Veri Bilimi karşı Veri Madenciliği: Ana Farklar

Veri odaklı bir dünyada yaşıyoruz, bu nedenle verilerle ilgili birçok kavram ortaya çıkıyor. Bu kavramlardan ikisi veri bilimi ve veri madenciliğidir, her ikisi de bugünün AI odaklı organizasyonlarının başarısı için çok önemlidir. 

İkisi arasındaki ana farkları anlamak önemlidir, bu nedenle her birini resmi olarak tanımlayarak başlayalım: 

• Veri Bilimi: Bir disiplinler arası alan olan veri bilimi, bilimsel yöntemlere, süreçlere, algoritmalara ve sistemlere dayanarak yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi ve içgörüler çıkarmak için güveniyor. Verilerden elde edilen bilgiler, geniş bir yelpazede alanlarda uygulanıyor.

• Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerinde desenleri keşfetme sürecidir ve bu, makine öğrenimi, istatistik ve veri tabanı sistemlerinin bir kombinasyonunu içeren yöntemlerin kullanılmasıyla gerçekleştirilir. Bilgisayar bilimi ve istatistiğin disiplinler arası bir alt alanı olan veri madenciliğinin genel amacı, bir veri kümesinden bilgi çıkarmak ve daha sonra kullanılabilmesi için dönüştürmektir.
  

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi alanında, uzmanlar veri aracılığıyla bir dizi yöntem, algoritma, sistem ve araç kullanarak anlam çıkarmaktadır. Bu, veri bilimcilerine hem yapılandırılmış veri hem de yapılandırılmamış veri için gerekli araçları sağlar. 

Veri bilimi, iş modelleri hakkında değerli içgörüler çıkarmak için son derece faydalıdır ve organizasyonların süreçler ve tüketiciler hakkında derin içgörüler elde etmesine yardımcı olur. Veri bilimi olmadan büyük veri bir şey değildir. Büyük veri, endüstriler boyunca milyarlarca dolarlık harcamaya neden olurken, kötü veri ABD’de yılda yaklaşık 3,1 trilyon dolarlık bir maliyetin olduğu tahmin edilmektedir, bu nedenle veri bilimi çok önemlidir. Veri işleme ve analizi kullanılarak bu kayıp değere dönüştürülebilir. 

Veri biliminin yükselişi, akıllı telefonların ve günlük hayatımızın dijitalleşmesinin yükselişiyle paraleldir. Dünyamızda muazzam miktarda veri vardır ve her gün daha fazla veri üretilmektedir. Aynı zamanda, bilgisayar gücü dramatik olarak artarken göreli maliyeti düşmüştür, bu da ucuz hesaplama gücünün geniş çapta kullanılabilir olmasını sağlamıştır. Veri bilimi, dijitalleşme ve ucuz hesaplama gücünü birleştirerek daha önce hiç görülmemiş bir şekilde daha fazla içgörü elde eder. 

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği söz konusu olduğunda, profesyoneller büyük veri kümelerini tarayarak iş sorunlarını çözmek için veri analizi yoluyla desenleri ve ilişkileri tanımlamaya yardımcı olur. Disiplinler arası alan, işleri.predict etmek ve daha iyi iş kararları almak için kullanılan çeşitli veri madenciliği teknikleri ve araçları içerir. 

Veri madenciliği aslında veri biliminde temel bir disiplin olarak kabul edilir ve bu, veritabanlarında bilgi keşfi (KDD) sürecinin yalnızca bir adımıdır, bu da veri toplama, işleme ve analizi için bir veri bilimi metodolojisidir. 

Veri madenciliği, başarılı analiz girişimlerinde kilit bir rol oynamaktadır ve iş zekası (BI) ve gelişmiş analitikte kullanılabilecek bilgiler üreten bir süreçtir. Etkili bir şekilde gerçekleştirildiğinde, pazarlama, reklamcılık, satış, müşteri desteği, imalat, tedarik zinciri yönetimi, insan kaynakları, finans ve daha fazlasını içeren iş stratejileri ve operasyonlarını geliştirir. 

Veri madenciliği süreci genellikle dört aşamaya bölünür: 

• Veri Toplama: Veri bilimcileri, analitik uygulamalar için ilgili verileri tanımlar ve toplar. Veriler, bir veri ambarı, bir veri göleti veya yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içeren diğer bir depodan gelebilir.

• Veri Hazırlama: Veri madenciliği için veri hazırlanır. Uzmanlar, veri keşfi, profilleme ve ön işleme ile başlar, ardından verileri hataları düzeltmek ve kalitesini iyileştirmek için temizler.

