Razlika med rudarjenjem podatkov in analizo podatkov

Živimo v dobi sodobne analitike z velikimi podatki, ki spodbujajo eksplozijo, da bi potrebovali odgovore. Veliki podatki in analitika obljubljajo, da bodo v prihodnjih letih spremenili skoraj vse panoge in poslovne funkcije. Pomembno je razumeti, da pri velikih podatkih ne gre le za količino, ampak tudi za kompleksnost. Skoraj vsaka mehanska ali elektronska naprava pusti sled, ki opisuje njeno delovanje, lokacijo ali izvor. Te naprave in ljudje, ki jih uporabljajo, komunicirajo prek interneta, kar vodi do drugega obsežnega vira podatkov. Več podatkov pomeni nove in bolj zapletene infrastrukture. Veliki podatki so nedvomno velika stvar, vendar jih je treba postaviti v kontekst. Podatki sami po sebi nimajo vrednosti, vendar so skriti vzorci in vpogledi v zbirke podatkov izjemno dragoceno sredstvo. Tu prihaja do analize podatkov in rudarjenja podatkov. Toda kako sta oba izraza različna?

Kaj so podatkovna analitika?

Podatkovna analitika je veda o analizi neobdelanih podatkov za iskanje trendov in odgovarjanje na vprašanja, da bi pridobili koristne informacije in naredili zaključke o teh informacijah. Gre za postopek preučevanja velikih podatkovnih nizov s pomočjo specializiranih sistemov in programske opreme. To se je pojavilo kot vseobsegajoč izraz za različne poslovne obveščevalne podatke in pobude, povezane z aplikacijami. Za nekatere je to postopek analize informacij z določene domene, na primer Analytics za spletne strani. No, drugim razširja zmogljivosti poslovne inteligence na določeno vsebinsko področje, kot so prodaja, dobavna veriga, storitve, distribucija itd. Poleg tega se analitika uporablja za opis statistične in matematične analize podatkov, ki združujejo, segmentirajo in napovedujejo prihodnje rezultate. Podatkovna analitika združuje strukturirane in nestrukturirane podatke z viri in poizvedbami v realnem času ter odpira nove poti do inovacij in vpogleda.

Kaj je podatkovno rudarjenje?

Pridobivanje podatkov je proces pridobivanja uporabnih informacij v velikih zbirkah podatkov s ciljem pridobivanja znanja iz velikih količin podatkov z avtomatskimi in polavtomatskimi metodami. To je praksa ugotavljanja uporabnih vzorcev in trendov v velikih zbirkah podatkov. Podatkovno rudarjenje je razred tehnik, ki v sledovih svojo korensko nazaj na uporabne statistike in računalništva. Neobdelane podatke preprosto pretvori v znanje, cilj v žargonu podatkovnega rudarjenja, ki temelji na razlagalnih spremenljivkah, vložkih ali funkcijah v žargonu podatkovnega rudarjenja. Uporablja algoritme, pridobljene iz tako različnih disciplin, kot so statistika, umetna inteligenca, strojno učenje in računalništvo, za razvoj modelov iz podatkov. Vključuje številne korake: oblikovanje problema, razumevanje podatkov, pripravo podatkov, izdelavo modelov, razlago rezultatov in gradnjo procesov za uvajanje modelov. Pridobivanje podatkov vključuje tudi tako imenovano opisno analitiko.

Razlika med rudarjenjem podatkov in analizo podatkov

Opredelitev

  - Rudarjenje podatkov je proces prepoznavanja uporabnih vzorcev v neobdelanih podatkih s ciljem pridobivanja znanja iz velikih količin podatkov. To je praksa ugotavljanja uporabnih vzorcev in trendov v velikih zbirkah podatkov. Preprosto povedano, podatkovno rudarjenje spreminja surove podatke in znanje. Rudarjenje podatkov je razred tehnik, ki segajo od uporabne statistike in računalništva. Podatkovna analitika je veda o analizi neobdelanih podatkov, da bi prišli do zaključkov o informacijah, ki jih vsebujejo.

Objektivno

- Dejanje rudarjenja podatkov uporablja nekatere specializirane računske metode za odkrivanje smiselne in uporabne strukture podatkov. Podatki se lahko gibljejo od preprostega niza nekaj numeričnih opazovanj do zapletene matrike milijonov opazovanj s tisoči spremenljivk. Končni cilj rudarjenja podatkov je pridobiti potencialno koristne zaključke, na katere lahko ukrepajo analitiki. Podatkovna analitika se uporablja za opis statistične in matematične analize podatkov, ki se združujejo, segmentirajo in napoveduje prihodnje rezultate, da se podpre odločanje.

Postopek

- Postopek pridobivanja podatkov se od prvih dni ni spremenil - da bi pridobili pomembne rezultate iz neobdelanih podatkov, rudarji podatkov porabijo največ truda za pripravo, čiščenje, čiščenje in standardizacijo podatkov, preden jih algoritmi začnejo krčiti. Kar pa se je spremenilo, je avtomatizacija, ki je na voljo za vse to. Analitiko podatkov pa lahko opredelimo kot proces, ki vključuje uporabo statističnih tehnik, programske opreme informacijskega sistema in metodologij raziskovanja delovanja za raziskovanje, odkrivanje in sporočanje vzorcev ali trendov v podatkih.

Data Mining vs Data Analytics: Primerjalna tabela

Povzetek

Pridobivanje podatkov je ena od dejavnosti pri analizi podatkov, ki vključuje razumevanje zapletenega sveta podatkov. Pridobivanje podatkov je proces prepoznavanja in določanja skritih vzorcev v velikih naborih podatkov s ciljem pridobivanja znanja iz surovih podatkov. Preprosto povedano, pridobivanje podatkov spreminja surove podatke v znanje. Podatkovna analitika je raznoliko področje, ki obsega celoten nabor dejavnosti, vključno z rudarjenjem podatkov, ki skrbi za vse, od zbiranja podatkov do priprave, modeliranja podatkov in pridobivanja uporabnih informacij, ki jih vsebujejo, z uporabo statističnih tehnik, programske opreme informacijskega sistema in metodologij raziskovanja delovanja. . Oba se pogosto obravnavata kot podskupino poslovne inteligence.

Poglej več o: ,