Наука о данных против Горная промышленность данных: Ключевые различия

Мы живем в мире, управляемом данными, поэтому существует много концепций, связанных с данными. Две такие концепции – это наука о данных и горная промышленность 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 прозрений из структурированных и неструктурированных данных. Знания из данных затем применяются в широком диапазоне областей.
• Горная промышленность данных: Процесс обнаружения закономерностей в больших наборах данных с помощью методов, включающих комбинацию машинного обучения, статистики и систем управления базами данных. Междисциплинарная под область компьютерной науки и статистики, общей целью горной промышленности 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 прозрений 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 прозрений о бизнес-паттернах, помогая организациям работать лучше с глубокими прозрениями в процессы и потребителей. Без науки о данных большие данные ничего не стоят. Хотя большие данные ответственны за сотни миллиардов долларов расходов по отраслям, плохие данные, как估计, 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 прозрений, чем когда-либо прежде.

Что такое горная промышленность данных?

Когда речь идет о горной промышленности 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 горной промышленности данных, которые используются бизнесом для прогнозирования будущих тенденций и принятия лучших бизнес-решений.

Горная промышленность 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.

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

Процесс горной промышленности данных обычно делится на четыре этапа:

• Сбор данных: Ученые-данные 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.
• Горная промышленность данных: После подготовки данных ученый-данные выбирает метод горной промышленности данных и реализует один или несколько алгоритмов для его выполнения.
• Анализ данных: Результаты горной промышленности данных помогают разработать аналитические модели, которые могут улучшить принятие решений и бизнес-акций. Нахождения также делятся с бизнес-исполнителями и пользователями через визуализацию данных или какой-либо другой метод.

Ключевые различия между наукой о данных и горной промышленностью данных

Вот список пунктов, описывающих ключевые различия между наукой о данных и горной промышленностью данных:

• Область науки о данных широка и включает в себя захват данных, анализ и извлечение прозрений. Горная промышленность 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 горной промышленности данных. Горная промышленность данных является подмножеством науки о данных.
• Наука о данных полагается на любой тип данных, независимо от того, структурированные они, полуструктурированные или неструктурированные. Горная промышленность данных обычно включает только структурированные данные.
• Наука о данных была установлена с 1960-х годов, в то время как горная промышленность данных стала известна только в 1990-х годах.
• Область науки о данных фокусируется на науке о данных, в то время как горная промышленность данных больше озабочена 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 горной промышленности данных

Ученые-данные или аналитики данных отвечают за процесс горной промышленности 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, ученые-данные могут использовать различные методы для поиска отношений, тенденций или закономерностей, прежде чем оценить результаты модели данных. Процесс горной промышленности данных затем завершается реализацией изменений менеджментом и их мониторингом.

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