Differenza tra data mining e data analyst in informatica

Differenza tra data mining e data analyst in informatica 

Stiamo vivendo in un’era di analisi moderna con i big data che alimentano l’esplosione della necessità di risposte. Big data e analisi promettono di cambiare praticamente ogni settore e funzione aziendale nei prossimi anni. È importante capire che i big data non riguardano solo il volume ma anche la complessità. Praticamente ogni dispositivo meccanico o elettronico lascia una traccia che ne descrive le prestazioni, la posizione o l’origine. Questi dispositivi e le persone che li utilizzano comunicano attraverso Internet, il che porta a un’altra vasta fonte di dati. Più dati significa infrastrutture nuove e più complesse. I big data sono innegabilmente un grosso problema, ma devono essere contestualizzati. I dati da soli non hanno valore, ma i modelli nascosti e le intuizioni nei set di dati sono una risorsa estremamente preziosa. Qui è dove l’analisi dei dati e il data mining entrano in gioco. Ma in cosa differiscono i due termini?

Data analyst

L’analisi dei dati (in inglese data analyst) è la scienza che analizza i dati grezzi per trovare tendenze e rispondere a domande al fine di ottenere informazioni utili e trarre conclusioni su tali informazioni. È il processo di esame di grandi set di dati con l’ausilio di sistemi e software specializzati. Questo è emerso come un termine generico per una varietà di diverse iniziative di business intelligence e relative alle applicazioni. Per alcuni, è il processo di analisi delle informazioni da un dominio specifico, come l’analisi del sito web. Ebbene, per altri, sta espandendo le capacità della business intelligence a un contenuto specificoarea, come vendite, catena di fornitura, servizi, distribuzione e così via. Inoltre, l’analisi viene utilizzata per descrivere l’analisi statistica e matematica dei dati che raggruppa, segmenta e predice i risultati futuri. L’analisi dei dati integra dati strutturati e non strutturati con feed e query in tempo reale, aprendo nuove strade all’innovazione e alla comprensione.

Data mining

Il data mining è il processo di estrazione di informazioni utili all’interno di grandi set di dati con l’obiettivo di trarre conoscenza da grandi quantità di dati attraverso metodi automatici e semi-automatici. È la pratica di identificare modelli e tendenze utili in grandi set di dati. Il data mining è una classe di tecniche che tracciano la sua radicetorna alla statistica applicata e all’informatica. Trasforma semplicemente i dati grezzi in conoscenza, un obiettivo nel gergo del data mining, sulla base delle variabili esplicative, degli input o delle caratteristiche del gergo del data mining. Utilizza algoritmi tratti da discipline diverse come statistica, intelligenza artificiale, apprendimento automatico e informatica, al fine di sviluppare modelli dai dati. Comprende molti passaggi: definizione del problema, comprensione dei dati, preparazione dei dati, creazione di modelli, interpretazione dei risultati e creazione di processi per distribuire i modelli. Il data mining include anche quella che viene chiamata analisi descrittiva.

Differenza tra data mining e data analyst in informatica

Differenza tra data mining e data analyst

Il data mining è il processo di identificazione di modelli utili nei dati grezzi con l’obiettivo di trarre conoscenza da grandi quantità di dati. È la pratica di identificare modelli e tendenze utili in grandi set di dati. In termini semplici, il data mining sta trasformando dati grezzi e conoscenza. Il data mining è una classe di tecniche che affonda le sue radici nella statistica applicata e nell’informatica. L’analisi dei dati (o data analyst) è la scienza dell’analisi dei dati grezzi al fine di trarre conclusioni sulle informazioni che contengono.

In altre parole, il data mining è una delle attività nell’analisi dei dati che implica la comprensione del complesso mondo dei dati. Il data mining è un processo di identificazione e determinazione di schemi nascosti in grandi set di dati con l’obiettivo di trarre conoscenza dai dati grezzi. Il data mining, in termini semplici, sta trasformando i dati grezzi in conoscenza. L’analisi dei dati (data analyst) invece è un campo diversificato che comprende un set completo di attività, incluso il data mining, che si occupa di tutto, dalla raccolta dei dati alla preparazione, alla modellazione dei dati e all’estrazione delle informazioni utili che contengono, utilizzando tecniche statistiche, software del sistema informativo e metodologie di ricerca operativa . Entrambi sono spesso considerati un sottoinsieme della Business Intelligence.

Obiettivo data mining e data analyst

Il data mining utilizza alcuni metodi computazionali specializzati per scoprire strutture significative e utili nei dati. I dati possono variare da un semplice array di poche osservazioni numeriche a una complessa matrice di milioni di osservazioni con migliaia di variabili. Dunque, l’obiettivo finale del data mining è quello di ottenere conclusioni potenzialmente utili su cui possono agire gli analisti. L’analisi dei dati viene utilizzata per descrivere l’analisi statistica e matematica dei dati che raggruppa, segmenta e prevede i risultati futuri al fine di supportare il processo decisionale.

Pubblicato da Vito Lavecchia

Lavecchia Vito Ingegnere Informatico (Politecnico di Bari) Email: [email protected] Sito Web: https://vitolavecchia.altervista.org

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