Data Science vs Data Mining: differenze chiave
Viviamo in un mondo basato sui dati, quindi ci sono molti concetti che coinvolgono i dati che emergono. Due di questi concetti sono data science e data mining , entrambi cruciali per il successo delle odierne organizzazioni basate sull’intelligenza artificiale.
È importante capire le differenze chiave tra i due, quindi iniziamo definendoli formalmente ciascuno:
Scienza dei dati: un campo interdisciplinare, la scienza dei dati si basa su metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre o estrapolare conoscenze e approfondimenti da dati strutturati e non strutturati . La conoscenza dei dati viene quindi applicata a un’ampia gamma di domini.
Data Mining: il processo di scoperta di modelli in grandi set di dati attraverso l’uso di metodi che coinvolgono una combinazione di machine learning , statistiche e sistemi di database. Un sottocampo interdisciplinare dell’informatica e della statistica, l’obiettivo generale del data mining è estrarre informazioni da un set di dati e trasformarle per essere ulteriormente utilizzate.
Cos’è la scienza dei dati?
Nel campo della scienza dei dati, gli esperti estraggono significato dai dati attraverso una serie di metodi, algoritmi, sistemi e strumenti. Questi forniscono ai data scientist l’arsenale necessario per estrarre informazioni sia dai dati strutturati, che sono altamente specifici e archiviati in un formato predefinito, sia dai dati non strutturati, che coinvolgono vari tipi di dati archiviati nei loro formati nativi.
La scienza dei dati è incredibilmente utile per estrarre informazioni preziose sui modelli di business, aiutando le organizzazioni a ottenere prestazioni migliori con informazioni approfondite sui processi e sui consumatori. Senza la scienza dei dati, i big data non sono nulla. Mentre i big data sono responsabili di centinaia di miliardi di dollari di spesa in tutti i settori, si stima che i dati difettosi costino agli Stati Uniti circa 3,1 trilioni di dollari all’anno, motivo per cui la scienza dei dati è così cruciale. Attraverso l’uso dell’elaborazione e dell’analisi dei dati, questa perdita può essere trasformata in valore.
L’ascesa della scienza dei dati è parallela all’ascesa degli smartphone e alla digitalizzazione della nostra vita quotidiana. C’è un’incredibile quantità di dati che circolano nel nostro mondo e ogni giorno ne vengono prodotti di più. Allo stesso tempo, la potenza del computer è aumentata drasticamente, diminuendo il costo relativo, con conseguente ampia disponibilità di potenza di calcolo a basso costo. La scienza dei dati combina digitalizzazione e potenza di calcolo a basso costo per estrarre più informazioni che mai.
Che cos’è il data mining?
Quando si tratta di data mining, i professionisti selezionano grandi set di dati per identificare modelli e relazioni che aiutano a risolvere i problemi aziendali attraverso l’analisi dei dati. Il campo interdisciplinare coinvolge diverse tecniche e strumenti di data mining che vengono utilizzati dalle aziende per prevedere le tendenze future e prendere decisioni aziendali migliori.
Il data mining è in realtà considerato una disciplina fondamentale nella scienza dei dati ed è solo un passaggio nel processo di knowledge discovery in database (KDD), che è una metodologia di data science per la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati.
Il data mining è la chiave per iniziative di analisi di successo, in quanto genera informazioni che possono essere utilizzate nella business intelligence (BI) e nell’analisi avanzata. Se eseguito in modo efficace, migliora le strategie e le operazioni aziendali tra cui marketing, pubblicità, vendite, assistenza clienti, produzione, gestione della catena di approvvigionamento, risorse umane, finanza e altro ancora.
Il processo di data mining è solitamente suddiviso in quattro fasi:
Raccolta dei dati: i data scientist identificano e assemblano i dati rilevanti per le applicazioni di analisi. I dati possono provenire da un data warehouse, un data lake o da qualche altro repository contenente dati strutturati e non strutturati.
Preparazione dei dati: i dati sono pronti per essere estratti. Gli esperti iniziano con l’esplorazione, la profilazione e la preelaborazione dei dati prima di pulire i dati per correggere gli errori e migliorarne la qualità.
