Khoa học Dữ liệu đối đầu Khai thác Dữ liệu: Sự khác biệt chính

Chúng ta đang sống trong một thế giới được thúc đẩy bởi dữ liệu, vì vậy có nhiều khái niệm liên quan đến dữ liệu xuất hiện. Hai khái niệm như vậy là khoa học dữ liệu và khai thác dữ liệu, cả hai đều quan trọng cho sự thành công của các tổ chức được thúc đẩy bởi AI ngày nay.

Điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt chính giữa hai khái niệm này, vì vậy hãy bắt đầu bằng cách định nghĩa chính thức từng khái niệm:

• Khoa học Dữ liệu: Là một lĩnh vực liên ngành, khoa học dữ liệu dựa trên các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất hoặc suy diễn kiến thức và thông tin từ dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Kiến thức từ dữ liệu sau đó được áp dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Khai thác Dữ liệu: Quá trình khám phá các mẫu trong tập dữ liệu lớn thông qua việc sử dụng các phương pháp kết hợp máy học, thống kê và hệ thống cơ sở dữ liệu. Là một lĩnh vực liên ngành của khoa học máy tính và thống kê, mục tiêu tổng thể của khai thác dữ liệu là trích xuất thông tin từ tập dữ liệu và chuyển đổi nó để sử dụng thêm.

Khoa học Dữ liệu là gì?

Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, các chuyên gia trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu thông qua một loạt các phương pháp, thuật toán, hệ thống và công cụ. Những công cụ này cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu vũ khí cần thiết để trích xuất thông tin từ cả dữ liệu có cấu trúc, được lưu trữ trong định dạng được định nghĩa trước, và dữ liệu không có cấu trúc, liên quan đến nhiều loại dữ liệu được lưu trữ trong định dạng gốc của chúng.

Khoa học dữ liệu vô cùng hữu ích cho việc trích xuất thông tin quý giá về các mẫu kinh doanh, giúp các tổ chức hoạt động tốt hơn với thông tin sâu sắc về quy trình và người tiêu dùng. Không có khoa học dữ liệu, dữ liệu lớn không có gì. Trong khi dữ liệu lớn chịu trách nhiệm cho hàng trăm tỷ đô la chi tiêu trên các ngành công nghiệp, dữ liệu xấu được ước tính gây thiệt hại cho Hoa Kỳ khoảng 3,1 nghìn tỷ đô la mỗi năm, đó là lý do tại sao khoa học dữ liệu lại quan trọng như vậy. Thông qua việc sử dụng xử lý và phân tích dữ liệu, tổn thất này có thể được chuyển thành giá trị.

Sự phát triển của khoa học dữ liệu song song với sự phát triển của điện thoại thông minh và số hóa cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Có một lượng dữ liệu khổng lồ đang trôi nổi trong thế giới của chúng ta, và nhiều hơn được tạo ra mỗi ngày. Đồng thời, sức mạnh tính toán đã tăng đáng kể trong khi giảm chi phí tương đối, dẫn đến sự sẵn có rộng rãi của sức mạnh tính toán giá rẻ. Khoa học dữ liệu kết hợp số hóa và sức mạnh tính toán giá rẻ để trích xuất nhiều thông tin hơn bao giờ hết.

Khai thác Dữ liệu là gì?

Khi nói đến khai thác dữ liệu, các chuyên gia sẽ sàng lọc qua các tập dữ liệu lớn để xác định các mẫu và mối quan hệ giúp giải quyết các vấn đề kinh doanh thông qua phân tích dữ liệu. Lĩnh vực liên ngành này bao gồm nhiều kỹ thuật và công cụ khai thác dữ liệu được các doanh nghiệp sử dụng để dự đoán xu hướng tương lai và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.

Khai thác dữ liệu thực sự được coi là một lĩnh vực cốt lõi trong khoa học dữ liệu, và nó chỉ là một bước trong quá trình khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu (KDD), đây là một phương pháp khoa học dữ liệu để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu.

Khai thác dữ liệu là chìa khóa cho các sáng kiến phân tích thành công, tạo ra thông tin có thể được sử dụng trong kinh doanh thông minh (BI) và phân tích nâng cao. Khi được thực hiện hiệu quả, nó cải thiện các chiến lược và hoạt động kinh doanh, bao gồm tiếp thị, quảng cáo, bán hàng, hỗ trợ khách hàng, sản xuất, quản lý chuỗi cung ứng, nhân sự, tài chính và nhiều hơn nữa.

Quá trình khai thác dữ liệu thường được chia thành bốn giai đoạn:

• Thu thập Dữ liệu: Các nhà khoa học dữ liệu xác định và thu thập dữ liệu liên quan cho các ứng dụng phân tích. Dữ liệu có thể đến từ kho dữ liệu, hồ dữ liệu hoặc kho chứa khác có cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.
• Chuẩn bị Dữ liệu: Dữ liệu được chuẩn bị để khai thác. Các chuyên gia bắt đầu với khám phá dữ liệu, tạo hồ sơ và tiền xử lý trước khi làm sạch dữ liệu để sửa lỗi và cải thiện chất lượng.
• Khai thác Dữ liệu: Sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, một nhà khoa học dữ liệu quyết định một kỹ thuật khai thác dữ liệu và thực hiện một hoặc nhiều thuật toán để thực hiện nó.
• Phân tích Dữ liệu: Kết quả của khai thác dữ liệu giúp phát triển các mô hình phân tích có thể cải thiện việc ra quyết định và hành động kinh doanh. Các phát hiện cũng được chia sẻ với các nhà điều hành và người dùng kinh doanh thông qua trực quan hóa dữ liệu hoặc một số kỹ thuật khác.

