Tietotiede vs tiedon louhinta

BrainStationin Data Scientist -uraopas voi auttaa sinua ottamaan ensimmäiset askeleet kohti tuottoisaa uraa datatieteessä. Lue lisää tärkeimmistä eroista datatieteen ja tiedon louhinnan välillä.

Ryhdy datatieteilijäksi

Keskustele oppimisneuvojan kanssa saadaksesi lisätietoja siitä, kuinka käynnistysleirimme ja -kurssimme voivat auttaa sinua tulemaan datatieteilijäksi.

Napsauttamalla Lähetä hyväksyt meidän Ehdot .

Ei voitu lähettää! Päivitetäänkö sivu ja yritetäänkö uudelleen?

Kiitos!

Otamme pian yhteyttä.

Koska maailma on kiinnostunut datatieteestä, on ymmärrettävää, että terminologiasta, jota käytetään usein väärin keskenään, saattaa olla hämmennystä. Tätä silmällä pitäen tarkastelimme lähemmin datatieteen ja tiedon louhinnan välistä eroa.

Tietotiede

Kuten olemme käsitelleet tämän oppaan muilla alueilla, datatiede on ala, joka käyttää matematiikkaa ja teknologiaa löytääkseen muutoin näkymättömiä malleja valtavasta raakadatamäärästä, jota tuotamme yhä enemmän. Tarkkojen ennusteiden ja älykkäiden päätösten tekemisen tavoitteena on datatiede antaa meille mahdollisuuden löytää muutoin huomaamattomia oivalluksia, jotka ovat piilossa noista datavarastoista.

Datatieteen liiketoiminnalliset ja yhteiskunnalliset vaikutukset ovat valtavat, ja kun datalähtöinen päätöksenteko on entistä tärkeämpää älykkäille yrityksille – MIT:n tutkimus osoittaa, että datalähtöisen päätöksenteon käytön edelläkävijät olivat kuusi prosenttia kannattavampia. kuin kilpailijansa – datatieteen ala vaikuttaa ja muuttaa tapaamme nähdä markkinoinnin parhaita käytäntöjä, kuluttajakäyttäytymistä, operatiivisia kysymyksiä, toimitusketjun syklejä, yritysviestintää ja ennakoivia analyyseja.

Nouseva usko datatieteeseen on todellakin johdonmukainen kaikentyyppisissä yrityksissä. Dresnerin tutkimuksessa todettiin, että suurten datasijoitusten edelläkävijöitä ovat televiestintä (95 prosenttia), vakuutus (83 prosenttia), mainonta (77 prosenttia), rahoituspalvelut (71 prosenttia) ja terveydenhuolto (64 prosenttia).

Datatiede on laaja ala, joka kattaa ennustavan kausaalianalytiikan (tai tulevan tapahtuman mahdollisuuksien ennustamisen), preskriptiivisen analytiikan (jossa tarkastellaan erilaisia ​​toimia ja niihin liittyviä tuloksia) ja koneoppimista, joka kuvaa prosessia, jolla algoritmeja käytetään opettamiseen. tietokoneita kuinka löytää kuvioita tiedosta ja tehdä ennusteita.

BrainStationin Digital Skills Survey -tutkimuksessa havaittiin, että Data Scientists työskentelee ensisijaisesti uusien ideoiden, tuotteiden ja palvelujen kehittämiseksi, toisin kuin muut data-ammattilaiset, jotka keskittyvät enemmän olemassa olevien alustojen optimointiin. Data Scientists ovat myös ainutlaatuisia big datan ammattilaisten keskuudessa, koska heidän eniten käytetty työkalunsa on Python.

Vaikka datatiede on laaja ala, sen perimmäinen tarkoitus on käyttää dataa tietoisempien päätösten tekemiseen.

Tiedon louhinta

Kun datatiede on laaja ala, tiedon louhinta kuvaa joukon datatieteen tekniikoita tiedon poimimiseksi tietokannasta, joka oli muuten epäselvä tai tuntematon. Tiedonlouhinta on vaihe prosessissa, joka tunnetaan nimellä

tiedon löytäminen tietokannoista tai KDD:stä, ja kuten muissa kaivosmuodoissa, kyse on kaiken arvokkaan kaivamisesta. Koska tiedonlouhintaa voidaan pitää datatieteen osajoukkona, siinä on tietysti päällekkäisyyttä. Tiedonlouhinta sisältää myös sellaiset vaiheet kuin tietojen puhdistaminen, tilastollinen analyysi ja hahmontunnistus sekä datan visualisointi, koneoppiminen ja tietojen muuntaminen.

Jos datatiede on kuitenkin monitieteinen tieteellisen tutkimuksen ala, tiedon louhinta keskittyy enemmän liiketoimintaprosessiin, ja toisin kuin koneoppiminen, tiedon louhinta ei koske pelkästään algoritmeja. Toinen keskeinen ero on se, että datatiede käsittelee kaikenlaista dataa, kun tiedon louhinta käsittelee ensisijaisesti strukturoitua dataa.

Tiedon louhinnan tavoitteena on suurelta osin ottaa dataa mistä tahansa lähteestä ja tehdä siitä käyttökelpoisempi, kun datatieteellä on suuremmat tavoitteet rakentaa datakeskeisiä tuotteita ja tehdä datalähtöisiä liiketoimintapäätöksiä.