Data-Mining vs. Data Analytics: Unterschied zwischen Data Mining und Data Analytics

Es lässt sich nicht leugnen, dass uns Daten an allen Ecken umgeben. Unsere Generation hatte das Glück, den Aufstieg des Internets und all die Vorteile zu sehen, die mit dem kostenlosen und zugänglichen Informationsaustausch einhergehen. Diese Leichtigkeit des Informationsaustauschs hat zu einem exponentiellen Anstieg der Menge an generierten Rohdaten geführt.

Um die Dinge ins rechte Licht zu rücken: Alle von Ihnen getätigten Klicks, die von Ihnen besuchten Websites, die Zeit, die Sie auf jeder der von Ihnen besuchten Websites verbringen, Ihre Online-Präsenz usw. sind Daten, die Sie generieren. Jetzt sind diese Daten in ihrer Rohform unbrauchbar. Aus der Datenspur, die jeder von uns hinterlässt, konnte nichts Bedeutungsvolles extrahiert werden.

Mit den richtigen Tools und Rechenleistung können diese Daten jedoch verarbeitet und in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden, die die Entscheidungen großer Unternehmen bestimmen und ihre Gewinne bestimmen. Wer die Daten als die nächste industrielle Revolution bezeichnet, liegt nicht falsch.

In dieser Welt, in der Daten alles sind, müssen neue Felder in Bezug auf Catering-spezifische Datennischen ins Spiel kommen. Leute, die bereits in diesen Bereichen tätig sind, werfen Begriffe wie Data Science, Data Mining, maschinelles Lernen, Deep Learning, Datenanalyse usw. recht locker. Für diejenigen, die nicht in diesen Bereichen tätig sind, kann es ziemlich verwirrend sein, ein grundlegendes Verständnis dieser Begriffe zu erlangen.

Data Mining und Data Analytics sind entscheidende Schritte in jedem datengesteuerten Projekt und müssen mit Perfektion durchgeführt werden, um den Erfolg des Projekts sicherzustellen. Das Festhalten an der Nähe beider Bereiche, wie bereits erwähnt, kann es ziemlich schwierig machen, den Unterschied zwischen Data Mining und Analytics zu finden. Bevor wir in der Lage sind, einen Vergleich zwischen Data Mining und Data Analytics zu verstehen, müssen wir die beiden Bereiche zunächst sehr genau verstehen.

Kasse: Gehalt für Datenanalysten in Indien

Data-Mining

Data Mining ist ein bewusster und sukzessiver Zyklus der Unterscheidung und Suche nach verschleierten Beispielen und der Identifizierung nützlicher Daten in einem riesigen Datensatz. Es wird ansonsten auch „Knowledge Discovery in Databases“ genannt. Es ist seit den 1990er Jahren ein trendiger Ausdruck. Aber erst in den letzten zehn Jahren hat dieses Feld wirklich an Bedeutung gewonnen. Die Verbesserung der Rechenleistung hat es Data Mining ermöglicht, rationalisiert und zum Mainstream zu werden.

Lesen Sie: Ideen und Projekte für Data-Mining-Projekte

Datenanalyse

Informationsanalyse ist wiederum eine Obermenge von Data Mining, die das Entfernen, Bereinigen, Ändern und Demonstrieren der Daten umfasst, um signifikante und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die helfen können, den weiteren Weg zu bestimmen und Entscheidungen in Bezug auf das betreffende Unternehmen zu treffen. Die Datenanalyse als Kreislauf gibt es seit den 1960er Jahren. Es ist erst vor kurzem in den Mainstream eingetreten und hat sich als unverzichtbares Werkzeug im Arsenal jedes bedeutenden Global Players erwiesen.

Jetzt, da wir die Grundlagen von Data Mining und Data Analytics kennen, sind wir in der Lage, Data Mining und Data Analytics direkt zu vergleichen und alle Nuancen und Unterschiede zwischen Data Mining und Analytics zu verstehen.

