Data Science проти Data Mining: ключові відмінності

Ми живемо у світі, що керується даними, тому виникає багато концепцій, пов’язаних із даними. Таких понять дві наука про дані та видобуток даних, обидва з яких мають вирішальне значення для успіху сучасних організацій, керованих ШІ. 

Важливо розуміти ключові відмінності між ними, тому давайте почнемо з формального визначення кожного: 

• Наука про дані: Міждисциплінарна галузь, наука про дані спирається на наукові методи, процеси, алгоритми та системи для вилучення або екстраполяції знань і ідей зі структурованих і неструктурованих даних. Знання з даних потім застосовуються в широкому діапазоні областей.

• Видобуток даних: Процес виявлення закономірностей у великих наборах даних за допомогою методів, що включають поєднання машинного навчання, статистики та систем баз даних. Міждисциплінарна підгалузь інформатики та статистики, загальна мета інтелектуального аналізу даних полягає в тому, щоб отримати інформацію з набору даних і перетворити її для подальшого використання.
  

Що таке наука даних?

У галузі науки про дані експерти витягують значення з даних за допомогою низки методів, алгоритмів, систем та інструментів. Вони надають дослідникам даних необхідний арсенал для отримання інформації як зі структурованих даних, які є дуже специфічними та зберігаються в попередньо визначеному форматі, так і з неструктурованих даних, які включають різні типи даних, що зберігаються у їхніх рідних форматах. 

Наука про дані неймовірно корисна для отримання цінної інформації про бізнес-шаблони, допомагаючи організаціям працювати краще завдяки глибокому розумінню процесів і споживачів. Без науки про дані великі дані ніщо. У той час як великі дані спричиняють витрати сотень мільярдів доларів у галузях промисловості, за оцінками, погані дані обходяться США приблизно в 3.1 трильйона доларів на рік, тому наука про дані є такою важливою. За допомогою обробки та аналізу даних цю втрату можна перетворити на вартість. 

Розвиток науки про дані відбувається паралельно з розвитком смартфонів і оцифруванням нашого повсякденного життя. У нашому світі циркулює неймовірна кількість даних, і кожного дня створюється більше. У той же час потужність комп’ютера різко зросла, а відносна вартість зменшилася, що призвело до широкої доступності дешевої обчислювальної потужності. Наука про дані поєднує оцифровку та дешеву обчислювальну потужність, щоб отримати більше розуміння, ніж будь-коли раніше. 

Що таке інтелектуальний аналіз даних? 

Коли мова заходить про інтелектуальний аналіз даних, професіонали сортують великі набори даних, щоб визначити закономірності та зв’язки, які допомагають вирішити бізнес-проблеми за допомогою аналізу даних. Міждисциплінарна сфера включає кілька методів інтелектуального аналізу даних та інструментів, які використовуються підприємствами для прогнозування майбутніх тенденцій і прийняття кращих бізнес-рішень. 

Інтелектуальний аналіз даних насправді вважається основною дисципліною в науці про дані, і це лише один крок у процесі виявлення знань у базах даних (KDD), який є науковою методологією даних для збору, обробки та аналізу даних. 

Інтелектуальний аналіз даних є ключем до успішних аналітичних ініціатив, генеруючи інформацію, яку можна використовувати в бізнес-аналітиці (BI) і розширеній аналітиці. При ефективному виконанні він покращує бізнес-стратегії та операції, включаючи маркетинг, рекламу, продажі, підтримку клієнтів, виробництво, управління ланцюгом поставок, кадри, фінанси тощо. 

Процес аналізу даних зазвичай поділяють на чотири етапи: 

• Збір даних: Науковці даних визначають і збирають відповідні дані для аналітичних програм. Дані можуть надходити зі сховища даних, озера даних або іншого сховища, що містить як неструктуровані, так і структуровані дані.

• Підготовка даних: Дані підготовлені для видобутку. Експерти починають із дослідження даних, профілювання та попередньої обробки, перш ніж очищати дані, щоб виправити помилки та покращити їх якість.

