Data Science vs. Data Mining

Der Data Scientist-Karriereleitfaden von BrainStation kann Ihnen dabei helfen, die ersten Schritte in Richtung einer lukrativen Karriere in der Datenwissenschaft zu unternehmen. Lesen Sie weiter, um einen Überblick über die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Science und Data Mining zu erhalten.

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Da sich die Welt immer mehr für Data Science interessiert, ist es verständlich, dass es zu Verwirrung über die Terminologie kommen kann, die oft fälschlicherweise synonym verwendet wird. Vor diesem Hintergrund haben wir uns den Unterschied zwischen Data Science und Data Mining genauer angesehen.

Datenwissenschaft

Wie wir in anderen Bereichen dieses Leitfadens angesprochen haben, ist Data Science ein Bereich, der Mathematik und Technologie einsetzt, um ansonsten unsichtbare Muster in den riesigen Mengen an Rohdaten zu finden, die wir zunehmend generieren. Mit dem Ziel, genaue Vorhersagen und intelligente Entscheidungen zu treffen, ermöglicht uns die Datenwissenschaft, ansonsten nicht wahrnehmbare Erkenntnisse zu finden, die sich in diesen Datenschätzen verbergen.

Die geschäftlichen und gesellschaftlichen Auswirkungen der Datenwissenschaft sind enorm, und da die datengesteuerte Entscheidungsfindung für intelligente Unternehmen zu einer immer dringenderen Priorität wird – Untersuchungen des MIT zeigen, dass Unternehmen, die beim Einsatz datengesteuerter Entscheidungsfindung führend sind, sechs Prozent profitabler waren als ihre Konkurrenten – das Feld der Datenwissenschaft beeinflusst und verändert unsere Sichtweise auf Marketing-Best-Practices, Verbraucherverhalten, betriebliche Probleme, Lieferkettenzyklen, Unternehmenskommunikation und prädiktive Analysen.

Ein aufkeimender Glaube an die Datenwissenschaft ist wirklich in allen Arten von Unternehmen konsistent. Die Dresner-Studie ergab, dass die Branchen Telekommunikation (95 Prozent Akzeptanz), Versicherungen (83 Prozent), Werbung (77 Prozent), Finanzdienstleistungen (71 Prozent) und Gesundheitswesen (64 Prozent) führend bei Big-Data-Investitionen sind.

Data Science ist ein weites Feld, das prädiktive kausale Analysen (oder die Vorhersage der Möglichkeiten eines zukünftigen Ereignisses), präskriptive Analysen (die eine Reihe von Aktionen und die damit verbundenen Ergebnisse betrachten) und maschinelles Lernen umfasst, das den Prozess der Verwendung von Algorithmen zum Unterrichten beschreibt Computer, wie man Muster in Daten findet und Vorhersagen trifft.

Die Digital Skills Survey von BrainStation ergab, dass Datenwissenschaftler hauptsächlich an der Entwicklung neuer Ideen, Produkte und Dienstleistungen arbeiten, im Gegensatz zu anderen Datenexperten, die sich mehr auf die Optimierung bestehender Plattformen konzentrieren. Und Data Scientists sind auch insofern einzigartig unter den Big-Data-Experten, als ihr meistgenutztes Tool Python ist.

Obwohl die Datenwissenschaft ein weites Feld ist, besteht ihr letztendlicher Zweck darin, Daten zu nutzen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Data-Mining

Wo Data Science ein weites Feld ist, beschreibt Data Mining eine Reihe von Techniken innerhalb der Data Science, um Informationen aus einer Datenbank zu extrahieren, die ansonsten obskur oder unbekannt waren. Data Mining ist ein Schritt in dem Prozess, der als bekannt ist

Wissensentdeckung in Datenbanken oder KDD, und wie bei anderen Formen des Mining geht es darum, nach etwas Wertvollem zu graben. Da Data Mining als eine Teilmenge von Data Science angesehen werden kann, gibt es natürlich Überschneidungen; Data Mining umfasst auch Schritte wie Datenbereinigung, statistische Analyse und Mustererkennung sowie Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und Datentransformation.

Wo Data Science jedoch ein multidisziplinäres wissenschaftliches Studiengebiet ist, befasst sich Data Mining mehr mit Geschäftsprozessen und im Gegensatz zu maschinellem Lernen befasst sich Data Mining nicht nur mit Algorithmen. Ein weiterer wesentlicher Unterschied besteht darin, dass sich Data Science mit allen Arten von Daten befasst, während Data Mining sich in erster Linie mit strukturierten Daten befasst.

Das Ziel von Data Mining besteht im Wesentlichen darin, Daten aus einer beliebigen Anzahl von Quellen zu entnehmen und nutzbarer zu machen, wobei Data Science größere Ziele hat, um datenzentrierte Produkte zu entwickeln und datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen.