تعدين البيانات مقابل. تحليلات البيانات: الفرق بين التنقيب في البيانات وتحليلات البيانات

ليس هناك من ينكر أن البيانات من جميع الزوايا تحيط بنا. لقد كان جيلنا محظوظًا بما يكفي لرؤية صعود الإنترنت وجميع الفوائد التي تأتي من مشاركة المعلومات مجانًا ويمكن الوصول إليها. أدت سهولة مشاركة المعلومات هذه إلى زيادة هائلة في الكم الهائل من البيانات الأولية التي تم إنشاؤها.

لوضع الأمور في نصابها الصحيح ، فإن جميع النقرات التي تقوم بها ، ومواقع الويب التي تزورها ، ومقدار الوقت الذي تقضيه في كل موقع من مواقع الويب التي تزورها ، ووجودك عبر الإنترنت ، وما إلى ذلك ، هي بيانات تقوم بإنشائها. الآن ، في شكلها الخام ، هذه البيانات غير قابلة للاستخدام. لا يمكن استخراج أي معنى من مسار البيانات التي يتركها كل منا.

ومع ذلك ، باستخدام الأدوات المناسبة وقوة الحوسبة ، يمكن معالجة هذه البيانات وتحويلها إلى رؤى ذات مغزى تدفع الشركات الكبرى إلى اتخاذ قراراتها وتملي أرباحها. أولئك الذين يشيدون بالبيانات على أنها الثورة الصناعية القادمة ليسوا مخطئين.

في هذا العالم حيث البيانات هي كل شيء ، يجب أن تظهر في الصورة مجالات جديدة تتعلق بتلبية مجالات معينة من البيانات. الأشخاص الذين يعملون بالفعل في هذه المجالات يطرحون مصطلحات مثل علوم البيانات ، والتنقيب في البيانات ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ، وتحليلات البيانات ، وما إلى ذلك بشكل فضفاض تمامًا. بالنسبة لأولئك الذين ليسوا في هذه المجالات ، قد يكون اكتساب فهم أساسي لهذه المصطلحات أمرًا مربكًا للغاية.

يعد استخراج البيانات وتحليلات البيانات من الخطوات الحاسمة في أي مشروع يعتمد على البيانات ويلزم القيام بهما بإتقان لضمان نجاح المشروع. التمسك بتقارب كلا الحقلين ، كما ذكرنا سابقًا ، يمكن أن يجعل العثور على الفرق بين التنقيب عن البيانات والتحليلات أمرًا صعبًا للغاية. قبل أن نكون في حالة لفهم إجراء مقارنة التنقيب في البيانات مقابل مقارنة تحليلات البيانات ، يجب أولاً أن نفهم المجالين عن كثب.

الخروج: راتب محلل البيانات في الهند

بيانات التعدين

التنقيب عن البيانات عبارة عن دورة متعمدة ومتعاقبة للتمييز والعثور على الأمثلة المغطاة وتحديد البيانات المفيدة في مجموعة بيانات هائلة. ويسمى أيضًا "اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات". لقد كان تعبيرًا عصريًا منذ التسعينيات. لكن في العقد الأخير فقط ، اكتسب هذا المجال قوة دفع. سمح التحسن في براعة الحوسبة باستخراج البيانات بشكل مبسط وعام.

قراءة: أفكار ومشاريع مشاريع استخراج البيانات

تحليل البيانات

تحليل المعلومات ، مرة أخرى ، هو مجموعة شاملة من التنقيب في البيانات ، والتي تشمل إزالة البيانات وتنظيفها وتغييرها وإظهارها للكشف عن رؤى مهمة وقيمة يمكن أن تساعد في تحديد طريقة المضي قدمًا واتخاذ الخيارات المتعلقة بالشركة المعنية. كان تحليل البيانات كدورة موجودًا منذ الستينيات. لقد ظهر مؤخرًا فقط في الاتجاه السائد وأثبت أنه أداة لا غنى عنها في ترسانة أي لاعب عالمي مهم.

الآن بعد أن عرفنا أساسيات التنقيب عن البيانات وتحليلات البيانات ، أصبحنا في وضع يسمح لنا باستخراج البيانات مقابل تحليلات البيانات وجهاً لوجه وفهم جميع الفروق الدقيقة والاختلافات بين استخراج البيانات والتحليلات.

