Data Science เทียบกับ Data Mining: ความแตกต่างหลัก

เราอาศัยอยู่ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ดังนั้นจึงมีแนวคิดมากมายที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล สองแนวคิดดังกล่าวคือ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ การทำเหมืองข้อมูล ทั้งสองอย่างนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จขององค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในปัจจุบัน

เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเข้าใจความแตกต่างหลักๆ ระหว่างทั้งสอง ดังนั้น มาเริ่มต้นด้วยการกำหนดคำจำกัดความของแต่ละอย่างกันก่อน

• วิทยาศาสตร์ข้อมูล: เป็นสาขาวิชาที่ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ กระบวนการ อัลกอริทึม และระบบเพื่อถอดรหัสหรือสรุปความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ความรู้จากข้อมูลจะถูกนำไปใช้ในหลายๆ ด้าน
• การทำเหมืองข้อมูล: เป็นกระบวนการค้นหารูปแบบในเซตข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้วิธีการที่รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง การสถิติ และระบบฐานข้อมูล เป็นสาขาย่อยของวิทยาการคอมพิวเตอร์และสถิติ โดยมีเป้าหมายหลักในการถอดรหัสข้อมูลจากเซตข้อมูลและเปลี่ยนแปลงให้สามารถใช้ได้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญจะถอดรหัสความหมายจากข้อมูลโดยใช้วิธีการ อัลกอริทึม ระบบและเครื่องมือต่างๆ ซึ่งให้ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ด้วยเครื่องมือที่จำเป็นในการถอดรหัสข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีประโยชน์อย่างมากในการถอดรหัสข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับรูปแบบธุรกิจ ช่วยให้องค์กรสามารถทำงานได้ดีขึ้นด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการและผู้บริโภค หากไม่มีวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่จะไม่มีค่า ข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้เกิดการบริโภคหลายร้อยล้านเหรียญสหรัฐฯ ในหลายอุตสาหกรรม แต่ข้อมูลที่ไม่ดีทำให้สหรัฐฯ สูญเสียประมาณ 3.1 ล้านล้านเหรียญสหรัฐฯ ต่อปี ซึ่งเป็นเหตุผลที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญมาก โดยใช้การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปลี่ยนความสูญเสียให้เป็นค่า

การเพิ่มขึ้นของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสอดคล้องกับการเพิ่มขึ้นของสมาร์ทโฟนและการดิจิทัลไลเซชันของชีวิตประจำวันของเรา มีข้อมูลจำนวนมากลอยอยู่ในโลกของเรา และมีการสร้างข้อมูลเพิ่มเติมทุกวัน ในเวลาเดียวกัน กำลังประมวลผลคอมพิวเตอร์เพิ่มขึ้นอย่างมากในขณะที่ลดลงในราคาที่สัมพันธ์กัน ทำให้สามารถเข้าถึงกำลังประมวลผลที่ถูกได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมการดิจิทัลไลเซชันและกำลังประมวลผลที่ถูกเพื่อถอดรหัสข้อมูลเชิงลึกมากกว่าที่เคย

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

เมื่อพูดถึงการทำเหมืองข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญจะค้นหาเซตข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่ช่วยแก้ปัญหาธุรกิจโดยการวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งนี้เป็นสาขาย่อยของวิทยาการคอมพิวเตอร์และสถิติที่เกี่ยวข้องกับเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ ที่ใช้โดยธุรกิจเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตและตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น

การทำเหมืองข้อมูลถือเป็นสาขาหลักในวิทยาศาสตร์ข้อมูล และเป็นเพียงขั้นตอนเดียวในกระบวนการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล (KDD) ซึ่งเป็นแนวทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จ โดยสร้างข้อมูลที่สามารถใช้ในธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการวิเคราะห์ขั้นสูง เมื่อทำได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะช่วยปรับปรุงกลยุทธ์และการดำเนินงานทางธุรกิจ รวมถึงการตลาด การโฆษณา การขาย การสนับสนุนลูกค้า การผลิต การจัดการห่วงโซ่อุปทาน การบริหารทรัพยากรมนุษย์ การเงิน และอื่นๆ

โดยทั่วไปแล้ว กระบวนการทำเหมืองข้อมูลจะแบ่งออกเป็น 4 ระยะ

• การรวบรวมข้อมูล: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระบุและรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับการใช้งานแอปพลิเคชัน ข้อมูลอาจมาจากคลังข้อมูล คลังข้อมูลหรือแหล่งข้อมูลอื่นๆ ที่มีข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
• การเตรียมข้อมูล: ข้อมูลจะถูกเตรียมให้พร้อมสำหรับการทำเหมืองข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญเริ่มต้นด้วยการสำรวจข้อมูล การสร้างโปรไฟล์ และการประมวลผลข้อมูลก่อนทำความสะอาดข้อมูลเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดและปรับปรุงคุณภาพ
• การทำเหมืองข้อมูล: หลังจากเตรียมข้อมูลแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเลือกเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลและใช้อัลกอริทึมเพื่อทำการนั้น
• การวิเคราะห์ข้อมูล: ผลลัพธ์ของการทำเหมืองข้อมูลจะช่วยพัฒนามデルการวิเคราะห์ที่สามารถปรับปรุงการตัดสินใจและดำเนินการทางธุรกิจได้ ผลการวิเคราะห์จะถูกแบ่งปันกับผู้บริหารและผู้ใช้ธุรกิจผ่านการแสดงข้อมูลเชิงภาพหรือเทคนิคอื่นๆ

