مصنوعی ذہانت
ڈیٹا سائنس بمقابلہ ڈیٹا مائننگ: کلیدی فرق
ہم ڈیٹا سے چلنے والی دنیا میں رہتے ہیں، اس لیے ڈیٹا پر مشتمل بہت سے تصورات پیدا ہوتے ہیں۔ ایسے دو تصورات ہیں۔ ڈیٹا سائنس اور اعداد و شمار کوجھنا، یہ دونوں آج کی AI سے چلنے والی تنظیموں کی کامیابی کے لیے اہم ہیں۔
دونوں کے درمیان کلیدی اختلافات کو سمجھنا ضروری ہے، تو آئیے ہر ایک کی باضابطہ وضاحت کرتے ہوئے شروع کریں:
- ڈیٹا سائنس: ایک بین الضابطہ میدان، ڈیٹا سائنس سائنسی طریقوں، عمل، الگورتھم، اور نظاموں پر انحصار کرتا ہے تاکہ منظم اور غیر ساختہ ڈیٹا سے علم اور بصیرت کو نکالا جائے یا نکالا جا سکے۔ ڈیٹا سے حاصل ہونے والے علم کو پھر ڈومینز کی ایک وسیع رینج میں لاگو کیا جاتا ہے۔
- اعداد و شمار کوجھنا: مشین لرننگ، شماریات اور ڈیٹا بیس سسٹمز کے امتزاج پر مشتمل طریقوں کے استعمال کے ذریعے بڑے ڈیٹا سیٹس میں پیٹرن کی دریافت کا عمل۔ کمپیوٹر سائنس اور شماریات کا ایک بین الضابطہ ذیلی فیلڈ، ڈیٹا مائننگ کا مجموعی مقصد ڈیٹا سیٹ سے معلومات کو نکالنا اور اسے مزید استعمال کرنے کے لیے تبدیل کرنا ہے۔
ڈیٹا سائنس کیا ہے؟
ڈیٹا سائنس کے میدان میں، ماہرین طریقوں، الگورتھم، سسٹمز اور ٹولز کی ایک سیریز کے ذریعے ڈیٹا سے معنی نکالتے ہیں۔ یہ ڈیٹا سائنسدانوں کو دونوں سٹرکچرڈ ڈیٹا سے بصیرت نکالنے کے لیے ضروری ہتھیار فراہم کرتے ہیں، جو کہ انتہائی مخصوص اور پہلے سے طے شدہ فارمیٹ میں محفوظ ہوتا ہے، اور غیر ساختہ ڈیٹا، جس میں مختلف قسم کے ڈیٹا کو ان کے مقامی فارمیٹس میں ذخیرہ کیا جاتا ہے۔
ڈیٹا سائنس کاروباری نمونوں کے بارے میں قیمتی بصیرت نکالنے کے لیے ناقابل یقین حد تک مددگار ہے، تنظیموں کو عمل اور صارفین کے بارے میں گہری بصیرت کے ساتھ بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔ ڈیٹا سائنس کے بغیر، بڑا ڈیٹا کچھ بھی نہیں ہے۔ جب کہ بڑے اعداد و شمار صنعتوں میں سیکڑوں بلین ڈالر کے اخراجات کے لیے ذمہ دار ہیں، خراب ڈیٹا کا تخمینہ ہے کہ امریکہ کو سالانہ 3.1 ٹریلین ڈالر کا نقصان ہو رہا ہے، یہی وجہ ہے کہ ڈیٹا سائنس بہت اہم ہے۔ ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیہ کے استعمال کے ذریعے، اس نقصان کو قدر میں تبدیل کیا جا سکتا ہے۔
ڈیٹا سائنس کا عروج اسمارٹ فونز کے عروج اور ہماری روزمرہ کی زندگی کے ڈیجیٹائزیشن کے متوازی ہے۔ ہماری دنیا میں ڈیٹا کی ایک ناقابل یقین مقدار تیرتی رہتی ہے، اور ہر روز مزید پیدا ہوتا ہے۔ ایک ہی وقت میں، نسبتاً لاگت میں کمی کے ساتھ ساتھ کمپیوٹر کی طاقت میں زبردست اضافہ ہوا ہے، جس کے نتیجے میں سستی کمپیوٹنگ پاور کی وسیع دستیابی ہے۔ ڈیٹا سائنس پہلے سے کہیں زیادہ بصیرت حاصل کرنے کے لیے ڈیجیٹائزیشن اور سستی کمپیوٹنگ طاقت کو یکجا کرتی ہے۔
ڈیٹا مائننگ کیا ہے؟
جب ڈیٹا مائننگ کی بات آتی ہے تو پیشہ ور افراد ایسے نمونوں اور رشتوں کی نشاندہی کرنے کے لیے بڑے ڈیٹا سیٹ کے ذریعے ترتیب دیتے ہیں جو ڈیٹا کے تجزیہ کے ذریعے کاروباری مسائل کو حل کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ بین الضابطہ میدان میں ڈیٹا مائننگ کی متعدد تکنیکیں اور ٹولز شامل ہیں جو کاروبار کے ذریعے مستقبل کے رجحانات کی پیش گوئی کرنے اور بہتر کاروباری فیصلے کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔
