Наука про дані vs Видобування даних: Ключові відмінності

Ми живемо у світі, керованому даними, тому існує багато концепцій, пов’язаних з даними. Дві такі концепції – наука про дані та видобування даних, обидві з яких мають важливе значення для успіху сучасних організацій, керованих штучним інтелектом.

Важливо зрозуміти ключові відмінності між цими двома концепціями, тому почнімо з формального визначення кожної:

• Наука про дані: Міжгалузева галузь, наука про дані спирається на наукові методи, процеси, алгоритми та системи для витягування або екстраполяції знань та висновків із структурованих та неструктурованих даних. Знання з даних застосовуються у широкому спектрі галузей.
• Видобування даних: Процес відкриття закономірностей у великих наборах даних за допомогою методів, що поєднують машинне навчання, статистику та системи баз даних. Міжгалузева підгалузь інформатики та статистики, загальна мета видобування даних полягає у витягуванні інформації з набору даних та перетворенні її для подальшого використання.

Що таке наука про дані?

У галузі науки про дані експерти витягують значення з даних за допомогою ряду методів, алгоритмів, систем та інструментів. Це надає вченим про дані необхідний арсенал для витягування висновків як із структурованих даних, так і з неструктурованих даних.

Наука про дані надзвичайно корисна для витягування цінних висновків про бізнес- закономірності, допомагаючи організаціям працювати краще завдяки глибоким висновкам про процеси та споживачів. Без науки про дані великі дані нічого не варті. Хоча великі дані відповідають за сотні мільярдів доларів витрат у різних галузях, погані дані, як оцінюється, коштують США близько 3,1 трильйона доларів на рік, тому наука про дані так важлива. За допомогою обробки та аналізу даних ці втрати можна перетворити на цінність.

Підйом науки про дані паралельний підйому смартфонів та цифровізації нашого повсякденного життя. У нашому світі існує величезна кількість даних, а щодня створюється ще більше. Одночасно обчислювальна потужність значно зросла, а відносна вартість зменшилася, що призвело до широкої доступності дешевої обчислювальної потужності. Наука про дані поєднує цифровізація та дешеву обчислювальну потужність для витягування більшої кількості висновків, ніж будь-коли раніше.

Що таке видобування даних?

Відносно видобування даних, професіонали розсортовують великі набори даних для ідентифікації закономірностей та відносин, які допомагають розв’язувати бізнес-проблеми за допомогою аналізу даних. Міжгалузева галузь включає кілька методів та інструментів видобування даних, які використовуються підприємствами для прогнозування майбутніх тенденцій та прийняття кращих бізнес-рішень.

Видобування даних фактично вважається основною дисципліною у галузі науки про дані, і це лише один крок у процесі відкриття знань у базах даних (KDD), який є методологією науки про дані для збору, обробки та аналізу даних.

Видобування даних є ключем до успішних ініціатив аналізу, генеруючи інформацію, яку можна використовувати в бізнес-інтелекті (BI) та просунутому аналізі. Коли його виконують ефективно, воно покращує бізнес-стратегії та операції, включаючи маркетинг, рекламу, продажі, підтримку клієнтів, виробництво, управління ланцюгами постачання, кадри, фінанси та інше.

Процес видобування даних зазвичай розділений на чотири стадії:

• Збір даних: Вчені про дані ідентифікують та збирають відповідні дані для застосунків аналізу. Дані можуть походити з хранилища даних, озера даних або іншого репозиторію, який містить як структуровані, так і неструктуровані дані.
• Підготовка даних: Дані підготування для видобування. Експерти починають з дослідження даних, профайлінгу та попередньої обробки, а потім очищують дані для виправлення помилок та покращення їх якості.
• Видобування даних: Після підготовки даних вчений про дані вибирає метод видобування даних та реалізує один або кілька алгоритмів для його виконання.
• Аналіз даних: Результати видобування даних допомагають розробляти аналітичні моделі, які можуть покращити процес прийняття рішень та бізнес-дій. Висновки також передаються бізнес-менеджерам та користувачам за допомогою візуалізації даних або іншого методу.

Ключові відмінності між наукою про дані та видобуванням даних

Ось перелік пунктів, які описують ключові відмінності між наукою про дані та видобуванням даних:

• Галузь науки про дані є широкою та включає захоплення даних, аналіз та витягування висновків. Видобування даних включає методи, які допомагають знайти цінну інформацію в наборі даних перед ідентифікацією прихованих закономірностей.
• Наука про дані є міждисциплінарною галуззю, яка складається зі статистики, соціальних наук, візуалізації даних, обробки природної мови та видобування даних. Видобування даних є підгалуззю науки про дані.
• Наука про дані спирається на будь-який тип даних, незалежно від того, чи це структуровані, напівструктуровані або неструктуровані дані. Видобування даних зазвичай включає лише структуровані дані.
• Наука про дані була заснована ще у 1960-х роках, тоді як видобування даних стало відомим лише у 1990-х роках.
• Галузь науки про дані зосереджена на самій науці про дані, тоді як видобування даних більше зайняте фактичним процесом.

Це не вичерпний перелік відмінностей між цими двома концепціями, але він охоплює деякі з основних.

Роль та навички спеціаліста з науки про дані

Спеціаліст з науки про дані повинен спочатку зрозуміти цілі організації, і він робить це, працюючи в тісній співпраці зі стейкхолдерами та керівниками. Потім вони вивчають, як дані можуть допомогти досягти цих цілей та просунути бізнес вперед.

Спеціалістам з науки про дані необхідно бути гнучкими та відкритими для нових ідей, і вони повинні бути здатні розробляти та пропонувати інноваційні рішення в різних галузях. Зазвичай працюючи в колаборативних командах, спеціалістам з науки про дані також необхідно володіти знаннями про бізнес-рішення в різних департаментах. Це дозволяє їм зосередити зусилля на проєктах з даних, які відіграють критичну роль у бізнес-рішеннях.

Роль спеціаліста з науки про дані, ймовірно, продовжить інтегруватися в бізнес, оскільки проєкти будуть розвиватися, тому вони розвинуть глибоке розуміння поведінки клієнтів та того, як дані можна ефективно використовувати для покращення всього бізнесу від верху до низу.

*Якщо ви зацікавлені у розвитку навичок науки про дані, переконайтесь, що переглянули нашу статтю «Топ-7 сертифікатів науки про дані».

Процес видобування даних

Спеціалісти з науки про дані або аналітики даних відповідають за процес видобування даних, який включає різні техніки, що використовуються для видобування даних для різних застосунків науки про дані. Професіонали в цій галузі зазвичай слідують певному потоку завдань протягом усього процесу, і без структури аналітики можуть зіткнутися з проблемами, які можна було легко запобігти на початку.

Експерти зазвичай починають з розуміння бізнесу ще до того, як торкнуться даних. Це включатиме цілі бізнесу та те, чого він намагається досягти за допомогою видобування даних. Аналітик даних потім розуміє дані, як вони будуть зберігатися, та те, яким може бути кінцевий результат.

Далі вони починають збирають, завантажують, витягують або обчислюють дані. Потім дані очищуються та стандартизуються. Як тільки дані будуть очищені, спеціалісти з науки про дані можуть використовувати різні техніки для пошуку відносин, тенденцій або закономірностей перед оцінкою висновків моделі даних. Процес видобування даних завершується тим, що керівництво реалізує зміни та контролює їх.

Важливо пам’ятати, що це загальний потік завдань. Різні моделі обробки даних вимагатимуть різних кроків.