Diferença entre mineração de dados e análise de dados

Estamos vivendo em uma era de análises modernas com big data alimentando a explosão pela necessidade de respostas. Big data e analytics prometem mudar virtualmente todos os setores e funções de negócios nos próximos anos. É importante entender que big data não se trata apenas de volume, mas também de complexidade. Praticamente todo dispositivo mecânico ou eletrônico deixa um rastro que descreve seu desempenho, localização ou origem. Esses dispositivos e as pessoas que os usam se comunicam pela Internet, o que leva a outra vasta fonte de dados. Mais dados significam infraestruturas novas e mais complexas. Big data é inegavelmente um grande negócio, mas precisa ser colocado em contexto. Os dados por si só não têm valor, mas os padrões e percepções ocultos nos conjuntos de dados são um ativo extremamente valioso. Aqui é onde análise de dados e a mineração de dados entra em cena. Mas como os dois termos são diferentes?

O que são análises de dados?

A análise de dados é a ciência de analisar dados brutos para encontrar tendências e responder perguntas a fim de obter informações úteis e tirar conclusões sobre essas informações. É o processo de examinar grandes conjuntos de dados com o auxílio de sistemas e softwares especializados. Isso surgiu como um termo abrangente para uma variedade de diferentes iniciativas relacionadas a aplicativos e inteligência de negócios. Para alguns, é o processo de análise de informações de um domínio específico, como o Website Analytics. Bem, para outros, é expandir as capacidades de business intelligence para um específico conteúdo área, como vendas, cadeia de suprimentos, serviço, distribuição e assim por diante. Além disso, a análise é usada para descrever análises estatísticas e matemáticas de dados que agrupam, segmentam e prevêem resultados futuros. A análise de dados integra dados estruturados e não estruturados com feeds e consultas em tempo real, abrindo novos caminhos para inovação e insight.



O que é mineração de dados?

A mineração de dados é o processo de extrair informações úteis em grandes conjuntos de dados com o objetivo de extrair conhecimento de grandes quantidades de dados por meio de métodos automáticos e semiautomáticos. É a prática de identificar padrões e tendências úteis em grandes conjuntos de dados. Mineração de dados é uma classe de técnicas que rastreiam sua raiz de volta às estatísticas aplicadas e à ciência da computação. Ele simplesmente transforma dados brutos em conhecimento, um alvo no jargão de mineração de dados, com base nas variáveis ​​explicativas, entradas ou recursos do jargão de mineração de dados. Ele usa algoritmos extraídos de disciplinas tão diversas como estatística, inteligência artificial, aprendizado de máquina e ciência da computação para desenvolver modelos a partir de dados. Envolve várias etapas: enquadrar o problema, compreender os dados, preparar os dados, construir modelos, interpretar os resultados e construir processos para implantar os modelos. A mineração de dados também inclui o que é chamado de análise descritiva.

Diferença entre mineração de dados e análise de dados

Definição

- Data mining é o processo de identificação de padrões úteis em dados brutos com o objetivo de extrair conhecimento de grandes quantidades de dados. É a prática de identificar padrões e tendências úteis em grandes conjuntos de dados. Em termos simples, a mineração de dados está transformando dados e conhecimentos brutos. A mineração de dados é uma classe de técnicas que remontam à estatística aplicada e à ciência da computação. A análise de dados é a ciência de analisar dados brutos para tirar conclusões sobre as informações que eles contêm.

Objetivo

- O ato de mineração de dados usa alguns métodos computacionais especializados para descobrir estruturas significativas e úteis nos dados. Os dados podem variar de um simples matriz de algumas observações numéricas para uma matriz complexa de milhões de observações com milhares de variáveis. O objetivo final da mineração de dados é obter conclusões potencialmente úteis que possam ser postas em prática pelos analistas. A análise de dados é usada para descrever análises estatísticas e matemáticas de dados que agrupam, segmentam e prevêem resultados futuros para apoiar a tomada de decisão.



Processo

- O processo de mineração de dados não mudou desde os primeiros dias - para obter resultados significativos de dados brutos, os mineradores de dados gastam a maior parte do esforço preparando, limpando, depurando e padronizando os dados antes que os algoritmos comecem a processá-los. Mas o que mudou é o automação disponíveis para realizar tudo isso. A análise de dados, por outro lado, pode ser definida como um processo que envolve o uso de técnicas estatísticas, software de sistema de informação e metodologias de pesquisa de operação para explorar, descobrir e comunicar padrões ou tendências em dados.

Mineração de dados vs. análise de dados: gráfico de comparação

Resumo

A mineração de dados é uma das atividades de análise de dados que envolve a compreensão do complexo mundo dos dados. A mineração de dados é um processo de identificação e determinação de padrões ocultos em grandes conjuntos de dados com o objetivo de extrair conhecimento de dados brutos. A mineração de dados, em termos simples, está transformando dados brutos em conhecimento. A análise de dados é um campo diverso que compreende um conjunto completo de atividades, incluindo mineração de dados, que cuida de tudo, desde a coleta de dados até a preparação, modelagem de dados e extração de informações úteis que eles contêm, usando técnicas estatísticas, software de sistema de informação e metodologias de pesquisa operacional . Ambos são frequentemente considerados um subconjunto de Business Intelligence.