Data mining: dopo che i dati sono stati preparati, un data scientist si basa su una tecnica di data mining e implementa uno o più algoritmi per eseguirla.
Analisi dei dati: i risultati del data mining aiutano a sviluppare modelli analitici in grado di migliorare il processo decisionale e le azioni aziendali. I risultati vengono condivisi anche con dirigenti aziendali e utenti attraverso la visualizzazione dei dati o qualche altra tecnica.
Differenze chiave tra data science e data mining
Ecco un elenco di punti che descrivono le differenze chiave tra data science e data mining:
Il campo della scienza dei dati è ampio e comprende l’acquisizione di dati, l’analisi e l’estrazione di informazioni dettagliate. Il data mining prevede tecniche che aiutano a trovare informazioni preziose in un set di dati prima di utilizzarlo per identificare modelli nascosti.
La scienza dei dati è un campo multidisciplinare costituito da statistica, scienze sociali, visualizzazioni di dati, elaborazione del linguaggio naturale e data mining. Il data mining è un sottoinsieme della scienza dei dati.
La scienza dei dati si basa su ogni tipo di dato, non importa se strutturato, semistrutturato o non strutturato. Il data mining di solito coinvolge solo dati strutturati.
La scienza dei dati è stata fondata dagli anni ’60, mentre il data mining è diventato noto solo negli anni ’90.
Il campo della scienza dei dati si concentra sulla scienza dei dati, mentre il data mining è più interessato al processo effettivo.
Questo non è affatto un elenco esaustivo delle differenze tra i due concetti, ma copre alcuni dei principali.
Ruolo e competenze di un Data Scientist
Un data scientist deve prima comprendere gli obiettivi di un’organizzazione e lo fa lavorando a stretto contatto con le parti interessate e i dirigenti. Quindi esaminano come i dati possono aiutare a raggiungere tali obiettivi e far avanzare l’azienda.
I data scientist devono essere flessibili e aperti a nuove idee e dovrebbero essere in grado di sviluppare e proporre soluzioni innovative in tutti i campi. Solitamente lavorando in team collaborativi, i data scientist devono anche possedere una consapevolezza delle decisioni aziendali all’interno dei diversi dipartimenti. Ciò consente loro di concentrare gli sforzi su progetti di dati che svolgeranno un ruolo fondamentale nel processo decisionale aziendale.
Il ruolo di un data scientist continuerà probabilmente a integrarsi maggiormente in un’azienda man mano che i progetti avanzano, così svilupperanno una forte comprensione del comportamento dei clienti e di come i dati possono essere utilizzati efficacemente per migliorare un’intera azienda da cima a fondo.
*Se sei interessato a sviluppare competenze di scienza dei dati, assicurati di dare un’occhiata alle nostre ” 7 migliori certificazioni di scienza dei dati “.
Il processo di data mining
I data scientist o gli analisti di dati sono responsabili del processo di data mining, che include varie tecniche utilizzate per estrarre i dati per diverse applicazioni di data science. I professionisti in questo campo di solito seguono un flusso specifico di attività lungo l’intero processo e, senza una struttura, gli analisti potrebbero incontrare problemi che avrebbero potuto essere facilmente prevenuti all’inizio.
Gli esperti di solito iniziano con la comprensione del business molto prima che qualsiasi dato venga toccato. Ciò includerà gli obiettivi dell’azienda e ciò che sta cercando di ottenere estraendo i dati. Un analista di dati comprenderà quindi i dati, come verranno archiviati e come potrebbe essere il risultato finale.
Andando avanti, inizieranno quindi a raccogliere, caricare, estrarre o calcolare i dati. Viene quindi pulito e standardizzato. Una volta che i dati sono puliti, i data scientist possono utilizzare diverse tecniche per cercare relazioni, tendenze o modelli prima di valutare i risultati del modello di dati. Il processo di data mining si conclude quindi con il management che implementa le modifiche e le monitora.
È importante notare che questo è un flusso generale di attività. Diversi modelli di elaborazione di data mining richiederanno passaggi diversi.
Alex Mcfarland da unite.ai
