تفاوت داده کاوی و آنالیز داده چیست؟

تفاوت داده کاوی و آنالیز داده چیست؟ در این مقاله قصد داریم درباره مقایسه و تفاوت‌های این دو مقوله، مباحثی را مطرح کنیم. با ما همراه باشید.

نوشتار اصلی: داده کاوی چیست؟

کسب‌وکارها داده‌ها را با سرعتی نجومی جمع‌آوری می‌کنند و هم‌زمان تلاش می‌کنند تا آن داده‌ها را به بینش‌های عملی تبدیل کنند که برای هدایت تصمیم‌های تجاری مفید است.

نظرسنجی اخیر گارتنر نشان داد که تنها 23 درصد از بازاریابان سطح بالا از سرمایه‌گذاری‌های خود در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها راضی هستند، حتی اگر اکثریت تصمیم به افزایش این سرمایه‌گذاری دارند.

این امر نشان‌دهنده خوش‌بینی پیرامون تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به عنوان یک مزیت رقابتی است، و هم‌چنین این واقعیت هولناک است که مزایای آن برای بسیاری گریزان است.

اما خبر خوب این است: برای تسلط بر تجزیه‌وتحلیل داده‌ها نیازی به مدرک علوم کامپیوتر ندارید. امروزه با کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، ابزارهای کلان داده زیادی در بازار وجود دارد که اشکال پیچیده‌ای از تجزیه‌وتحلیل داده ها را ارائه می‌دهند.

اما دانستن اصول اولیه کاری که این ابزارها وعده انجام آن را می‌دهند، می‌تواند تفاوت‌های زیادی را در به دست آوردن نتایج مناسب برای کسب‌وکار شما ایجاد کند.

تفاوت داده کاوی و آنالیز داده چیست؟

یک دانشمند کامپیوتر به نام گرگوری پیاتتسکی-شاپیرو اصطلاح “کشف دانش در پایگاه‌های داده” یا KDD را در سال 1989 ابداع کرد تا زمینه رو به رشد بررسی فرآیند استخراج دانش مفید از داده‌ها را توصیف کند (آنچه ما اکنون آن را تجزیه‌وتحلیل داده، آنالیز داده یا حتی پیش‌پردازش داده می‌نامیم).

این اصطلاح بعدها در جامعه هوش مصنوعی رایج شد. اما برخی دیگر از اصطلاح دیگری استفاده کرده‌اند، داده کاوی، که مطبوعات به جای یکدیگر از آن استفاده کرده‌اند و در طی سال‌ها ابهام واژگانی را در پی داشته است.
بنابراین ابتدا اجازه دهید این تعاریف را روشن کنیم.

داده کاوی چیست؟

انسان‌ها و رایانه‌ها الگوهای پنهان در داده‌ها را با اعمال الگوریتم‌ها در مجموعه داده‌های ساخت‌یافته بزرگ پیدا می‌کنند. این یعنی تعریف داده کاوی. داده کاوی تنها یک مرحله در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها یا تبدیل داده‌ها به دانش است، اما در عین حال، یکی از حیاتی‌ترین مراحل است.

هوش مصنوعی به شکل فزاینده‌ای داده کاوی را گسترش می‌دهد تا تصمیم‌گیرندگان بتوانند میزان زیادی از داده‌های تجزیه‌وتحلیل شده را در کسب‌وکارهای خود داشته باشند.

یادگیری ماشینی، توانایی سیستم‌های هوش مصنوعی برای خودآموزی و بهبود مستقل الگوریتم‌هایشان در طول زمان، روش‌هایی را که می‌توانیم داده‌ها را برای انجام تشخیص الگوی کارآمدتر و بسیار سریع‌تر از توانایی هوش انسانی ترکیب کنیم، گسترش داده است.

یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی که شامل شبکه‌های عصبی (سیستم‌های کامپیوتری مدل‌سازی‌شده بر روی مغز انسان) است، توانایی ما برای نظارت مستمر داده‌ها با هوش مصنوعی را به‌طور چشمگیری بهبود می‌بخشد تا از تنگناها در آنالیز داده جلوگیری کنیم.

داده کاوی زیرمجموعه ای از آنالیز داده است و پایه و اساس فرآیندهای تجاری پیشرفته‌تری را که شامل داده‌ها می‌شود، مانند تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌گذارد.

