Data Science mot Data Mining: Nyckelskillnader

Vi lever i en värld som drivs av data, så det finns många begrepp som involverar data som dyker upp. Två sådana begrepp är data science och data mining, båda är avgörande för dagens AI-drivna organisationers framgång. 

Det är viktigt att förstå de viktigaste skillnaderna mellan de två, så låt oss börja med att formaliserat definiera var och en: 

• Data Science: Ett tvärvetenskapligt område, data science förlitar sig på vetenskapliga metoder, processer, algoritmer och system för att extrahera eller extrapolera kunskap och insikter från strukturerad och ostrukturerad data. Kunskap från data tillämpas sedan över ett brett spektrum av områden.

• Data Mining: Processen att upptäcka mönster i stora datamängder genom användning av metoder som involverar en kombination av maskinlärning, statistik och databassystem. Ett tvärvetenskapligt underområde inom datavetenskap och statistik, det övergripande målet med data mining är att extrahera information från en datamängd och omvandla den för att användas vidare.
  

Vad är Data Science?

Inom området data science extraherar experter mening från data genom en serie metoder, algoritmer, system och verktyg. Dessa ger data scientisterna det nödvändiga vapenarsenalen för att extrahera insikt från både strukturerad data, som är högt specifik och lagrad i ett fördefinierat format, och ostrukturerad data, som innefattar olika typer av data lagrade i sina ursprungliga format. 

Data science är otroligt hjälpsamt för att extrahera värdefulla insikter om affärsmönster, hjälper organisationer att prestera bättre med djupa insikter i processer och konsumenter. Utan data science är stordata ingenting. Medan stordata är ansvarig för hundratals miljarder dollar i utgifter över branscher, beräknas dålig data kosta USA runt 3,1 biljoner dollar om året, vilket är varför data science är så avgörande. Genom användning av data bearbetning och analys kan denna förlust omvandlas till värde. 

Data sciences uppgång är parallell med uppgången av smartphones och digitaliseringen av våra dagliga liv. Det finns en otrolig mängd data som flyter runt i vår värld, och mer produceras varje dag. Samtidigt har datorkraften ökat kraftigt medan den relativa kostnaden har minskat, vilket har resulterat i den breda tillgängligheten av billig datorkraft. Data science kombinerar digitalisering och billig datorkraft för att extrahera mer insikt än någonsin tidigare. 

Vad är Data Mining? 

När det gäller data mining, sorterar proffs igenom stora datamängder för att identifiera mönster och relationer som hjälper till att lösa affärsproblem genom dataanalys. Det tvärvetenskapliga området involverar flera data mining-tekniker och verktyg som används av företag för att förutsäga framtida trender och fatta bättre affärsbeslut. 

Data mining anses faktiskt vara en kärndisciplin inom data science, och det är bara ett steg i processen för kunskapsupptäckt i databaser (KDD), som är en data science-metodik för insamling, bearbetning och analys av data. 

Data mining är nyckeln till framgångsrika analysinitiativ, genererar information som kan användas i business intelligence (BI) och avancerad analys. När det utförs effektivt, förbättrar det affärsstrategier och operationer, inklusive marknadsföring, reklam, försäljning, kundsupport, tillverkning, leverantörskedja, HR, finans och mer. 

Data mining-processen är vanligtvis uppdelad i fyra faser: 

• Data Insamling: Data scientisterna identifierar och samlar relevant data för analytiska tillämpningar. Data kan komma från ett data warehouse, en data lake eller någon annan lagringsplats som innehåller både ostrukturerad och strukturerad data.

• Data Förberedelse: Data förbereds för att gruvas. Experter börjar med datautforskning, profilering och förbearbetning innan de rensar data för att korrigera fel och förbättra dess kvalitet.

• Data Mining: Efter att data har förberetts, bestämmer en data scientist sig för en data mining-teknik och implementerar en eller flera algoritmer för att utföra den.

• Data Analys: Resultaten från data mining hjälper till att utveckla analytiska modeller som kan förbättra beslutsfattning och affärsåtgärder. Fynd presenteras också för affärschefer och användare genom data visualisering eller någon annan teknik. 

Nyckelskillnader mellan Data Science och Data Mining

Här är en lista med punkter som beskriver nyckelskillnader mellan data science och data mining: 

• Området data science är brett och inkluderar insamling av data, analys och extrahering av insikter. Data mining involverar tekniker som hjälper till att hitta värdefull information i en datamängd innan man identifierar dolda mönster.

• Data science är ett tvärvetenskapligt område som består av statistik, samhällsvetenskap, data visualisering, naturligt språk och data mining. Data mining är en undergrupp till data science.

• Data science förlitar sig på alla typer av data, oavsett om det är strukturerad, halvstrukturerad eller ostrukturerad. Data mining involverar vanligtvis bara strukturerad data.

• Data science har etablerats sedan 1960-talet, medan data mining blev känt först på 1990-talet.

• Området data science fokuserar på datavetenskap, medan data mining är mer inriktat på den faktiska processen. 

Detta är på inget sätt en uttömmande lista över skillnaderna mellan de två begreppen, men det täcker några av de viktigaste.

Rollen och färdigheterna hos en Data Scientist

En data scientist måste först förstå organisationens mål, och de gör detta genom att arbeta nära med intressenter och chefer. De undersöker sedan hur data kan hjälpa till att uppnå dessa mål och driva företaget framåt. 

Data scientisterna krävs för att vara flexibla och öppna för nya idéer, och de bör kunna utveckla och föreslå innovativa lösningar över områden. Vanligtvis arbetar de i samarbetsgrupper, data scientisterna måste också ha en medvetenhet om affärsbeslut inom olika avdelningar. Detta möjliggör för dem att fokusera på dataprojekt som kommer att spela en avgörande roll i affärsbeslutsfattandet. 

Rollen som data scientist kommer troligen att bli mer integrerad i företaget när projekt fortskrider, så de kommer att utveckla en stark förståelse för kundbeteende och hur data kan användas effektivt för att förbättra hela företaget från topp till botten. 

*Om du är intresserad av att utveckla data science-färdigheter, se till att kolla in vår “Top 7 Data Science Certifications.” 

Data Mining-processen

Data scientisterna eller data analytikerna är ansvariga för data mining-processen, som inkluderar olika tekniker som används för att gruva data för olika data science-tillämpningar. Proffs inom detta område följer vanligtvis en specifik uppgiftsflöde längs hela processen, och utan en struktur kan analytikerna möta problem som kunde ha undvikits i början. 

Experterna börjar vanligtvis med att förstå affären långt innan någon data berörs. Detta inkluderar affärens mål och vad de försöker uppnå genom att gruva data. En data analytiker kommer sedan att förstå data, hur den kommer att lagras och vad det slutliga resultatet kan se ut. 

Därefter samlar de in, laddar upp, extraherar eller beräknar data. Den rensas sedan och standardiseras. När data är ren kan data scientisterna använda olika tekniker för att söka efter relationer, trender eller mönster innan de utvärderar resultaten från datamodellen. Data mining-processen avslutas sedan med att ledningen implementerar förändringarna och övervakar dem. 

Det är viktigt att notera att detta är en allmän uppgiftsflöde. Olika data mining-bearbetningsmodeller kommer att kräva olika steg.