ความแตกต่างหลักๆ ระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทำเหมืองข้อมูล

ด้านล่างนี้เป็นรายการข้อที่อธิบายความแตกต่างหลักๆ ระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทำเหมืองข้อมูล

• สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลกว้างและรวมถึงการเก็บข้อมูล การวิเคราะห์ และการถอดรหัสข้อมูลเชิงลึก การทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับเทคนิคที่ช่วยค้นหาข้อมูลที่มีค่าในเซตข้อมูลก่อนที่จะใช้เพื่อระบุรูปแบบที่ซ่อนอยู่
• วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาหลายสาขาที่ประกอบด้วยสถิติ สังคมศาสตร์ การแสดงข้อมูลเชิงภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการทำเหมืองข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• วิทยาศาสตร์ข้อมูลพึ่งพาข้อมูลทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง หรือไม่มีโครงสร้าง การทำเหมืองข้อมูลโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น
• วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการสถาปนาแล้วตั้งแต่ปี 1960 ในขณะที่ การทำเหมืองข้อมูลกลายเป็นที่รู้จักในช่วงปี 1990
• สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่วิทยาศาสตร์ของข้อมูล ในขณะที่ การทำเหมืองข้อมูลให้ความสนใจกับกระบวนการทำเหมืองข้อมูลจริงๆ

สิ่งนี้ไม่ใช่รายการที่ครอบคลุมทั้งหมดของความแตกต่างระหว่างทั้งสองแนวคิด แต่ครอบคลุมความแตกต่างหลักๆ

บทบาทและทักษะของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องเข้าใจเป้าหมายขององค์กรก่อน และพวกเขาทำสิ่งนี้โดยทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้บริหาร จากนั้นพวกเขาจะตรวจสอบว่าข้อมูลสามารถช่วยให้บรรลุเป้าหมายและผลักดันธุรกิจไปข้างหน้าได้อย่างไร

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีความยืดหยุ่นและเปิดรับแนวคิดใหม่ๆ และพวกเขาควรสามารถพัฒนาและเสนอแนวคิดใหม่ๆ ที่หลากหลายได้ โดยทั่วไปทำงานเป็นทีม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องมีความตระหนักถึงการตัดสินใจทางธุรกิจในหลายๆ แผนก ซึ่งช่วยให้พวกเขามุ่งเน้นไปที่โครงการข้อมูลที่จะมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจ

บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีแนวโน้มที่จะรวมเข้ากับธุรกิจมากขึ้นเมื่อโครงการดำเนินไป ดังนั้นพวกเขาจะพัฒนาความเข้าใจที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าและวิธีการใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงธุรกิจทั้งหมดตั้งแต่บนลงล่าง

*หากคุณสนใจที่จะพัฒนาทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตรวจสอบ “การรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล 7 อันดับแรก”

กระบวนการทำเหมืองข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลมีความรับผิดชอบต่อกระบวนการทำเหมืองข้อมูล ซึ่งรวมถึงเทคนิคต่างๆ ที่ใช้ในการทำเหมืองข้อมูลสำหรับการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ โดยทั่วไปแล้ว ผู้เชี่ยวชาญในด้านนี้จะปฏิบัติตามลำดับงานที่เฉพาะเจาะจงตลอดกระบวนการ และหากไม่มีโครงสร้าง ผู้วิเคราะห์อาจพบปัญหาได้

ผู้เชี่ยวชาญจะเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจธุรกิจก่อนที่จะสัมผัสกับข้อมูลใดๆ ซึ่งจะรวมถึงเป้าหมายของธุรกิจและวัตถุประสงค์ของการทำเหมืองข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลจะเข้าใจข้อมูล วิธีการจัดเก็บ และผลลัพธ์สุดท้ายที่อาจเกิดขึ้น

จากนั้นพวกเขาจะเริ่มรวบรวม อัปโหลด ค้นหา หรือคำนวณข้อมูล ข้อมูลจะถูกทำความสะอาดและมาตรฐาน化 เมื่อข้อมูลสะอาดแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ หรือรูปแบบก่อนที่จะประเมินผลการค้นพบของแบบจำลองข้อมูล กระบวนการทำเหมืองข้อมูลจะถูกสรุปด้วยการนำการเปลี่ยนแปลงไปใช้และการติดตามผลโดยฝ่ายบริหาร

สิ่งสำคัญที่ต้องทราบคือสิ่งนี้เป็นลำดับงานทั่วไป รูปแบบการประมวลผลการทำเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกันจะจำเป็นต้องมีขั้นตอนที่แตกต่างกัน