Ciência de dados x mineração de dados: principais diferenças

Vivemos em um mundo orientado a dados, portanto, surgem muitos conceitos envolvendo dados. Dois desses conceitos são ciência de dados e mineração de dados, ambos cruciais para o sucesso das organizações atuais orientadas por IA. 

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, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair ou extrapolar conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. O conhecimento dos dados é então aplicado em uma ampla variedade de domínios.

• Mineração de dados: O processo de descoberta de padrões em grandes conjuntos de dados através 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 da estatística, o objetivo geral da mineração de dados é extrair informações de um conjunto de dados e transformá-las para serem utilizadas posteriormente.
  

O que é ciência de dados?

No campo da ciência de dados, os especialistas extraem significado dos dados por meio de uma série de métodos, algoritmos, sistemas e ferramentas. Isso fornece aos cientistas de dados o arsenal necessário para extrair insights de dados estruturados, que são altamente específicos e armazenados em um formato predefinido, 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 terem um melhor desempenho com insights profundos sobre processos e consumidores. Sem ciência de dados, big data não é nada. Embora o big data seja responsável por centenas de bilhões de dólares em gastos em todos os setores, estima-se que dados ruins custem aos EUA cerca de US$ 3.1 trilhões por ano, e é por isso que a ciência de dados é tão crucial. Através do uso de processamento e análise de dados, essa perda pode ser transformada em valor. 

A ascensão da ciência de dados é paralela à ascensão dos smartphones e à digitalização de nossas vidas diárias. Há uma quantidade incrível de dados flutuando em nosso mundo, e mais dados são produzidos a cada dia. Ao mesmo tempo, o poder do computador aumentou drasticamente enquanto diminuiu o custo relativo, resultando na ampla disponibilidade de poder de computação barato. A ciência de dados combina digitalização e poder de computação barato para extrair mais informações do que nunca. 

O que é mineração de dados? 

Quando se trata de mineração de dados, os profissionais classificam grandes conjuntos de dados para identificar padrões e relacionamentos que ajudam 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 melhores decisões de negócios. 

A mineração de dados é, na verdade, considerada uma disciplina central na ciência de dados e é apenas uma etapa 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 a chave para iniciativas de análise bem-sucedidas, gerando informações que podem ser usadas em inteligência de negócios (BI) e análises avançadas. Quando executado 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 geralmente é dividido em quatro etapas: 

• Coleta de dados: Os cientistas de dados identificam e reúnem dados relevantes para aplicativos analíticos. Os dados podem vir de um data warehouse, um data lake ou algum outro repositório contendo dados não estruturados e estruturados.

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

• Mineração de dados: Após a preparação dos dados, um cientista de dados escolhe 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 de visualização de dados ou 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 de ciência de dados é amplo e inclui a captura de dados, análise e extração de insights. Mineração de dados envolve técnicas que ajudam a encontrar informações valiosas em um conjunto de dados antes de usá-lo para identificar padrões ocultos.

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

• Ciência dos dados depende de todos os tipos de dados, independentemente de serem estruturados, semiestruturados ou não estruturados. Mineração de dados geralmente envolve apenas dados estruturados.

• Ciência dos dados foi estabelecido desde a década de 1960, enquanto mineração de dados só se tornou conhecido na década de 1990.

• O campo de ciência de dados concentra-se na ciência dos dados, enquanto mineração de dados está mais preocupado com o processo real. 

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

Papel e habilidades de um cientista de dados

Um cientista de dados deve primeiro entender os objetivos de uma organização e fazer isso trabalhando em estreita colaboração com as partes interessadas e executivos. Em seguida, eles examinam como os dados podem ajudar a atingir essas metas e impulsionar os negócios. 

Os cientistas de dados devem ser flexíveis e abertos a novas ideias, e devem ser capazes de desenvolver e propor soluções inovadoras em todos os campos. Normalmente trabalhando em equipes colaborativas, os cientistas de dados também devem ter consciência das decisões de negócios dentro de diferentes departamentos. Isso permite que eles concentrem 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 ser mais integrado a um negócio à medida que os projetos avançam, para que eles desenvolvam uma forte compreensão do comportamento do cliente e de como os dados podem ser usados ​​com eficiência para melhorar todo o negócio de cima para baixo. 

*Se você estiver interessado em desenvolver habilidades em ciência de dados, verifique nosso “7 principais certificações em ciência de dados. " 

O processo de mineração de dados

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 aplicativos de ciência de dados. Os profissionais dessa área costumam seguir um fluxo específico de tarefas ao longo de todo o processo e, sem uma estrutura, os analistas podem encontrar problemas que poderiam facilmente ter sido evitados no início. 

Os especialistas geralmente começam entendendo o negócio muito antes de qualquer dado ser tocado. Isso incluirá os objetivos da empresa e o que ela está tentando alcançar com a mineração de dados. Um analista de dados entenderá os dados, como eles serão armazenados e como será o resultado final. 

Seguindo em frente, eles começarão a coletar, carregar, extrair ou calcular dados. Em seguida, é limpo e padronizado. Depois que os dados estiverem limpos, os cientistas de dados podem usar diferentes técnicas para pesquisar relacionamentos, tendências ou padrões antes de avaliar as descobertas do modelo de dados. O processo de mineração de dados é então concluído com a administração implementando as mudanças e monitorando-as. 

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