Data mining vs. Analisi dei dati: differenza tra data mining e analisi dei dati

Non si può negare che i dati a tutti gli angoli ci circondano. La nostra generazione ha avuto la fortuna di vedere l'ascesa di Internet e tutti i vantaggi che derivano dalla condivisione delle informazioni gratuita e accessibile. Questa facilità di condivisione delle informazioni ha portato a un aumento esponenziale dell'enorme quantità di dati grezzi generati.

Per mettere le cose in prospettiva, tutti i clic che fai, i siti web che visiti, la quantità di tempo che trascorri su ciascuno dei siti web che visiti, la tua presenza online, ecc., sono dati che generi. Ora, nella sua forma grezza, questi dati sono inutilizzabili. Niente di significativo potrebbe essere estratto dalla scia di dati che ognuno di noi lascia.

Tuttavia, con gli strumenti e la potenza di calcolo giusti, questi dati possono quindi essere elaborati e convertiti in informazioni significative che guidano le decisioni delle grandi aziende e determinano i loro profitti. Quelli che acclamano i dati come la prossima rivoluzione industriale non hanno torto.

In questo mondo in cui i dati sono tutto, devono emergere nuovi campi relativi a nicchie di dati specifiche per la ristorazione. Le persone che già prestano servizio in questi campi lanciano termini come Data Science, Data Mining, Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics, ecc. Per coloro che non sono in questi campi, acquisire una comprensione di base di questi termini può essere piuttosto fonte di confusione.

Il data mining e l'analisi dei dati sono passaggi cruciali in qualsiasi progetto basato sui dati e devono essere eseguiti alla perfezione per garantire il successo del progetto. Aderire alla vicinanza di entrambi i campi, come accennato in precedenza, può rendere piuttosto difficile trovare la differenza tra data mining e analisi. Prima di essere in grado di capire fare un confronto tra data mining e analisi dei dati, dobbiamo prima capire da vicino i due campi molto da vicino.

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Estrazione dei dati

Il data mining è un ciclo deliberato e successivo di distinguere e trovare esempi nascosti e identificare dati utili in un enorme set di dati. Altrimenti è anche chiamato "Scoperta della conoscenza nei database". È un'espressione di tendenza dagli anni '90. Ma solo negli ultimi dieci anni questo campo ha davvero guadagnato terreno. Il miglioramento delle capacità informatiche ha consentito al data mining di diventare snello e mainstream.

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Analisi dei dati

L'analisi delle informazioni, poi, di nuovo, è un superset di Data Mining, che include la rimozione, la pulizia, la modifica e la dimostrazione dei dati per rivelare informazioni significative e preziose che possono aiutare a determinare il modo in cui procedere e fare scelte relative all'azienda in questione. L'analisi dei dati come ciclo esiste dagli anni '60. Solo di recente è diventato popolare e ha dimostrato di essere uno strumento indispensabile nell'arsenale di qualsiasi attore globale significativo.

Ora che conosciamo le basi del data mining e dell'analisi dei dati, siamo posizionati per confrontare il data mining con l'analisi dei dati testa a testa e comprendere tutte le sfumature e le differenze tra data mining e analisi.

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Differenza tra data mining e analisi dei dati

Sebbene il data mining e l'analisi dei dati siano due parole diverse nel campo dei dati, a volte vengono utilizzate al posto dell'altra. L'uso e il significato dietro i termini dipendono fortemente dal contesto e dall'azienda in questione. Per impostare le loro identità individuali in modo tale da poter distinguere facilmente tra i due, troverai i punti di contrasto significativi elencati di seguito:

1. Il data mining si occupa della raccolta dei dati e ricava informazioni grezze ma essenziali. L'analisi dei dati utilizza quindi i dati e l'ipotesi grezza per basarsi su di essi e creare un modello basato sui dati.
2. Il data mining è una fase del processo di analisi dei dati. L'analisi dei dati è l'ombrello che si occupa di ogni fase della pipeline di qualsiasi modello basato sui dati.
3. Il data mining brilla di più quando i dati in questione sono ben strutturati. Nel frattempo, l'analisi dei dati può essere eseguita su qualsiasi dato; sarebbe comunque in grado di ricavare intuizioni significative che potrebbero aiutare a spingere l'azienda a livelli ancora maggiori.
4. Il data mining ha il compito di svolgere il lavoro principale per rendere più utilizzabili i dati utilizzati. Invece, l'analisi dei dati viene utilizzata per ipotizzare e, alla fine, culmina nel fornire informazioni preziose per aiutare nelle decisioni aziendali.
5. Il data mining non ha bisogno di pregiudizi o nozioni che vengono instillate prima di affrontare i dati. Considerando che, l'analisi dei dati è utilizzata principalmente per la verifica delle ipotesi.
6. Il data mining utilizza modelli e metodi scientifici e matematici per identificare modelli o tendenze nei dati estratti. D'altra parte, l'analisi dei dati viene utilizzata per risolvere problemi di analisi aziendale e derivare modelli analitici.
7. Il data mining di solito non ha bisogno di visualizzazioni, grafici a barre, grafici, GIP, ecc., mentre queste visualizzazioni sono il pane quotidiano dell'analisi dei dati. Senza una buona rappresentazione dei dati in questione, tutti gli sforzi che vengono messi nell'analisi dei dati non si concretizzerebbero.

Ulteriori informazioni: Data Science Vs Data Mining

Conclusione

Abbiamo visto entrambi i termini, ovvero Data Mining e Data Analysis, da molto tempo. Questi termini erano palpabili fino a quando il salto nella potenza dei computer ha reso possibile a chiunque avesse un computer di entrare e giocare con i dati. Sia il data mining che l'analisi dei dati sono fondamentali per essere eseguiti perfettamente. A causa della natura stessa dei due campi seguenti, i loro nomi sono stati usati in modo intercambiabile da singoli uomini d'affari.

Nel frattempo sono presenti anche persone che hanno apprezzato le differenze nei territori e si sono assicurati di rispettare i confini dei due campi. In qualunque campo tu possa schierarti, non puoi negare l'importanza di entrambi in un mondo guidato dai dati del 21° secolo. Un'altra cosa scolpita nella pietra è lo skillset richiesto per entrambi questi campi.

Sarebbe utile se avessi competenze diverse per avere successo in una delle aree. È necessario un approccio più analitico per affrontare l'analisi dei dati. Al contrario, per farsi un nome nel campo del data mining è necessaria una mentalità di riconoscimento dei modelli e un talento per la programmazione.

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