Lesen Sie: Ideen für Data Analytics-Projekte

Unterschied zwischen Data Mining und Data Analytics

Obwohl Data Mining und Data Analytics zwei verschiedene Wörter im Bereich Daten sind, werden sie manchmal anstelle des anderen verwendet. Die Verwendung und die Bedeutung der Begriffe hängen stark vom Kontext und vom jeweiligen Unternehmen ab. Um ihre individuellen Identitäten so einzurichten, dass Sie zwischen den beiden leicht unterscheiden können, finden Sie unten die wesentlichen Kontrastpunkte:

1. Data Mining versorgt die Datensammlung und leitet grobe, aber wesentliche Erkenntnisse ab. Die Datenanalyse verwendet dann die Daten und die grobe Hypothese, um darauf aufzubauen und ein Modell auf der Grundlage der Daten zu erstellen.
2. Data Mining ist ein Schritt im Prozess der Datenanalyse. Data Analytics ist das Dach, das sich mit jedem Schritt in der Pipeline eines datengesteuerten Modells befasst.
3. Data Mining glänzt am hellsten, wenn die betreffenden Daten gut strukturiert sind. Inzwischen kann die Datenanalyse an beliebigen Daten durchgeführt werden; es wäre immer noch in der Lage, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten, die dazu beitragen könnten, das Unternehmen zu noch größeren Höhen zu führen.
4. Data Mining hat die Aufgabe, die Hauptaufgabe zu erfüllen, die verwendeten Daten besser nutzbar zu machen. Während die Datenanalyse verwendet wird, um Hypothesen aufzustellen und am Ende selbst wertvolle Informationen bereitzustellen, die bei Geschäftsentscheidungen helfen.
5. Data Mining erfordert keine Voreingenommenheit oder Vorstellungen, die vor der Bearbeitung der Daten eingeflößt werden. Während die Datenanalyse hauptsächlich zum Testen von Hypothesen verwendet wird.
6. Data Mining verwendet wissenschaftliche und mathematische Modelle und Methoden, um Muster oder Trends in den Daten zu identifizieren, die geschürft werden. Andererseits wird die Datenanalyse eingesetzt, um Business-Analytics-Probleme zu lösen und analytische Modelle abzuleiten.
7. Data Mining benötigt normalerweise keine Visualisierungen, Balkendiagramme, Grafiken, GIPs usw., während diese Visualisierungen das A und O der Datenanalyse sind. Ohne eine gute Darstellung der betreffenden Daten würden alle Anstrengungen, die in die Analyse der Daten gesteckt werden, nicht zum Tragen kommen.

Mehr erfahren: Data Science vs. Data Mining

Fazit

Beide Begriffe, also Data Mining und Data Analysis, begegnen uns schon lange. Diese Begriffe waren greifbar, bis der Sprung in die schiere Leistung von Computern es jedem mit einem Computer ermöglichte, einzusteigen und mit Daten zu spielen. Sowohl Data Mining als auch Data Analytics sind entscheidend, um perfekt durchgeführt zu werden. Aufgrund der Natur der beiden folgenden Felder wurden ihre Namen von einzelnen Geschäftsleuten austauschbar verwendet.

Inzwischen sind auch Menschen anwesend, die die Unterschiede in den Bereichen zu schätzen wissen und darauf achten, die Grenzen der beiden Bereiche zu respektieren. Auf welcher Seite auch immer Sie stehen mögen, Sie können die Bedeutung beider in einer datengesteuerten Welt des 21. Jahrhunderts nicht leugnen. Eine andere Sache, die in Stein gemeißelt ist, sind die Fähigkeiten, die für diese beiden Bereiche erforderlich sind.

Es wäre hilfreich, wenn Sie unterschiedliche Fachkenntnisse hätten, um in einem der beiden Bereiche erfolgreich zu sein. Sie brauchen einen analytischeren Ansatz, um die Datenanalyse anzugehen. Im Gegensatz dazu benötigen Sie eine Denkweise zur Mustererkennung und ein Händchen für das Programmieren, um sich im Bereich Data Mining einen Namen zu machen.

Wenn Sie neugierig sind, etwas über Data Science zu lernen, schauen Sie sich das Executive PG Program in Data Science von IIIT-B & upGrad an, das für Berufstätige entwickelt wurde und mehr als 10 Fallstudien und Projekte, praktische Workshops, Mentoring mit Branchenexperten, 1 -on-1 mit Branchenmentoren, mehr als 400 Stunden Lern- und Jobunterstützung bei Top-Unternehmen.