• Видобуток даних: Після того, як дані були підготовлені, фахівець з даних обирає техніку інтелектуального аналізу даних і реалізує один або кілька алгоритмів для її виконання.

• Аналіз даних: Результати інтелектуального аналізу даних допомагають розробити аналітичні моделі, які можуть покращити процес прийняття рішень і бізнес-дій. Висновки також передаються керівникам компаній і користувачам за допомогою візуалізації даних або інших методів. 

Ключові відмінності між Data Science та Data Mining

Ось список пунктів, які описують ключові відмінності між наукою про дані та інтелектуальним аналізом даних: 

• Поле Росії наука про дані є широким і включає в себе збір даних, аналіз і вилучення ідей. Видобуток даних передбачає прийоми, які допомагають знайти цінну інформацію в наборі даних перед тим, як використовувати його для виявлення прихованих закономірностей.

• Наука про дані це багатодисциплінарна галузь, що складається зі статистики, соціальних наук, візуалізації даних, обробки природної мови та аналізу даних. Видобуток даних є підмножиною науки про дані.

• Наука про дані покладається на всі типи даних, незалежно від того, структуровані вони, напівструктуровані чи неструктуровані. Видобуток даних зазвичай включає лише структуровані дані.

• Наука про дані була створена з 1960-х років, тоді як видобуток даних стало відомо лише в 1990-х роках.

• Поле Росії наука про дані фокусується на науці про дані, а видобуток даних більше стурбований фактичним процесом. 

Це далеко не вичерпний перелік відмінностей між двома поняттями, але він охоплює деякі з основних.

Роль і навички Data Scientist

Науковець з даних повинен спочатку зрозуміти цілі організації, і вони досягають цього, тісно співпрацюючи із зацікавленими сторонами та керівниками. Потім вони досліджують, як дані можуть допомогти досягти цих цілей і просунути бізнес вперед. 

Науковці даних повинні бути гнучкими та відкритими до нових ідей, а також вони повинні мати можливість розробляти та пропонувати інноваційні рішення в різних галузях. Зазвичай, працюючи в командах для співпраці, науковці з даних також повинні бути обізнані про бізнес-рішення в різних відділах. Це дає їм змогу зосередити зусилля на проектах даних, які відіграватимуть вирішальну роль у прийнятті бізнес-рішень. 

Роль спеціаліста з даних, ймовірно, продовжуватиме ставати все більш інтегрованою в бізнес у міру просування проектів, тож вони розвинуть чітке розуміння поведінки клієнтів і того, як дані можна ефективно використовувати для покращення всього бізнесу від верху до низу. 

*Якщо ви зацікавлені в розвитку навичок науки про дані, обов’язково перегляньте наш «7 найкращих сертифікатів Data Science». 

Процес інтелектуального аналізу даних

Науковці даних або аналітики даних відповідають за процес інтелектуального аналізу даних, який включає різні методи, які використовуються для аналізу даних для різних програм обробки даних. Професіонали в цій галузі зазвичай дотримуються певного потоку завдань протягом усього процесу, і без структури аналітики можуть зіткнутися з проблемами, яким легко можна було б запобігти на початку. 

Експерти зазвичай починають з розуміння бізнесу задовго до того, як будуть задіяні будь-які дані. Це включатиме цілі бізнесу та те, чого він намагається досягти за допомогою аналізу даних. Потім аналітик даних зрозуміє дані, як вони будуть зберігатися та яким може бути кінцевий результат. 

Далі вони почнуть збирати, завантажувати, витягувати або обчислювати дані. Потім його очищають і стандартизують. Після того, як дані чисті, дослідники даних можуть використовувати різні методи для пошуку взаємозв’язків, тенденцій або закономірностей перед оцінкою результатів моделі даних. Потім процес інтелектуального аналізу даних завершується тим, що керівництво впроваджує зміни та контролює їх. 

Важливо зазначити, що це загальний потік завдань. Різні моделі обробки даних вимагатимуть різних етапів.