Unterschiede zwischen Data Analytics (Datenanalyse) und Data Mining (Datengewinnung)

Datengewinnung und Datenanalysen sind von zentraler Bedeutung für die Leistung eines Unternehmens. Der Wettbewerbsvorteil einer Organisation wird durch ihre Fähigkeit bestimmt, Daten auswerten zu können. Die Daten beziehen sich auf unterschiedliche gesammelte Zahlen und Werte. Nach der Verarbeitung werden daraus sachliche Informationen, die eine zuverlässige Entscheidungsfindung ermöglichen. Data Analytics und Data Mining sind miteinander verknüpft und werden zusammen verwendet, um die Leistung von Unternehmen zu optimieren.

Data Anaytics

Die Datenanalyse ist eine tiefgreifende Analyse von Rohdaten, um in einem Datensatz nach Mustern, Trends und Metriken zu suchen. Spezialisierte Computersysteme arbeiten mit Rohdaten, um Trends zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Das betrifft viele verschiedene Arten der Datenanalyse. Die in dieser Analyse gefundenen Muster und Trends verbessern die Effizienz und Leistung eines Unternehmens.

Ein erfolgreicher Datenanalyseprozess wird Ihnen die aktuelle Position Ihres Unternehmens mitteilen und eine Prognose für die Zukunft geben können. Sie erfahren so, was Sie zur Verbesserung Ihrer Produkte und Dienstleistungen benötigen. Bei IronHack können Sie sich ein breites Spektrum an Datenanalysefähigkeiten aneignen.

Arten der Datenanalyse

Es gibt verschiedene Arten der Datenanalyse.

Descriptive Analytics beschreibt üblicherweise Vorgänge in der Vergangenheit. Sind Ihre Verkäufe gestiegen? Steigt die Zahl Ihrer Kunden?  Welche Produkte sind schnelllebig?

In der diagnostischen Analytik stellen Sie in diesem Zusammenhang Hypothesen auf. Diagnostischen Analysen entnehmen Sie, warum etwas passiert ist.  Sie verwenden die Ergebnisse der deskriptiven Analyse, um herauszufinden, warum die Dinge so passiert sind. Hat die letzte Werbekampagne Veränderungen in Ihrem Umsatz gebracht?

Predictive Analytics sagt Ihnen, wie es in Zukunft aussehen wird. Es werden zuvor gesammelte Daten verwendet und angegeben, ob sich diese Entwicklung wiederholt.

Prescriptive Analytics unterstützt Sie darin, Entscheidungen darüber zu treffen, was zu tun ist. Spezialisierte Computersysteme führen präskriptive Analysen durch, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen.

Schritte zur Datenanalyse

Die Datenanalyse beginnt mit der Festlegung, wie die Daten gruppiert werden sollen. Die Daten können in verschiedene Kategorien eingeteilt werden, darunter auch Alter, Geschlecht oder Einkommen. Der nächste Schritt besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln.

Daraufhin verwenden Sie spezielle Programme, um die gesammelten Daten zu organisieren. Schließlich stellen Sie vor der Verarbeitung sicher, dass die Daten korrekt sind.

Data-Mining (Datengewinnung)

Beim Mining von Daten filtern Sie nützliche Informationen aus großen Datenmengen. Der Prozess erfolgt systematisch und sukzessive, um versteckte Trends und Muster in einem umfangreichen Datensatz aufzudecken.

Diese versteckten Muster und Trends geben Ihnen wertvolle Informationen über Ihre Kunden und unterstützen Sie so dabei, umsatzsteigernde Entscheidungen zu treffen. Data-Mining liefert zuverlässige Informationen, die für Marketingkampagnen von großem Vorteil sind.

Außerdem können Mining-Daten dabei helfen, herauszufinden, wo Sie sparen können, um Ihre Betriebskosten zu senken. Darüber hinaus erstellt das Data-Mining Modelle für maschinelles Lernen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz verwendet werden.