آنالیز داده چیست؟

پیاتتسکی-شاپیرو کلمه “دانش” را در ایجاد مفهوم KDD خود به دلیلی وارد کرد: او احساس می‌کرد که داده‌کاوی شامل فرآیندی است که بی‌پروا، تحقیرآمیز و غیر جذاب است و دارای “هیچ نشانه‌ای از اینکه ما برای چه چیزی داده‌ها را استخراج می‌کنیم.”

هدف یکپارچه تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در نهایت کشف دانش در داده‌ها است که هدفی فراتر از یافتن الگوها در انبارهای داده است. بنابراین، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها شامل چندین مرحله قبل و بعد از داده کاوی است.

به عنوان مثال، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها شامل فرآیندهای جمع‌آوری داده‌ها و نمایه‌سازی داده‌ها است، که مرحله اولیه کشف مجموعه داده‌های نظرسنجی برای ناسازگاری‌ها، مشاهدات سطح بالا و هر چیز دیگری است که ممکن است منجر به فرضیات شود.

ساختار داده‌ها در یک سیستم سازمان‌یافته مانند پایتون نیز بخشی از تجزیه‌وتحلیل داده است که پیش‌نیاز مهم داده کاوی است.

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها هم‌چنین شامل تجسم داده‌ها است که برای درک انسان از داده‌های خام ضروری است و زمینه را برای بینش‌های سطح بالاتر فراهم می‌کند.

پس از یافتن الگوها از طریق داده کاوی، مراحل اضافه‌تر آنالیز داده‌ها به تبدیل بیشتر الگوها به دانش کمک می‌کند. که شامل سیستم‌های تحلیلی پیشرفته و موتورهای هوش تجاری است.

استفاده از داده کاوی و تجزیه‌وتحلیل داده برای کسب‌وکار شما

اگرچه داده کاوی مرحله اولیه آنالیز داده نیست، اما الگوها و روندهایی را شناسایی می‌کند که در نقش بلوک‌های داده برای حل مشکلات پیشرفته‌تر مانند بهینه‌سازی تبلیغات برای مصرف‌کنندگان و افزایش بهره‌وری نیروی کار خواهند بود.

متخصصان بازاریابی از تکنیک‌های داده کاوی برای تأثیر مستمر بر استراتژی در مورد رفتار مصرف‌کننده استفاده می‌کنند. آن‌ها از داده کاوی برای نظارت بر کامنت‌ها و منشن‌های شبکه‌های اجتماعی از یک محصول استفاده می‌کنند، سپس مشتریان را بر اساس سطوح تعامل با کمپین‌های تبلیغاتی دسته‌بندی می‌کنند. اغلب، آن‌ها سپس گرایش‌های رفتار مصرف‌کننده را به سیستم‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده وارد می‌نمایند، تا مسیری را برای آینده تعیین کنند و بتوانند با مصرف‌کنندگان تعامل بهتری داشته باشند.

ابزارهای داده کاوی نیز در سراسر مراقبت‌های بهداشتی مورد استفاده قرار می‌گیرند. به عنوان مثال، الگوریتم‌ها به‌طور دوره‌ای داده کاوی را روی سوابق بیمارستانی بیماران انجام می‌دهند که در نتیجه گزارش‌هایی به مدیران ارائه می‌شود که روندهای اخیر را پوشش می‌دهند.

در ادامه، تحلیلگران داده و دانشمندان داده می‌توانند این اطلاعات را به انضمام داده‌های تاریخی، برای انجام تحلیل رگرسیون یا استفاده از الگوریتم‌های تجویزی استفاده کنند. این امر برای یافتن راه‌هایی برای کاهش روند منفی بیماری و بستری شدن در بیمارستان، انجام می‌شود.

این‌ها تنها دو نمونه از صنایع در سراسر جهان هستند که از تکنیک‌های داده کاوی و تجزیه‌وتحلیل داده برای افزایش بازگشت سرمایه استفاده می‌کنند.

در این مقاله درباره تفادت داده کاوی و آنالیز داده صحبت کردیم. سپاس که‌ همراه ما بودید.

منابع

مقایسه داده کاوی و آنالیز داده – ترجمه از انگلیسی