Наука о данных и интеллектуальный анализ данных: ключевые различия

Мы живем в мире, управляемом данными, поэтому существует много концепций, связанных с данными. Две такие концепции – это наука о данных и интеллектуальный анализ данных, обе из которых имеют решающее значение для успеха современных организаций, управляемых ИИ.

Важно понять ключевые различия между ними, поэтому начнем с официального определения каждого:

• Наука о данных: Междисциплинарная область, наука о данных полагается на научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения или экстраполяции знаний и полезных выводов из структурированных и неструктурированных данных. Знания из данных затем применяются в широком диапазоне областей.
• Интеллектуальный анализ данных: Процесс обнаружения закономерностей в больших наборах данных с помощью методов, включающих комбинацию машинного обучения, статистики и систем управления базами данных. Междисциплинарная подобласть компьютерной науки и статистики, общей целью интеллектуального анализа данных является извлечение информации из набора данных и преобразование ее для дальнейшего использования.

Что такое наука о данных?

В области науки о данных эксперты извлекают смысл из данных с помощью серии методов, алгоритмов, систем и инструментов. Эти инструменты предоставляют специалистам по данным необходимый арсенал для извлечения полезных выводов как из структурированных данных, которые высоко специфичны и хранятся в предварительно определенной форме, так и из неструктурированных данных, которые включают различные типы данных, хранящихся в их родных форматах.

Наука о данных невероятно полезна для извлечения ценных полезных выводов о бизнес-паттернах, помогая организациям работать лучше с глубокими пониманием процессов и потребителей. Без науки о данных большие данные ничего не стоят. Хотя большие данные ответственны за сотни миллиардов долларов расходов по отраслям, плохие данные, по оценкам, стоят США около 3,1 триллиона долларов в год, поэтому наука о данных так важна. С помощью обработки и анализа данных эту потерю можно превратить в ценность.

Рост науки о данных параллелен росту смартфонов и цифровизации нашей повседневной жизни. Существует невероятное количество данных, циркулирующих в нашем мире, и каждый день производится еще больше. В то же время вычислительная мощность значительно увеличилась, а относительная стоимость уменьшилась, в результате чего доступна дешевая вычислительная мощность. Наука о данных объединяет цифровизацию и дешевую вычислительную мощность для извлечения большего количества полезных выводов, чем когда-либо прежде.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Когда речь идет о интеллектуального анализа данных, профессионалы сортируют большие наборы данных, чтобы выявить закономерности и отношения, которые помогают решать бизнес-проблемы с помощью анализа данных. Междисциплинарная область включает несколько методов и инструментов интеллектуального анализа данных, которые используются бизнесом для прогнозирования будущих тенденций и принятия лучших бизнес-решений.

Интеллектуальный анализ данных фактически считается основной дисциплиной в области науки о данных и является лишь одним шагом в процессе открытия знаний в базах данных (KDD), который является методологией науки о данных для сбора, обработки и анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных является ключом к успешным инициативам анализа, генерируя информацию, которая может быть использована в бизнес-интеллекте (BI) и продвинутых аналитиках. Когда он выполняется эффективно, он улучшает бизнес-стратегии и операции, включая маркетинг, рекламу, продажи, поддержку клиентов, производство, управление цепочками поставок, HR, финансы и многое другое.

Процесс интеллектуального анализа данных обычно делится на четыре этапа:

• Сбор данных: Специалисты по данным определяют и собирают соответствующие данные для приложений анализа. Данные могут поступать из хранилища данных, озера данных или другого репозитория, содержащего как структурированные, так и неструктурированные данные.
• Подготовка данных: Данные готовятся для добычи. Эксперты начинают с исследования данных, профилирования и предварительной обработки, прежде чем очистить данные для исправления ошибок и улучшения их качества.
• Интеллектуальный анализ данных: После подготовки данных специалист по данным выбирает метод интеллектуального анализа данных и реализует один или несколько алгоритмов для его выполнения.
• Анализ данных: Результаты интеллектуального анализа данных помогают разработать аналитические модели, которые могут улучшить принятие решений и деловых действий. Полученными результатами также делятся с руководителями бизнеса и пользователями через визуализацию данных или какой-либо другой метод.

Ключевые различия между наукой о данных и интеллектуальным анализом данных

Вот список пунктов, описывающих ключевые различия между наукой о данных и интеллектуальным анализом данных:

• Область науки о данных широка и включает в себя захват данных, анализ и извлечение полезных выводов. Интеллектуальный анализ данных включает методы, которые помогают найти ценные сведения в наборе данных, прежде чем использовать их для выявления скрытых закономерностей.
• Наука о данных – это междисциплинарная область, состоящая из статистики, социальных наук, визуализации данных, обработки естественного языка и интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных является подмножеством науки о данных.
• Наука о данных полагается на любой тип данных, независимо от того, структурированные они, полуструктурированные или неструктурированные. Интеллектуальный анализ данных обычно включает только структурированные данные.
• Наука о данных была установлена с 1960-х годов, в то время как интеллектуальный анализ данных стал известен только в 1990-х годах.
• Область науки о данных фокусируется на науке о данных, в то время как интеллектуальный анализ данных больше связан с самим процессом.

Это не исчерпывающий список различий между двумя концепциями, но он охватывает некоторые из основных.

Роль и навыки специалиста по данным

Специалист по данным должен сначала понять цели организации, и он делает это, работая в тесном сотрудничестве с заинтересованными сторонами и исполнительными директорами. Затем они исследуют, как данные могут помочь достичь этих целей и продвинуть бизнес вперед.

Специалистам по данным необходимо быть гибкими и открытыми для новых идей, и они должны быть в состоянии разработать и предложить инновационные решения в различных областях. Обычно работая в совместных командах, специалисты по данным также должны обладать осведомленностью о бизнес-решениях в различных отделах. Это позволяет им сосредоточить усилия на проектах с данными, которые будут играть решающую роль в принятии бизнес-решений.

Роль специалиста по данным, вероятно, станет еще более интегрированной в бизнес, когда проекты будут продвигаться вперед, поэтому они будут развивать глубокое понимание поведения клиентов и того, как данные можно эффективно использовать для улучшения всего бизнеса от верха до низа.

*Если вы заинтересованы в развитии навыков науки о данных, обязательно ознакомьтесь с нашей статьей «Топ-7 сертификатов по науке о данных».

Процесс интеллектуального анализа данных

Специалисты по данным или аналитики данных отвечают за процесс интеллектуального анализа данных, который включает различные методы, используемые для добычи данных для различных приложений науки о данных. Профессионалы в этой области обычно следуют определенному потоку задач на протяжении всего процесса, и без структуры аналитики могут столкнуться с проблемами, которые могли бы быть легко предотвращены в начале.

Эксперты обычно начинают с понимания бизнеса задолго до того, как будут затронуты какие-либо данные. Это будет включать цели бизнеса и то, чего он пытается достичь, добывая данные. Затем аналитик данных поймет данные, как они будут храниться и какой будет конечный результат.

Далее они будут собирать, загружать, извлекать или рассчитывать данные. Затем данные очищаются и стандартизируются. Как только данные очищены, специалисты по данным могут использовать различные методы для поиска отношений, тенденций или закономерностей, прежде чем оценить результаты модели данных. Процесс интеллектуального анализа данных затем завершается реализацией изменений менеджментом и их мониторингом.

Важно отметить, что это общий поток задач. Разные модели обработки интеллектуального анализа данных будут требовать разных шагов.