Diferencia entre la minería de datos y el análisis de datos

Estamos viviendo en una era de análisis modernos con grandes datos que alimentan la explosión para la necesidad de respuestas. Big Data y Analytics prometen cambiar prácticamente todas las funciones de la industria y el negocio en los próximos años. Es importante comprender que Big Data no se trata solo de volumen sino también de complejidad. Prácticamente cada dispositivo mecánico o electrónico deja un sendero que describe su rendimiento, ubicación u origen. Estos dispositivos y las personas que los usan, se comunican a través de Internet, lo que lleva a otra vasta fuente de datos. Más datos significa infraestructuras nuevas y más complejas. Big Data es innegablemente un gran problema, pero debe ponerse en contexto. Los datos por sí solos no tienen valor, pero los patrones y las ideas ocultas en los conjuntos de datos son un activo extremadamente valioso. Aquí es donde el análisis de datos y la minería de datos llegan a la imagen. Pero, ¿en qué son diferentes los dos términos??

¿Qué son los análisis de datos??

Data Analytics es la ciencia de analizar datos sin procesar para encontrar tendencias y responder preguntas para obtener información útil y sacar conclusiones sobre esa información. Es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos con la ayuda de sistemas y software especializados. Esto se ha convertido en un término todo para una variedad de diferentes iniciativas de inteligencia empresarial e relacionadas con la aplicación. Para algunos, es el proceso de análisis de información de un dominio específico, como el análisis de sitios web. Bueno, para otros, está ampliando las capacidades de la inteligencia empresarial a un área de contenido específica, como ventas, cadena de suministro, servicio, distribución, etc. Además, Analytics se utiliza para describir el análisis estadístico y matemático de los datos que se agrupa, segmentos y predice resultados futuros. El análisis de datos integra datos estructurados y no estructurados con alimentos y consultas en tiempo real, abriendo nuevas rutas a la innovación y la información.

¿Qué es la minería de datos??

La minería de datos es el proceso de extraer información útil dentro de grandes conjuntos de datos con el objetivo de atraer el conocimiento de grandes cantidades de datos a través de métodos automáticos y semiautomáticos. Es la práctica de identificar patrones y tendencias útiles en grandes conjuntos de datos. La minería de datos es una clase de técnicas que rastrean su raíz de regreso a estadísticas aplicadas e informática. Simplemente transforma los datos sin procesar en el conocimiento, un objetivo en la jerga de minería de datos, basado en las variables explicativas, entradas o características en la jerga de minería de datos. Utiliza algoritmos extraídos de disciplinas tan diversas como estadísticas, inteligencia artificial, aprendizaje automático e informática, para desarrollar modelos a partir de datos. Implica muchos pasos: enmarcar el problema, comprender los datos, preparar los datos, crear modelos, interpretar los resultados y construir procesos para implementar los modelos. La minería de datos también incluye lo que se llama Descriptive Analytics.

Diferencia entre la minería de datos y el análisis de datos

Definición

- La minería de datos es el proceso de identificación de patrones útiles en datos sin procesar con el objetivo de atraer conocimiento de grandes cantidades de datos. Es la práctica de identificar patrones y tendencias útiles en grandes conjuntos de datos. En términos simples, la minería de datos está transformando datos y conocimiento sin procesar. La minería de datos es una clase de técnicas que rastrean su raíz de regreso a estadísticas aplicadas e informática. Data Analytics es la ciencia de analizar datos sin procesar para sacar conclusiones sobre la información que contienen.

Objetivo

- El acto de la minería de datos utiliza algunos métodos computacionales especializados para descubrir estructurado significativo y útil en los datos. Los datos pueden variar desde una matriz simple de algunas observaciones numéricas hasta una matriz compleja de millones de observaciones con miles de variables. El objetivo final de la minería de datos es obtener conclusiones potencialmente útiles que los analistas puedan actuar sobre. El análisis de datos se utiliza para describir el análisis estadístico y matemático de los datos que agrupa, segmentos y predice resultados futuros para apoyar la toma de decisiones.

Proceso

- El proceso de minería de datos no ha cambiado desde los primeros días: para obtener resultados significativos de los datos sin procesar, los mineros de datos gastan la mayoría del esfuerzo preparando, limpiando, limpiando y estandarizando los datos antes de que los algoritmos comiencen a cruzarlos. Pero lo que cambió es la automatización disponible para lograr todo esto. El análisis de datos, por otro lado, puede definirse como un proceso que implica el uso de técnicas estadísticas, software del sistema de información y metodologías de investigación de operaciones para explorar, descubrir y comunicar patrones o tendencias en los datos.

Minería de datos VS. Análisis de datos: tabla de comparación

Resumen

La minería de datos es una de las actividades en el análisis de datos que implica comprender el complejo mundo de los datos. La minería de datos es un proceso de identificación y determinación de patrones ocultos en grandes conjuntos de datos con el objetivo de sacar el conocimiento de los datos sin procesar. La minería de datos, en términos simples, está convirtiendo los datos sin procesar en conocimiento. Data Analytics es un campo diverso que comprende un conjunto completo de actividades, incluida la minería de datos, que se encarga de todo, desde recopilar datos hasta preparación, modelado de datos y extraer información útil que contienen, utilizando técnicas estadísticas, software del sistema de información y metodologías de investigación de operaciones. Ambos a menudo se consideran un subconjunto de inteligencia empresarial.