Sự khác biệt chính giữa Khoa học Dữ liệu và Khai thác Dữ liệu

Dưới đây là danh sách các điểm mô tả sự khác biệt chính giữa khoa học dữ liệu và khai thác dữ liệu:

• Lĩnh vực khoa học dữ liệu rộng và bao gồm việc thu thập dữ liệu, phân tích và trích xuất thông tin. Khai thác dữ liệu liên quan đến các kỹ thuật giúp tìm thông tin quý giá trong một tập dữ liệu trước khi sử dụng nó để xác định các mẫu ẩn.
• Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành bao gồm thống kê, khoa học xã hội, trực quan hóa dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác dữ liệu. Khai thác dữ liệu là một tập con của khoa học dữ liệu.
• Khoa học dữ liệu dựa trên mọi loại dữ liệu, không quan trọng liệu đó là dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hay không có cấu trúc. Khai thác dữ liệu thường chỉ liên quan đến dữ liệu có cấu trúc.
• Khoa học dữ liệu đã được thành lập từ những năm 1960, trong khi khai thác dữ liệu chỉ trở nên nổi tiếng vào những năm 1990.
• Lĩnh vực khoa học dữ liệu tập trung vào khoa học của dữ liệu, trong khi khai thác dữ liệu quan tâm hơn đến quá trình thực tế.

Đây không phải là một danh sách đầy đủ về sự khác biệt giữa hai khái niệm, nhưng nó bao gồm một số điểm chính.

Vai trò và Kỹ năng của một Nhà khoa học Dữ liệu

Một nhà khoa học dữ liệu phải hiểu rõ mục tiêu của một tổ chức, và họ làm điều này bằng cách làm việc chặt chẽ với các bên liên quan và giám đốc điều hành. Họ sau đó kiểm tra cách dữ liệu có thể giúp đạt được những mục tiêu đó và thúc đẩy kinh doanh phát triển.

Các nhà khoa học dữ liệu cần phải linh hoạt và cởi mở với các ý tưởng mới, và họ nên có khả năng phát triển và đề xuất các giải pháp sáng tạo trên nhiều lĩnh vực. Thông thường làm việc trong các nhóm cộng tác, các nhà khoa học dữ liệu cũng phải có nhận thức về các quyết định kinh doanh trong các bộ phận khác nhau. Điều này cho phép họ tập trung nỗ lực vào các dự án dữ liệu sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định kinh doanh.

Vai trò của một nhà khoa học dữ liệu có khả năng sẽ trở nên tích hợp hơn vào kinh doanh khi các dự án tiến triển, vì vậy họ sẽ phát triển sự hiểu biết mạnh mẽ về hành vi của khách hàng và cách dữ liệu có thể được sử dụng hiệu quả để cải thiện toàn bộ kinh doanh từ trên xuống dưới.

*Nếu bạn quan tâm đến việc phát triển kỹ năng khoa học dữ liệu, hãy đảm bảo kiểm tra “7 Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu hàng đầu.”

Quá trình Khai thác Dữ liệu

Các nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm cho quá trình khai thác dữ liệu, bao gồm các kỹ thuật được sử dụng để khai thác dữ liệu cho các ứng dụng khoa học dữ liệu khác nhau. Các chuyên gia trong lĩnh vực này thường tuân theo một luồng công việc cụ thể trên toàn bộ quá trình, và không có cấu trúc, các nhà phân tích có thể gặp phải các vấn đề có thể đã được ngăn chặn dễ dàng ở đầu.

Các chuyên gia thường bắt đầu bằng cách hiểu kinh doanh lâu trước khi chạm vào bất kỳ dữ liệu nào. Điều này sẽ bao gồm các mục tiêu của kinh doanh và những gì nó đang cố gắng đạt được bằng cách khai thác dữ liệu. Một nhà phân tích dữ liệu sau đó sẽ hiểu dữ liệu, cách nó sẽ được lưu trữ và kết quả cuối cùng có thể trông như thế nào.

Tiếp theo, họ sẽ bắt đầu thu thập, tải lên, trích xuất hoặc tính toán dữ liệu. Dữ liệu sau đó được làm sạch và tiêu chuẩn hóa. Khi dữ liệu đã sạch, các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các kỹ thuật khác nhau để tìm kiếm mối quan hệ, xu hướng hoặc mẫu trước khi đánh giá các phát hiện của mô hình dữ liệu. Quá trình khai thác dữ liệu sau đó được kết thúc với việc quản lý thực hiện các thay đổi và theo dõi chúng.

Điều quan trọng là phải lưu ý rằng đây là một luồng công việc chung. Các mô hình xử lý khai thác dữ liệu khác nhau sẽ yêu cầu các bước khác nhau.