ڈیٹا مائننگ کو دراصل ڈیٹا سائنس میں بنیادی ڈسپلن سمجھا جاتا ہے، اور یہ ڈیٹا بیس (KDD) کے عمل میں علم کی دریافت کا صرف ایک قدم ہے، جو ڈیٹا اکٹھا کرنے، پروسیسنگ اور تجزیہ کرنے کے لیے ڈیٹا سائنس کا طریقہ کار ہے۔
ڈیٹا مائننگ کامیاب تجزیہ اقدامات کی کلید ہے، ایسی معلومات پیدا کرنا جو کاروباری ذہانت (BI) اور جدید تجزیات میں استعمال کی جا سکتی ہیں۔ جب مؤثر طریقے سے کارکردگی کا مظاہرہ کیا جاتا ہے، تو یہ کاروباری حکمت عملیوں اور آپریشنز کو بہتر بناتا ہے جس میں مارکیٹنگ، اشتہارات، سیلز، کسٹمر سپورٹ، مینوفیکچرنگ، سپلائی چین مینجمنٹ، HR، فنانس اور بہت کچھ شامل ہے۔
ڈیٹا مائننگ کے عمل کو عام طور پر چار مراحل میں تقسیم کیا جاتا ہے:
- ڈیٹا اکٹھا کرنا: ڈیٹا سائنسدان تجزیاتی ایپلی کیشنز کے لیے متعلقہ ڈیٹا کی شناخت اور جمع کرتے ہیں۔ ڈیٹا یا تو ڈیٹا گودام، ڈیٹا جھیل، یا غیر ساختہ اور سٹرکچرڈ ڈیٹا دونوں پر مشتمل کسی دوسرے ذخیرہ سے آ سکتا ہے۔
- ڈیٹا کی تیاری: ڈیٹا کو کان کنی کے لیے تیار کیا جاتا ہے۔ ماہرین غلطیوں کو درست کرنے اور اس کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے ڈیٹا کو صاف کرنے سے پہلے ڈیٹا کی تلاش، پروفائلنگ اور پری پروسیسنگ سے شروع کرتے ہیں۔
- اعداد و شمار کوجھنا: ڈیٹا تیار ہونے کے بعد، ایک ڈیٹا سائنسدان ڈیٹا مائننگ کی تکنیک کو طے کرتا ہے اور اسے انجام دینے کے لیے ایک یا زیادہ الگورتھم لاگو کرتا ہے۔
- ڈیٹا تجزیہ: ڈیٹا مائننگ کے نتائج تجزیاتی ماڈل تیار کرنے میں مدد کرتے ہیں جو فیصلہ سازی اور کاروباری کارروائیوں کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ ڈیٹا ویژولائزیشن یا کسی دوسری تکنیک کے ذریعے نتائج کو بزنس ایگزیکٹوز اور صارفین کے ساتھ بھی شیئر کیا جاتا ہے۔
ڈیٹا سائنس اور ڈیٹا مائننگ کے درمیان کلیدی فرق
یہاں پوائنٹس کی ایک فہرست ہے جو ڈیٹا سائنس اور ڈیٹا مائننگ کے درمیان اہم فرق کو بیان کرتی ہے:
- کا میدان ڈیٹا سائنس وسیع ہے اور اس میں ڈیٹا کی کیپچرنگ، تجزیہ اور بصیرت کا اخراج شامل ہے۔ اعداد و شمار کوجھنا اس میں ایسی تکنیکیں شامل ہیں جو پوشیدہ نمونوں کی شناخت کے لیے ڈیٹاسیٹ کو استعمال کرنے سے پہلے اس میں قیمتی معلومات تلاش کرنے میں مدد کرتی ہیں۔
- ڈیٹا سائنس اعداد و شمار، سماجی علوم، ڈیٹا ویژولائزیشن، قدرتی زبان کی پروسیسنگ، اور ڈیٹا مائننگ پر مشتمل ایک کثیر الشعبہ فیلڈ ہے۔ اعداد و شمار کوجھنا ڈیٹا سائنس کا سب سیٹ ہے۔
- ڈیٹا سائنس ہر قسم کے ڈیٹا پر انحصار کرتا ہے، اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ یہ ساختی، نیم ساختہ، یا غیر ساختہ ہے۔ اعداد و شمار کوجھنا عام طور پر صرف سٹرکچرڈ ڈیٹا شامل ہوتا ہے۔
- ڈیٹا سائنس 1960 کے بعد سے قائم کیا گیا ہے، جبکہ اعداد و شمار کوجھنا صرف 1990 کی دہائی میں مشہور ہوا۔
- کا میدان ڈیٹا سائنس ڈیٹا کی سائنس پر توجہ مرکوز کرتا ہے، جبکہ اعداد و شمار کوجھنا اصل عمل سے زیادہ فکر مند ہے۔
