Minería de datos vs. Análisis de datos: diferencia entre minería de datos y análisis de datos

No se puede negar que los datos en todos los rincones nos rodean. Nuestra generación ha tenido la suerte de ver el auge de Internet y todos los beneficios que conlleva el intercambio de información gratuito y accesible. Esta facilidad para compartir información ha llevado a un aumento exponencial en la gran cantidad de datos sin procesar generados.

Para poner las cosas en perspectiva, todos los clics realizados por usted, los sitios web que visita, la cantidad de tiempo que pasa en cada uno de los sitios web que visita, su presencia en línea, etc., son datos que genera. Ahora, en su forma cruda, estos datos son inutilizables. Nada de significado podría extraerse del rastro de datos que cada uno de nosotros deja.

Sin embargo, con las herramientas adecuadas y el poder de cómputo, estos datos se pueden procesar y convertir en conocimientos significativos que impulsen las decisiones de las grandes corporaciones y dicten sus ganancias. Los que proclaman que los datos serán la próxima revolución industrial no se equivocan.

En este mundo donde los datos lo son todo, deben entrar en escena nuevos campos relacionados con el abastecimiento de nichos específicos de datos. Las personas que ya se desempeñan en estos campos lanzan términos como ciencia de datos, minería de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, análisis de datos, etc. Para aquellos que no están en estos campos, obtener una comprensión básica de estos términos puede ser bastante confuso.

La minería de datos y el análisis de datos son pasos cruciales en cualquier proyecto basado en datos y deben realizarse a la perfección para garantizar el éxito del proyecto. Adherirse a la cercanía de ambos campos, como se mencionó anteriormente, puede hacer que encontrar la diferencia entre la minería de datos y el análisis sea bastante desafiante. Antes de que estemos en un estado para entender hacer una comparación de minería de datos versus análisis de datos, primero debemos entender de cerca los dos campos muy de cerca.

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Procesamiento de datos

La minería de datos es un ciclo deliberado y sucesivo de distinguir y encontrar ejemplos ocultos e identificar datos útiles en un enorme conjunto de datos. De lo contrario, también se llama "Descubrimiento de conocimiento en bases de datos". Ha sido una expresión de moda desde la década de 1990. Pero solo en la última década este campo realmente ganó tracción. La mejora en la destreza informática ha permitido que la extracción de datos se optimice y se generalice.

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Análisis de los datos

El análisis de información, nuevamente, es un superconjunto de minería de datos, que incluye eliminar, limpiar, cambiar y demostrar los datos para revelar información significativa y valiosa que puede ayudar a determinar la forma de proceder y tomar decisiones relacionadas con la empresa en cuestión. El análisis de datos como ciclo ha existido desde la década de 1960. Ha llegado recientemente a la corriente principal y ha demostrado ser una herramienta indispensable en el arsenal de cualquier jugador global importante.

Ahora que conocemos los conceptos básicos de la minería de datos y el análisis de datos, estamos posicionados para comparar la minería de datos con el análisis de datos y comprender todos los matices y diferencias entre la minería de datos y el análisis.

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Diferencia entre minería de datos y análisis de datos

Aunque la minería de datos y el análisis de datos son dos palabras diferentes en el campo de los datos, a veces se usan en lugar de la otra. El uso y el significado de los términos dependen en gran medida del contexto y de la empresa en cuestión. Para configurar sus identidades individuales de modo que pueda diferenciar fácilmente entre los dos, encontrará los puntos de contraste significativos que se enumeran a continuación:

1. La minería de datos se ocupa de la recopilación de datos y de la obtención de conocimientos crudos pero esenciales. El análisis de datos luego usa los datos y la hipótesis cruda para construir sobre eso y crear un modelo basado en los datos.
2. La minería de datos es un paso en el proceso de análisis de datos. Data Analytics es el paraguas que se ocupa de cada paso en la canalización de cualquier modelo basado en datos.
3. La minería de datos brilla más cuando los datos en cuestión están bien estructurados. Mientras tanto, el análisis de datos se puede realizar en cualquier dato; aún sería capaz de obtener conocimientos significativos que podrían ayudar a impulsar a la corporación a alturas aún mayores.
4. La minería de datos tiene la tarea de realizar el trabajo principal para hacer que los datos que se utilizan sean más utilizables. Mientras que el análisis de datos se utiliza para formular hipótesis y, al final, culminar en proporcionar información valiosa para ayudar en las decisiones comerciales.
5. La minería de datos no necesita ningún sesgo ni ninguna noción que se inculque antes de abordar los datos. Considerando que, el análisis de datos se utiliza principalmente para la prueba de hipótesis.
6. La minería de datos utiliza modelos y métodos científicos y matemáticos para identificar patrones o tendencias en los datos que se extraen. Por otro lado, el análisis de datos se emplea para resolver problemas de análisis empresarial y derivar modelos analíticos.
7. La minería de datos generalmente no necesita visualizaciones, gráficos de barras, gráficos, GIP, etc., mientras que estas visualizaciones son el pan y la mantequilla del análisis de datos. Sin una buena representación de los datos en cuestión, todos los esfuerzos que se ponen en el análisis de los datos no llegarían a buen término.

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Conclusión

Hemos estado viendo ambos términos, es decir, Minería de datos y Análisis de datos, durante mucho tiempo. Estos términos eran palpables hasta que el salto en las computadoras de gran potencia hizo posible que cualquier persona con una computadora saltara y jugara con los datos. Tanto la minería de datos como el análisis de datos son cruciales para que se realicen a la perfección. Debido a la naturaleza misma de los dos campos siguientes, sus nombres han sido utilizados indistintamente por empresarios individuales.

Mientras tanto, también hay personas presentes que han apreciado las diferencias en las áreas y se aseguraron de respetar los límites de los dos campos. Sea cual sea el campo en el que esté del lado, no puede negar la importancia de ambos en un mundo basado en datos del siglo XXI. Otra cosa grabada en piedra es el conjunto de habilidades requeridas para ambos campos.

Sería útil si tuviera diferentes conocimientos para tener éxito en cualquiera de las áreas. Necesita un enfoque más analítico para abordar el análisis de datos. Por el contrario, necesita una mentalidad de reconocimiento de patrones y una habilidad especial para la codificación para hacerse un nombre en el campo de la minería de datos.

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