Différence entre l'exploration de données et l'analyse de données
L'augmentation exponentielle du volume de données a conduit à une révolution de l'information et de la connaissance. C'est maintenant un aspect clé de la recherche et de l'élaboration de stratégies pour recueillir des informations et des idées significatives à partir des données existantes. Toutes ces informations sont stockées dans un entrepôt de données, qui est ensuite utilisé à des fins de Business Intelligence.
Il existe plusieurs définitions et vues, mais tous conviendraient que l'analyse de données et l'exploration de données sont deux sous-ensembles de la Business Intelligence.
Exploration de données - L'exploration de données est un processus systématique et séquentiel d'identification et de découverte de modèles et d'informations cachés dans un grand ensemble de données. Il est également connu sous le nom de découverte de connaissances dans les bases de données. C'est un mot à la mode depuis les années 1990
Analyse des données - L'analyse des données, d'autre part, est un surensemble de l'exploration de données qui consiste à extraire, nettoyer, transformer, modéliser et visualiser des données avec l'intention de découvrir des informations significatives et utiles qui peuvent aider à tirer des conclusions et à prendre des décisions. L'analyse des données en tant que processus existe depuis les années 1960.
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Différences clés entre l'exploration de données et l'analyse de données
L'exploration de données et l'analyse de données sont deux noms et processus distincts, mais il existe des vues où les gens les utilisent de manière interchangeable. Cela dépend également de l'organisation ou de l'équipe de projet qui entreprend de telles tâches lorsque cette distinction n'est pas indiquée spécifiquement. Pour établir leurs identités uniques, nous mettons en évidence la différence majeure entre l'exploration de données et l'analyse de données:
- L'exploration de données identifie et découvre un modèle caché dans de grands ensembles de données. L'analyse des données fournit des informations ou teste des hypothèses ou des modèles à partir d'un ensemble de données.
- L'exploration de données est l'une des activités de l'analyse de données. L'analyse des données est un ensemble complet d'activités qui s'occupe de la collecte, de la préparation et de la modélisation des données pour extraire des informations ou des connaissances significatives. Les deux sont parfois inclus en tant que sous-ensemble de Business Intelligence.
- Les études d'exploration de données portent principalement sur des données structurées. L'analyse des données peut être effectuée sur des données structurées, semi-structurées ou non structurées.
- L'objectif de l'exploration de données est de rendre les données plus utilisables tandis que l'analyse des données aide à prouver une hypothèse ou à prendre des décisions commerciales.
- L'exploration de données n'a besoin d'aucune hypothèse préconçue pour identifier le modèle ou la tendance des données. D'un autre côté, l'analyse des données teste une hypothèse donnée.
- Alors que l'exploration de données est basée sur des méthodes mathématiques et scientifiques pour identifier les modèles ou les tendances, l'analyse des données utilise des modèles de business intelligence et d'analyse.
- L'exploration de données n'implique généralement pas d'outil de visualisation, l'analyse de données s'accompagne toujours d'une visualisation des résultats.
Tableau de comparaison de l'analyse de données contre l'exploration de données
| Base de comparaison | Exploration de données | L'analyse des données |
| Définition | C'est le processus d'extraction d'un modèle spécifique à partir de grands ensembles de données | Il s'agit du processus de commande et d'organisation des données brutes afin de déterminer les informations et les décisions utiles. |
| Domaine d'expertise | Il implique l'intersection de l'apprentissage automatique, des statistiques et des bases de données. | Il nécessite la connaissance de l'informatique, des statistiques, des mathématiques, des connaissances disciplinaires, de l'IA / apprentissage automatique |
| Synonymes | Il est également connu comme la découverte de connaissances dans les bases de données | L'analyse des données est de plusieurs types - exploratoire, descriptive, analyse de texte, analyse prédictive, exploration de données, etc. |
| Profil professionnel | Le spécialiste de l'exploration de données construit généralement des algorithmes pour identifier une structure significative dans les données.
Un spécialiste de l'exploration de données est toujours un analyste de données avec une connaissance approfondie de l'apprentissage inductif et du codage pratique | Un analyste de données ne peut généralement pas être une seule personne. Le profil de poste implique la préparation des données brutes, leur nettoyage, leur transformation et leur modélisation et enfin leur présentation sous forme de visualisations graphiques / non graphiques. |
| Responsabilités | Est responsable de l'extraction et de la découverte de modèles et de structures significatifs dans les données | Est responsable du développement de modèles, d'explications, de tests et de propositions d'hypothèses à l'aide de méthodes analytiques |
| Production | La sortie d'une tâche d'exploration de données est un modèle de données | La sortie de l'analyse des données est une hypothèse vérifiée ou un aperçu des données |
| Exemples | L'une des applications majeures de l'exploration de données est dans le secteur du commerce électronique où les sites Web affichent l'option de «ceux qui ont acheté cela ont également consulté» | Un exemple d'analyse de données pourrait être «une étude chronologique du chômage au cours des 10 dernières années» |
Conclusion - Exploration de données contre analyse de données
Le terme exploration de données et analyse de données existe depuis environ deux décennies (ou plus). Ils ont été utilisés de manière interchangeable par certains groupes d'utilisateurs tandis que certains ont fait une distinction claire dans les deux activités. L'exploration de données fait généralement partie de l'analyse de données où le but ou l'intention reste de découvrir ou d'identifier uniquement le modèle à partir d'un ensemble de données. L'analyse des données, d'autre part, est un ensemble complet pour donner un sens aux données qui peuvent ou non impliquer l'exploration de données. Les deux nécessitent des compétences et des expertises différentes et dans les années suivantes, les deux domaines connaîtront une forte demande de données, de ressources et d'emplois.
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