Conozca las 7 mejores diferencias entre la minería de datos y el análisis de datos

Diferencia entre minería de datos y análisis de datos

El aumento exponencial en el volumen de datos ha llevado a una revolución de la información y el conocimiento. Ahora es un aspecto clave de la investigación y la construcción de estrategias para recopilar información y conocimientos significativos de los datos existentes. Toda esta información se almacena en un almacén de datos, que luego se utiliza con fines de Business Intelligence.

Hay varias definiciones y puntos de vista, pero todos estarían de acuerdo en que el Análisis de datos y la minería de datos son dos subconjuntos de Business Intelligence.

Minería de datos: la minería de datos es un proceso sistemático y secuencial de identificación y descubrimiento de patrones e información ocultos en un gran conjunto de datos. También se conoce como Knowledge Discovery en bases de datos. Ha sido una palabra de moda desde la década de 1990

Análisis de datos: el análisis de datos, por otro lado, es un superconjunto de minería de datos que implica extraer, limpiar, transformar, modelar y visualizar datos con la intención de descubrir información significativa y útil que pueda ayudar a derivar conclusiones y tomar decisiones. El análisis de datos como proceso existe desde la década de 1960.

En esta publicación, descubramos la mejor diferencia entre minería de datos y análisis de datos.

Comparación cabeza a cabeza entre minería de datos y análisis de datos

A continuación se muestra la comparación de los 7 principales entre la minería de datos y el análisis de datos

Diferencias clave entre la minería de datos y el análisis de datos

La minería de datos y el análisis de datos son dos nombres y procesos distintos, pero hay algunas vistas en las que las personas los usan indistintamente. Esto también depende de que la organización o el equipo del proyecto realicen tareas en las que esta distinción no esté marcada específicamente. Para establecer sus identidades únicas, destacamos la principal diferencia entre Minería de datos y Análisis de datos:

La minería de datos identifica y descubre un patrón oculto en grandes conjuntos de datos. El análisis de datos proporciona ideas o pruebas de hipótesis o modelos de un conjunto de datos.
La minería de datos es una de las actividades en el análisis de datos. El análisis de datos es un conjunto completo de actividades que se encarga de la recopilación, preparación y modelado de datos para extraer conocimientos o conocimientos significativos. Ambos a veces se incluyen como un subconjunto de Business Intelligence.
Los estudios de minería de datos se basan principalmente en datos estructurados. El análisis de datos se puede hacer en datos estructurados, semiestructurados o no estructurados.
El objetivo de Data Mining es hacer que los datos sean más utilizables, mientras que el Análisis de datos ayuda a probar una hipótesis o tomar decisiones comerciales.
La minería de datos no necesita ninguna hipótesis preconcebida para identificar el patrón o la tendencia en los datos. Por otro lado, el análisis de datos prueba una hipótesis dada.
Mientras que la minería de datos se basa en métodos matemáticos y científicos para identificar patrones o tendencias, el análisis de datos utiliza inteligencia empresarial y modelos analíticos.
La minería de datos generalmente no implica una herramienta de visualización, el análisis de datos siempre va acompañado de la visualización de resultados.

Tabla comparativa de análisis de datos de minería de datos

Bases para la comparación	Procesamiento de datos	Análisis de los datos
Definición	Es el proceso de extraer un patrón específico de grandes conjuntos de datos.	Es el proceso de ordenar y organizar datos sin procesar para determinar ideas y decisiones útiles.
Área de experiencia	Implica la intersección del aprendizaje automático, las estadísticas y las bases de datos.	Requiere el conocimiento de ciencias de la computación, estadística, matemáticas, conocimiento de las materias, IA / Machine Learning
Sinónimos	También se conoce como descubrimiento de conocimiento en bases de datos.	El análisis de datos es de varios tipos: exploratorio, descriptivo, análisis de texto, análisis predictivo, minería de datos, etc.
Perfil de trabajo	El especialista en minería de datos generalmente desarrolla algoritmos para identificar estructuras significativas en los datos. Un especialista en minería de datos sigue siendo un analista de datos con un amplio conocimiento del aprendizaje inductivo y la codificación práctica.	Un analista de datos generalmente no puede ser una sola persona. El perfil del trabajo implica la preparación de datos sin procesar, su limpieza, transformación y modelado y, finalmente, su presentación en forma de visualizaciones gráficas / no basadas en gráficas.
Responsabilidades	Es responsable de extraer y descubrir patrones y estructuras significativos en los datos.	Es responsable de desarrollar modelos, explicaciones, pruebas y proponer hipótesis utilizando métodos analíticos.
Salida	El resultado de una tarea de minería de datos es un patrón de datos	El resultado del análisis de datos es una hipótesis verificada o una visión de los datos.
Ejemplos	Una de las principales aplicaciones de la minería de datos se encuentra en el sector de comercio electrónico, donde los sitios web muestran la opción de "los que compraron esto también vieron"	Un ejemplo de análisis de datos podría ser el "estudio de series temporales del desempleo durante los últimos 10 años"

Conclusión - Minería de datos vs análisis de datos

El término Minería de datos y Análisis de datos ha existido por alrededor de dos décadas (o más). Algunos grupos de usuarios los han utilizado indistintamente, mientras que otros han hecho una clara distinción en ambas actividades. La minería de datos suele ser una parte del análisis de datos donde el objetivo o la intención sigue siendo descubrir o identificar solo el patrón de un conjunto de datos. El análisis de datos, por otro lado, viene como un paquete completo para dar sentido a los datos que pueden involucrar o no la minería de datos. Ambos requieren diferentes habilidades y experiencia, y en los años siguientes, ambas áreas verán altas demandas de datos, recursos y trabajos.

Artículos recomendados

Esta ha sido una guía para la minería de datos contra el análisis de datos, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información: