Differenza tra data mining e data profiling
Uno dei requisiti fondamentali prima di utilizzare i set di dati per qualsiasi applicazione è comprendere il set di dati a portata di mano ei relativi metadati. Il processo di scoperta dei metadati di un dato set di dati è noto come “data profiling o profilazione dei dati”, che comprende una vasta gamma di metodi per esaminare i set di dati e produrre metadati. Il data mining è un concetto ampio che impiega un’ampia gamma di metodologie e tecniche per una serie di insiemi di problemi. Il data mining può essere definito semplicemente come knowledge discovery (KD), che significa semplicemente raccogliere modelli dai dati disponibili. Non esiste una distinzione chiara e ben definita tra i due.
Data mining
Il data mining è un processo di identificazione di modelli e correlazioni all’interno di grandi set di dati per ricavare bit di conoscenza più utili. Questi frammenti di conoscenza significativi possono quindi essere immessi nelle aree più generali della Business Intelligence. La necessità di comprendere i set di dati ampi e complessi è comune a quasi tutti i settori del business, della scienza e dell’ingegneria. L’intero processo di applicazione di metodologie basate su computer, comprese le nuove tecnologie, per estrarre informazioni utili nascoste nei dati è chiamato data mining. Valuta semplicemente un’ampia raccolta di dati grezzi e li trasforma in informazioni. Il data mining è una ricerca di conoscenze nuove, preziose e non banali in set di dati di grandi dimensioni e quindi utilizzare le informazioni per scoprire relazioni e schemi nascosti in tali set di dati. In poche parole, il data mining è il knowledge mining dai dati.
Data profiling
Il data profiling (in italiano profilazione dei dati) è un processo di analisi dei dati grezzi da set di dati esistenti allo scopo di raccogliere statistiche o riepiloghi informativi sui dati. Si riferisce a un insieme di attività progettate per determinare i metadati di un dato set di dati quando non è disponibile e per convalidare i metadati quando sono disponibili all’interno di un set di dati. Questi metadati, come le statistiche sui dati o le dipendenze tra le colonne, possono aiutare a comprendere e gestire nuovi set di dati. Alcuni profili di dati possono essere applicati a qualsiasi tipo di dati, mentre altri sono specifici del tipo. Questo è molto diverso dall’analisi dei dati che viene piuttosto utilizzata per ricavare informazioni aziendali dai dati. La profilazione dei dati viene utilizzata per ricavare informazioni sui dati stessi e valutare la qualità dei dati al fine di scoprire anomalie nel dataset. Inoltre, aiuta a comprendere e preparare i dati per la successiva pulizia, integrazione e analisi.
Differenza tra data mining e data profiling
Il Data Mining è un processo di identificazione di modelli e correlazioni presenti nei dati grezzi e di interpretazione di quei modelli nei loro domini problematici per trasformarli in informazioni e conoscenze utili. Questi frammenti di conoscenza significativi possono quindi essere immessi nelle aree più generali della Business Intelligence. Il data profiling (profilazione dei dati), d’altra parte, è un processo di analisi dei dati da set di dati esistenti per determinare il contenuto, la struttura e la qualità effettivi dei dati. La profilazione dei dati è un processo che implica l’apprendimento dai dati.
Infine possiamo dire che, è evidente che alcune delle tecniche di data mining possono essere utilizzate per la profilazione dei dati. La profilazione dei dati viene utilizzata per raccogliere statistiche o riepiloghi informativi sui dati, mentre il data mining aiuta a identificare modelli di dati specifici in set di dati di grandi dimensioni. La profilazione dei dati raccoglie metadati tecnici per supportare la gestione dei dati, mentre il data mining scopre risultati non ovvi per supportare la gestione aziendale con nuove informazioni utili. Il data mining è un concetto piuttosto ampio che si basa sul fatto che è necessario analizzare enormi volumi di dati in quasi tutti i domini e la profilazione dei dati aggiunge valore a tale analisi.
Scopo data mining e data profiling
Lo scopo del data mining è estrarre i dati per informazioni utilizzabili. Implica un’efficace raccolta ed elaborazione dei dati e l’utilizzo di sofisticati algoritmi matematici per segmentare i dati e prevedere le tendenze future, in modo che possano essere utilizzati nelle aree più generali della Business Intelligence. Lo scopo della profilazione dei dati è ricavare informazioni sui dati e valutare la qualità dei dati al fine di scoprire anomalie nel dataset. L’obiettivo è creare una base di conoscenza di informazioni accurate sui dati. Il processo deve essere ripetuto a volte su archivi di dati critici per assicurarsi che le informazioni rimangano accurate.
