Żyjemy w erze nowoczesnej analityki z big data napędzającym eksplozję na potrzebę odpowiedzi. Big data i analityka obiecują w najbliższych latach zmienić praktycznie każdą branżę i funkcję biznesową. Ważne jest, aby zrozumieć, że big data to nie tylko objętość, ale także złożoność. Praktycznie każde urządzenie mechaniczne lub elektroniczne pozostawia ślad opisujący jego działanie, lokalizację lub pochodzenie. Te urządzenia i ludzie z nich korzystający, komunikują się przez internet, który następnie prowadzi do kolejnego ogromnego źródła danych. Więcej danych oznacza nowe i bardziej złożone infrastruktury. Big data to bez wątpienia wielka sprawa, ale należy ją umieścić w kontekście. Same dane nie mają wartości, ale ukryte wzorce i spostrzeżenia w zbiorach danych są niezwykle cennym zasobem. To właśnie tutaj pojawia się analityka danych i eksploracja danych. Czym jednak różnią się te dwa pojęcia?

Co to jest analityka danych?

Analityka danych to nauka o analizowaniu surowych danych w celu znalezienia trendów i odpowiedzi na pytania, aby uzyskać użyteczne informacje i wyciągnąć wnioski na temat tych informacji. Jest to proces badania dużych zbiorów danych przy pomocy specjalistycznych systemów i oprogramowania. Pojawił się on jako termin zbiorczy dla wielu różnych inicjatyw związanych z inteligencją biznesową i aplikacjami. Dla niektórych jest to proces analizowania informacji z konkretnej dziedziny, takiej jak Website Analytics. Cóż, dla innych jest to rozszerzenie możliwości wywiadu biznesowego na konkretny obszar treści, jak sprzedaż, łańcuch dostaw, usługi, dystrybucja i tak dalej. Ponadto, analityka jest używany do opisu statystycznej i matematycznej analizy danych, które klastry, segmenty i przewiduje przyszłe wyniki. Analityka danych integruje ustrukturyzowane i niestrukturalne dane z zasilaniem i zapytaniami w czasie rzeczywistym, otwierając nowe ścieżki do innowacji i wglądu.

Co to jest Data Mining?

Eksploracja danych to proces wydobywania użytecznych informacji w ramach dużych zbiorów danych, którego celem jest czerpanie wiedzy z dużych ilości danych za pomocą metod automatycznych i półautomatycznych. Jest to praktyka identyfikowania użytecznych wzorców i trendów w dużych zbiorach danych. Eksploracja danych to klasa technik, które wywodzą się ze statystyki stosowanej i informatyki. Po prostu przekształca surowe dane w wiedzę, cel w żargonie eksploracji danych, w oparciu o zmienne objaśniające, wejścia lub cechy w żargonie eksploracji danych. Wykorzystuje algorytmy zaczerpnięte z tak różnych dyscyplin jak statystyka, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i informatyka, w celu opracowania modeli z danych. Eksploracja danych obejmuje wiele etapów: określenie problemu, zrozumienie danych, przygotowanie danych, zbudowanie modeli, interpretacja wyników i zbudowanie procesów do wdrożenia modeli. Eksploracja danych obejmuje również to, co nazywa się analityką opisową.

Różnica między eksploracją danych a analityką danych

Definicja

– Eksploracja danych to proces identyfikacji użytecznych wzorców w surowych danych, którego celem jest czerpanie wiedzy z dużych ilości danych. Jest to praktyka identyfikowania użytecznych wzorców i trendów w dużych zbiorach danych. W prostych słowach, eksploracja danych to przekształcanie surowych danych i wiedzy. Eksploracja danych to klasa technik, które wywodzą się ze statystyki stosowanej i informatyki. Analityka danych to nauka o analizowaniu surowych danych w celu wyciągnięcia wniosków na temat zawartych w nich informacji.

Cel

– Akt eksploracji danych wykorzystuje pewne wyspecjalizowane metody obliczeniowe do odkrywania znaczących i użytecznych struktur w danych. Dane mogą obejmować zakres od prostej tablicy kilku obserwacji numerycznych do złożonej macierzy milionów obserwacji z tysiącami zmiennych. Ostatecznym celem eksploracji danych jest uzyskanie potencjalnie użytecznych wniosków, które mogą być wykorzystane przez analityków. Analityka danych jest używana do opisania statystycznej i matematycznej analizy danych, która grupuje, segmentuje i przewiduje przyszłe wyniki w celu wsparcia procesu podejmowania decyzji.

Proces

– Proces eksploracji danych nie zmienił się od wczesnych czasów – aby uzyskać znaczące wyniki z surowych danych, eksploratorzy danych poświęcają większość wysiłku na przygotowanie, czyszczenie, szorowanie i standaryzację danych, zanim algorytmy zaczną je chrupać. Zmieniła się jednak automatyzacja, która pozwala to wszystko osiągnąć. Analityka danych, z drugiej strony, może być zdefiniowana jako proces obejmujący wykorzystanie technik statystycznych, oprogramowania systemów informacyjnych i metodologii badań operacyjnych w celu zbadania, odkrycia i przekazania wzorców lub trendów w danych.

Podsumowanie

Eksploracja danych jest jedną z czynności w analizie danych, która polega na zrozumieniu złożonego świata danych. Eksploracja danych to proces identyfikacji i określania ukrytych wzorców w dużych zbiorach danych, którego celem jest wyciągnięcie wiedzy z surowych danych. Eksploracja danych, w uproszczeniu, to przekształcanie surowych danych w wiedzę. Analityka danych jest zróżnicowaną dziedziną, która obejmuje kompletny zestaw działań, w tym eksplorację danych, która zajmuje się wszystkim, począwszy od gromadzenia danych, poprzez ich przygotowanie, modelowanie danych i wydobywanie zawartych w nich użytecznych informacji, przy użyciu technik statystycznych, oprogramowania systemów informacyjnych i metodologii badań operacyjnych. Obie te dziedziny są często traktowane jako podzbiór Business Intelligence.