Mineração de dados vs. Análise de dados: diferença entre mineração de dados e análise de dados

Não há como negar que os dados em todos os cantos nos cercam. Nossa geração teve a sorte de ver a ascensão da internet e todos os benefícios que vêm com o compartilhamento de informações gratuito e acessível. Essa facilidade de compartilhamento de informações levou a um aumento exponencial na enorme quantidade de dados brutos gerados.

Para colocar as coisas em perspectiva, todos os cliques feitos por você, os sites que você visita, a quantidade de tempo que você gasta em cada um dos sites que visita, sua presença online etc., são dados que você gera. Agora, em sua forma bruta, esses dados são inutilizáveis. Nada de significativo pode ser extraído do rastro de dados que cada um de nós deixa.

No entanto, com as ferramentas certas e o poder de computação, esses dados podem ser processados ​​e convertidos em insights significativos que orientam as decisões das grandes corporações e ditam seus lucros. Aqueles que aclamam os dados como a próxima revolução industrial não estão errados.

Neste mundo onde os dados são tudo, novos campos relacionados ao atendimento de nichos específicos de dados devem entrar em cena. As pessoas que já atuam nesses campos usam termos como Ciência de Dados, Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Análise de Dados, etc. de maneira bastante vaga. Para aqueles que não estão nessas áreas, obter uma compreensão básica desses termos pode ser bastante confuso.

A mineração de dados e a análise de dados são etapas cruciais em qualquer projeto orientado a dados e precisam ser feitas com perfeição para garantir o sucesso do projeto. Aderir à proximidade de ambos os campos, como mencionado anteriormente, pode tornar bastante desafiador encontrar a diferença entre mineração de dados e análise. Antes de estarmos em condições de entender como fazer uma comparação de mineração de dados versus análise de dados, devemos primeiro entender de perto os dois campos.

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Mineração de dados

A mineração de dados é um ciclo deliberado e sucessivo de distinguir e encontrar exemplos ocultos e identificar dados úteis em um enorme conjunto de dados. Também é chamado de “Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados”. É uma expressão da moda desde a década de 1990. Mas somente na última década esse campo realmente ganhou força. A melhoria nas proezas da computação permitiu que a mineração de dados se tornasse simplificada e predominante.

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Análise de dados

A Análise de Informações, novamente, é um superconjunto de Mineração de Dados, que inclui remover, limpar, alterar, demonstrar os dados para revelar insights significativos e valiosos que podem ajudar a determinar o caminho a seguir e fazer escolhas relacionadas à empresa em questão. A Análise de Dados como um ciclo existe desde a década de 1960. Ele só recentemente entrou no mainstream e provou ser uma ferramenta indispensável no arsenal de qualquer player global significativo.

Agora que conhecemos os fundamentos da mineração de dados e da análise de dados, estamos posicionados para confrontar a mineração de dados e a análise de dados frente a frente e entender todas as nuances e diferenças entre mineração de dados e análise.

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Diferença entre mineração de dados e análise de dados

Embora a mineração de dados e a análise de dados sejam duas palavras diferentes no campo dos dados, às vezes elas são usadas no lugar da outra. O uso e o significado por trás dos termos dependem muito do contexto e da empresa em questão. Para configurar suas identidades individuais de forma que você possa diferenciar facilmente entre os dois, você encontrará os pontos contrastantes significativos listados abaixo:

1. A mineração de dados está atendendo a coleta de dados e obtendo insights brutos, mas essenciais. A análise de dados usa os dados e a hipótese bruta para construir sobre isso e criar um modelo com base nos dados.
2. A mineração de dados é uma etapa no processo de análise de dados. Data Analytics é o guarda-chuva que lida com todas as etapas do pipeline de qualquer modelo orientado a dados.
3. A mineração de dados brilha mais quando os dados em questão são bem estruturados. Enquanto isso, a análise de dados pode ser realizada em qualquer dado; ainda seria capaz de obter insights significativos que poderiam ajudar a impulsionar a corporação a alturas ainda maiores.
4. A mineração de dados tem a tarefa de realizar o trabalho principal de tornar os dados que estão sendo usados ​​mais utilizáveis. Já a análise de dados é utilizada para levantar hipóteses e, ao final, culminar no fornecimento de informações valiosas para auxiliar nas decisões de negócios.
5. A mineração de dados não precisa de nenhum viés ou noções que sejam instiladas antes de lidar com os dados. Considerando que, a análise de dados é usada principalmente para testes de hipóteses.
6. A mineração de dados usa os modelos e métodos científicos e matemáticos para identificar padrões ou tendências nos dados que estão sendo extraídos. Por outro lado, a análise de dados é empregada para resolver problemas de análise de negócios e derivar modelos analíticos.
7. A mineração de dados geralmente não precisa de visualizações, gráficos de barras, gráficos, GIPs, etc., enquanto essas visualizações são o pão com manteiga da análise de dados. Sem uma boa representação dos dados em questão, todos os esforços que são colocados na análise dos dados não seriam concretizados.

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Conclusão

Temos visto os dois termos, ou seja, Mineração de Dados e Análise de Dados, há muito tempo. Esses termos eram palpáveis ​​até que o salto no poder absoluto dos computadores tornou possível para qualquer pessoa com um computador entrar e brincar com os dados. Tanto a mineração de dados quanto a análise de dados são cruciais para serem feitas com perfeição. Devido à própria natureza dos dois campos a seguir, seus nomes têm sido usados ​​de forma intercambiável por empresários individuais.

Enquanto isso, também há pessoas presentes que apreciaram as diferenças nas áreas e fizeram questão de respeitar os limites dos dois campos. Em qualquer campo ao qual você esteja do lado, você não pode negar a importância de ambos em um mundo orientado por dados do século 21. Outra coisa definida é o conjunto de habilidades necessário para esses dois campos.

Ajudaria se você tivesse conhecimentos diferentes para ter sucesso em qualquer uma das áreas. Você precisa de uma abordagem mais analítica para lidar com a análise de dados. Em contraste, você precisa de uma mentalidade de reconhecimento de padrões e um talento especial para codificação para fazer um nome no campo de mineração de dados.

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