یہ کسی بھی طرح سے دونوں تصورات کے درمیان فرق کی ایک مکمل فہرست نہیں ہے، لیکن اس میں کچھ اہم تصورات کا احاطہ کیا گیا ہے۔
ڈیٹا سائنسدان کا کردار اور ہنر
ایک ڈیٹا سائنسدان کو پہلے کسی تنظیم کے مقاصد کو سمجھنا چاہیے، اور وہ اسٹیک ہولڈرز اور ایگزیکٹوز کے ساتھ مل کر کام کر کے ایسا کرتے ہیں۔ پھر وہ جانچتے ہیں کہ ڈیٹا ان اہداف کو حاصل کرنے اور کاروبار کو آگے بڑھانے میں کس طرح مدد کر سکتا ہے۔
ڈیٹا سائنسدانوں کو لچکدار اور نئے آئیڈیاز کے لیے کھلے رہنے کی ضرورت ہے، اور انہیں تمام شعبوں میں اختراعی حل تیار کرنے اور تجویز کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ عام طور پر باہمی تعاون کی ٹیموں میں کام کرتے ہوئے، ڈیٹا سائنسدانوں کو مختلف محکموں کے اندر کاروباری فیصلوں کے بارے میں آگاہی بھی ہونی چاہیے۔ یہ انہیں ڈیٹا پراجیکٹس پر توجہ مرکوز کرنے کے قابل بناتا ہے جو کاروباری فیصلہ سازی میں اہم کردار ادا کریں گے۔
ڈیٹا سائنسدان کا کردار ممکنہ طور پر ایک کاروبار میں مزید مربوط ہوتا رہے گا جیسے جیسے پروجیکٹ آگے بڑھتے ہیں، اس لیے وہ کسٹمر کے رویے کے بارے میں ایک مضبوط سمجھ پیدا کریں گے اور کس طرح ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے پورے کاروبار کو اوپر سے نیچے تک بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
*اگر آپ ڈیٹا سائنس کی مہارتوں کو فروغ دینے میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو یقینی بنائیں کہ ہمارے "ٹاپ 7 ڈیٹا سائنس سرٹیفیکیشن".
ڈیٹا مائننگ کا عمل
ڈیٹا سائنسدان یا ڈیٹا تجزیہ کار ڈیٹا مائننگ کے عمل کے لیے ذمہ دار ہیں، جس میں مختلف تکنیکیں شامل ہیں جو ڈیٹا سائنس کی مختلف ایپلی کیشنز کے لیے ڈیٹا کو مائن کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ اس فیلڈ میں پیشہ ور افراد عام طور پر پورے عمل کے ساتھ کاموں کے ایک مخصوص بہاؤ کی پیروی کرتے ہیں، اور بغیر کسی ڈھانچے کے، تجزیہ کاروں کو ایسے مسائل کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے جنہیں ابتدا میں آسانی سے روکا جا سکتا تھا۔
ماہرین عام طور پر کسی بھی ڈیٹا کو چھونے سے بہت پہلے کاروبار کو سمجھ کر شروع کریں گے۔ اس میں کاروبار کے اہداف اور کان کنی کے ڈیٹا کے ذریعے وہ کیا حاصل کرنے کی کوشش کر رہا ہے شامل ہوں گے۔ ڈیٹا تجزیہ کار اس کے بعد ڈیٹا کو سمجھے گا، اسے کیسے ذخیرہ کیا جائے گا، اور حتمی نتیجہ کیسا ہو سکتا ہے۔
آگے بڑھتے ہوئے، وہ پھر ڈیٹا اکٹھا کرنا، اپ لوڈ کرنا، نکالنا، یا حساب لگانا شروع کر دیں گے۔ اس کے بعد اسے صاف اور معیاری بنایا جاتا ہے۔ ایک بار جب ڈیٹا صاف ہو جاتا ہے، ڈیٹا سائنسدان ڈیٹا ماڈل کے نتائج کا اندازہ لگانے سے پہلے تعلقات، رجحانات یا نمونوں کو تلاش کرنے کے لیے مختلف تکنیکوں کا استعمال کر سکتے ہیں۔ اس کے بعد ڈیٹا مائننگ کا عمل انتظامی تبدیلیوں کو نافذ کرنے اور ان کی نگرانی کے ساتھ اختتام پذیر ہوتا ہے۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ یہ کاموں کا ایک عمومی بہاؤ ہے۔ مختلف ڈیٹا مائننگ پروسیسنگ ماڈلز کو مختلف مراحل کی ضرورت ہوگی۔