• Veri Madenciliği: Veri hazırlandıktan sonra, bir veri bilimcisi bir veri madenciliği tekniğine karar verir ve bunu gerçekleştirmek için bir veya daha fazla algoritma uygular.

• Veri Analizi: Veri madenciliği sonuçları, karar vermeyi ve iş eylemlerini iyileştirebilecek analitik modeller geliştirmeye yardımcı olur. Bulgular ayrıca veri görselleştirme veya başka bir teknik aracılığıyla iş yöneticileri ve kullanıcılarla paylaşılır. 

Veri Bilimi ve Veri Madenciliği Arasındaki Ana Farklar

Veri bilimi ve veri madenciliği arasındaki bazı ana farkları açıklamak için aşağıdaki noktaları listeleyebiliriz: 

• Veri bilimi alanı geniş ve veri yakalama, analiz ve içgörü çıkarmayı içerir. Veri madenciliği ise bir veri kümesinde değerli bilgi bulmaya yardımcı olan teknikleri içerir.

• Veri bilimi, istatistik, sosyal bilimler, veri görselleştirme, doğal dil işleme ve veri madenciliği gibi disiplinler arası bir alandır. Veri madenciliği ise veri biliminde bir alt kümedir.

• Veri bilimi, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olsun, her tür veri türüne güveniyor. Veri madenciliği genellikle yalnızca yapılandırılmış verileri içerir.

• Veri bilimi 1960’lardan beri varken, veri madenciliği 1990’larda ortaya çıktı.

• Veri bilimi alanı veri bilimine odaklanırken, veri madenciliği daha çok gerçek süreci ilgilendirir. 

Bu, iki kavram arasındaki farkların tam bir listesi değildir, ancak bazı ana noktaları kapsar.

Veri Bilimcisinin Rolü ve Becerileri

Bir veri bilimcisi, önce bir organizasyonun hedeflerini anlamalıdır ve bunu paydaşlar ve yöneticilerle yakın çalışarak gerçekleştirir. Ardından, verileri bu hedeflere ulaşmak ve işleri ilerletmek için nasıl kullanabileceğini inceler. 

Veri bilimcileri, esnek ve yeni fikirlere açık olmalıdır ve çeşitli alanlarda yenilikçi çözümler geliştirebilmelidir. Genellikle işbirliği içinde çalışan takımlarla birlikte çalışan veri bilimcileri, ayrıca farklı departmanlardaki iş kararları hakkında farkındalığa sahip olmalıdır. Bu, veri bilimcilerin iş kararlarında kritik bir rol oynayacak veri projelerine odaklanmalarını sağlar. 

Veri bilimcisinin rolü, projeler ilerledikçe iş içinde daha da entegre hale gelecektir, bu nedenle müşteri davranışı ve verilerin tüm işletmeyi geliştirmek için nasıl etkili bir şekilde kullanılabileceği hakkında derin bir anlayış geliştireceklerdir. 

*Veri bilimi becerileri geliştirmek ilgileniyorsanız, lütfen “En İyi 7 Veri Bilimi Sertifikası”mizi kontrol edin. 

Veri Madenciliği Süreci

Veri bilimcileri veya veri analistleri, veri madenciliği sürecinden sorumludur ve bu, çeşitli veri bilimi uygulamaları için veri madenciliği yapmak için kullanılan çeşitli teknikleri içerir. Bu alanda profesyoneller, genellikle tüm süreç boyunca belirli bir görev akışını takip eder ve bir yapı olmadığında, başlangıçta kolayca önlenebilecek sorunlarla karşılaşabilirlar. 

Uzmanlar, herhangi bir veriye dokunmadan önce iş hakkında anlayış kazanmaya başlar. Bu, işin hedeflerini ve veri madenciliği yaparak ne elde etmeye çalıştığını içerir. Bir veri analisti, ardından verilerin nasıl depolanacağını ve nihai sonucun nasıl görüneceğini anlar. 

İlerledikçe, ardından verileri toplamak, yüklemek, çıkarmak veya hesaplamak için başlar. Veriler temizlenir ve standartlaştırılır. Veriler temizlendiğinde, veri bilimcileri veri modelinin bulgularını değerlendirmeden önce ilişkiler, eğilimler veya desenler aramak için çeşitli teknikler kullanabilir. Veri madenciliği süreci, yönetim tarafından değişikliklerin uygulanması ve izlenmesiyle sonuçlanır. 

Bu, görevlerin genel bir akışıdır. Farklı veri madenciliği işleme modelleri farklı adımlar gerektirecektir.