Arten von Data Mining

Es gibt verschiedene Arten von Mining-Daten, wie zum Beispiel:

• Glätten (Smoothing): Um Rauschen aus den Daten zu entfernen, verwenden Sie einen Algorithmus. Das Glätten hilft, Trends zu visualisieren.
• Clustering: Darunter versteht man das Zusammenstellen von Gruppen mit den gleichen Charakteren. Marketer können Gruppen innerhalb ihres Zielmarktes identifizieren.
• Klassifizierung: Dies erfolgt nach dem Clustering, bei dem Sie Gegenstände oder Personen in Kategorien einteilen. Die Klassifizierung ordnet neue Daten der richtigen Gruppe zu. Weitere Einzelheiten zu den Klassifizierungen finden Sie auf der Website von IronHack.
• Assoziation: Damit werden Daten identifiziert, die auf bestimmte Weise miteinander verbunden sind.
• Anomalieerkennung: Dadurch wird Betrug schnell erkannt, indem Daten gefunden werden, die nicht dem normalen Muster entsprechen. Die Anomalieerkennung ist in Banken und Unternehmen von Vorteil, um Betrug aufzudecken.
• Regression: Ein statistisches Werkzeug, das hilft, die Prognosen für die Zukunft abzugeben.
• Text-Mining: Text Mining legt fest, wie oft Personen bestimmte Wörter verwenden. Es warnt auch, wenn es Datenlecks durch Mitarbeiter eines Unternehmens gibt.
• Zusammenfassung: Die Zusammenfassung ermöglicht, einen gesammelten Datenbestand in eine leicht verständliche Form zu bringen. Sie können so den Durchschnitt aus einem bestimmten Datensatz berechnen.

Data Mining-Schritte

Der erste Schritt besteht darin, widersprüchliche Informationen zu beseitigen. Anschließend werden verschiedene Datenquellen integriert und angebunden. Der nächste Schritt besteht darin, Daten aus dem Datensatz auszuwählen. Anschließend erfolgt die Ausführung von Aggregationsoperationen, um Daten in eine für das Mining geeignete Form zu übertragen.

Als nächstes folgt die Anwendung intelligenter Methoden zur Datenextraktion. Im letzten Schritt wird dem Kunden das Ergebnis durch Visualisierung präsentiert.

7 Unterschiede zwischen Data Analytics und Data Mining

Im Folgenden sind sieben Unterschiede zwischen der Datenanalyse und dem Mining von Daten aufgeführt:

• Arbeitskraft: Für das Mining von Daten ist eine einzelne Person verantwortlich, die idealerweise ein Spezialist mit Programmierkenntnissen sein sollte. Im Gegensatz dazu führt ein Team von Spezialisten die Datenanalyse durch.
• Funktion: Beim Mining von Daten ist es Ihr Ziel, die versteckten Muster in den Datensätzen zu erkennen. Bei der Datenanalyse analysieren Sie dagegen die Datensätze.
• Ziel: Ihr Ziel beim Mining von Daten ist es, die Ihnen zur Verfügung stehenden Informationen nutzbar zu machen. Außerdem möchten Sie Muster erkennen. Bei der Datenanalyse besteht Ihr Ziel darin, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Hypothesen aufzustellen.
• Methode: Beim Data Mining wenden Sie mathematische Methoden wie Algorithmen an. In der Datenanalyse nutzen Sie Business Intelligence, um Ihre Studie durchzuführen.
• Datensätze: Beim Data Mining verwenden Sie große Datenmengen, die im Data Warehouse gesammelt werden. Für die Datenanalyse können Sie entweder kleine, mittlere oder große Datenmengen verwenden.
• Wissen: Sie wenden maschinelles Lernen beim Mining von Daten an. Bei der Datenanalyse müssen Sie jedoch Fach- und Informatikkenntnisse einsetzen können.
• Ausgabe: Die Ausgabe, die Sie von Mining-Daten erhalten, sind Datenmuster und Trends. Was die Datenanalyse betrifft, sind Ihre Ergebnisse verwertbare Erkenntnisse und Hypothesen.

Fazit

Bevor Sie wertvolle Informationen aus den Daten gewinnen, ist es wichtig, Muster und Trends zu erkennen. Daher müssen Sie zuerst Daten erheben, bevor Sie eine Datenanalyse vornehmen.

Als Unternehmen müssen Sie beides anwenden, um die Leistung Ihres Unternehmens zu optimieren und Ihre Betriebskosten zu senken. Und vor allem steigern Sie den Umsatz Ihres Unternehmens.

Ironhack hat weitere hilfreiche Informationen, die sowohl Privatpersonen als auch Unternehmen nutzen können, um diese beiden wichtigen Kompetenzen zu verbessern. Vom flexiblen berufsbegleitenden Lernen bis hin zu Intensivkursen können Sie das Bootcamp auf Ihre persönlichen Bedürfnisse zuschneiden, während Sie tief in die Tech-Welt eintauchen.