قراءة: أفكار مشروع تحليلات البيانات

الفرق بين التنقيب في البيانات وتحليلات البيانات

على الرغم من أن التنقيب عن البيانات وتحليلات البيانات هما كلمتان مختلفتان في مجال البيانات ، إلا أنهما يُستخدمان أحيانًا بدلاً من الأخرى. يعتمد الاستخدام والمعنى الكامن وراء المصطلحات بشكل كبير على السياق والشركة المعنية. لإعداد هوياتهم الفردية بحيث يمكنك التمييز بسهولة بين الاثنين ، ستجد نقاط التباين المهمة المدرجة أدناه:

1. يعمل التنقيب عن البيانات على توفير خدمات جمع البيانات واستخلاص رؤى خام ولكنها أساسية. ثم تستخدم تحليلات البيانات البيانات والفرضيات الخام للبناء على ذلك وإنشاء نموذج يعتمد على البيانات.
2. يعد استخراج البيانات خطوة في عملية تحليل البيانات. تحليلات البيانات هي المظلة التي تتعامل مع كل خطوة في خط الأنابيب لأي نموذج يعتمد على البيانات.
3. يضيء التنقيب عن البيانات في أبهى صوره عندما تكون البيانات المعنية منظمة بشكل جيد. وفي الوقت نفسه ، يمكن إجراء تحليل البيانات على أي بيانات ؛ ستظل قادرة على استنباط رؤى ذات مغزى يمكن أن تساعد في دفع الشركة إلى مستويات أعلى.
4. تم تكليف التنقيب عن البيانات بإنجاز المهمة الرئيسية لجعل البيانات المستخدمة أكثر قابلية للاستخدام. حيث يتم استخدام تحليل البيانات في الافتراض ، وفي النهاية ، تتوج نفسها في توفير معلومات قيمة للمساعدة في قرارات العمل.
5. لا يحتاج التنقيب عن البيانات إلى أي تحيز أو أي مفاهيم يتم غرسها قبل معالجة البيانات. حيث يستخدم تحليل البيانات بشكل رئيسي لاختبار الفرضيات.
6. يستخدم التنقيب عن البيانات النماذج والأساليب العلمية والرياضية لتحديد الأنماط أو الاتجاهات في البيانات التي يتم تعدينها. من ناحية أخرى ، يتم استخدام تحليل البيانات للتعامل مع مشاكل تحليلات الأعمال واشتقاق النماذج التحليلية.
7. لا يحتاج التنقيب عن البيانات عادةً إلى أي تصورات أو مخططات شريطية أو رسوم بيانية أو GIPs ، وما إلى ذلك ، في حين أن هذه التصورات / هي الخبز والزبدة لتحليل البيانات. بدون تمثيل جيد للبيانات المعنية ، لن تؤتي جميع الجهود التي يتم بذلها في تحليل البيانات ثمارها.

تعرف على المزيد: علم البيانات مقابل التنقيب في البيانات

خاتمة

لقد رأينا كلا المصطلحين ، أي التنقيب في البيانات وتحليل البيانات ، لفترة طويلة. كانت هذه المصطلحات واضحة حتى أن القفزة في أجهزة الكمبيوتر ذات القوة الهائلة جعلت من الممكن لأي شخص لديه جهاز كمبيوتر القفز واللعب بالبيانات. يعد كل من التنقيب عن البيانات وتحليلات البيانات أمرًا ضروريًا للقيام به على أكمل وجه. نظرًا لطبيعة الحقلين التاليين ، فقد تم استخدام أسمائهما بالتبادل من قبل رجال الأعمال الفرديين.

وفي الوقت نفسه ، هناك أيضًا أشخاص حاضرون قدّروا الاختلافات في المناطق وتأكدوا من احترام حدود الحقلين. في أي معسكر قد تقف معه ، لا يمكنك إنكار أهمية كليهما في عالم يعتمد على البيانات في القرن الحادي والعشرين. الشيء الآخر الذي تم وضعه في الحجر هو مجموعة المهارات المطلوبة لكلا المجالين.

سيكون من المفيد لو كانت لديك خبرات مختلفة لتكون ناجحًا في أي من المجالات. أنت بحاجة إلى نهج تحليلي أكثر لمعالجة تحليلات البيانات. في المقابل ، أنت بحاجة إلى عقلية التعرف على الأنماط وموهبة البرمجة لإنشاء اسم في مجال التنقيب عن البيانات.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على علوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad التنفيذي PG في علوم البيانات الذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع خبراء الصناعة ، 1 - في 1 مع موجهين في الصناعة ، أكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.