidas, gerando informações que podem ser usadas na inteligência de negócios (BI) e análise avançada. Quando realizada de forma eficaz, melhora as estratégias e operações de negócios, incluindo marketing, publicidade, vendas, suporte ao cliente, manufatura, gerenciamento da cadeia de suprimentos, RH, finanças e muito mais. 

O processo de mineração de dados é usualmente dividido em quatro estágios: 

• Coleta de Dados: Os cientistas de dados identificam e reúnem dados relevantes para aplicações analíticas. Os dados podem vir de um armazém de dados, um lago de dados ou algum outro repositório que contenha dados estruturados e não estruturados.

• Preparação de Dados: Os dados são preparados para serem minerados. Os especialistas começam com a exploração de dados, perfil e pré-processamento antes de limpar os dados para corrigir erros e melhorar sua qualidade.

• Mineração de Dados: Depois que os dados são preparados, um cientista de dados decide sobre uma técnica de mineração de dados e implementa um ou mais algoritmos para realizá-la.

• Análise de Dados: Os resultados da mineração de dados ajudam a desenvolver modelos analíticos que podem melhorar a tomada de decisões e ações de negócios. As descobertas também são compartilhadas com executivos de negócios e usuários por meio da visualização de dados ou de alguma outra técnica. 

Principais Diferenças entre Ciência de Dados e Mineração de Dados

Aqui está uma lista de pontos que descrevem as principais diferenças entre ciência de dados e mineração de dados: 

• O campo da ciência de dados é amplo e inclui a captura de dados, análise e extração de insights. A mineração de dados envolve técnicas que ajudam a encontrar informações valiosas em um conjunto de dados antes de usá-las para identificar padrões ocultos.

• Ciência de dados é um campo multidisciplinar que consiste em estatística, ciências sociais, visualização de dados, processamento de linguagem natural e mineração de dados. A mineração de dados é um subconjunto da ciência de dados.

• Ciência de dados depende de todos os tipos de dados, não importa se são estruturados, semi-estruturados ou não estruturados. A mineração de dados geralmente envolve apenas dados estruturados.

• Ciência de dados foi estabelecida desde a década de 1960, enquanto a mineração de dados só se tornou conhecida na década de 1990.

• O campo da ciência de dados se concentra na ciência dos dados, enquanto a mineração de dados está mais preocupada com o processo em si. 

Isso não é uma lista exaustiva das diferenças entre os dois conceitos, mas cobre algumas das principais.

Papel e Habilidades de um Cientista de Dados

Um cientista de dados deve primeiro entender os objetivos de uma organização, e eles fazem isso trabalhando em estreita colaboração com stakeholders e executivos. Eles então examinam como os dados podem ajudar a alcançar esses objetivos e impulsionar o negócio para frente. 

Os cientistas de dados são requisitados a ser flexíveis e abertos a novas ideias, e devem ser capazes de desenvolver e propor soluções inovadoras em várias áreas. Geralmente trabalhando em equipes colaborativas, os cientistas de dados também devem possuir consciência das decisões de negócios dentro de diferentes departamentos. Isso permite que eles foquem esforços em projetos de dados que desempenharão um papel crítico na tomada de decisões de negócios. 

O papel de um cientista de dados provavelmente continuará a se integrar mais ao negócio à medida que os projetos avançam, então eles desenvolverão uma compreensão sólida do comportamento do cliente e de como os dados podem ser usados de forma eficaz para melhorar todo o negócio de cima a baixo. 

*Se você está interessado em desenvolver habilidades em ciência de dados, certifique-se de verificar nosso “Top 7 Certificações em Ciência de Dados.” 

O Processo de Mineração de Dados

Os cientistas de dados ou analistas de dados são responsáveis pelo processo de mineração de dados, que inclui várias técnicas usadas para minerar dados para diferentes aplicações de ciência de dados. Profissionais nesse campo geralmente seguem um fluxo específico de tarefas ao longo de todo o processo, e sem uma estrutura, os analistas podem encontrar problemas que poderiam ter sido facilmente prevenidos no início. 

Os especialistas geralmente começam entendendo o negócio muito antes de qualquer dado ser tocado. Isso incluirá os objetivos do negócio e o que ele está tentando alcançar minerando dados. Um analista de dados então entenderá os dados, como eles serão armazenados e como o resultado final pode parecer. 

Em seguida, eles começarão a coletar, carregar, extrair ou calcular dados. Em seguida, os dados são limpos e padronizados. Uma vez que os dados estejam limpos, os cientistas de dados podem usar diferentes técnicas para procurar relacionamentos, tendências ou padrões antes de avaliar os resultados do modelo de dados. O processo de mineração de dados é então concluído com a gestão implementando as mudanças e monitorando-as. 

É importante notar que isso é um fluxo geral de tarefas. Diferentes modelos de processamento de mineração de dados exigirão diferentes etapas. 

relacionamentos, tendências ou padrões antes de avaliar os resultados do modelo de dados. O processo de mineração de dados é então concluído com a gestão implementando as mudanças e monitorando-as.