Analytical Thinking

16 phút đọc

Data Mining vs Data Analytics: Sự khác nhau giữa Data Mining và Data Analytics

Một trong những vấn đề thường gặp khi làm việc với dữ liệu là sự nhầm lẫn giữa Data Mining vs Data Analytics. Hai thuật ngữ này có vẻ giống nhau, nhưng thực chất chúng có những khác biệt quan trọng. Vì vậy, MDA sẽ giải thích rõ ràng sự khác nhau giữa Data Mining và Data Analytics, cũng như vai trò và ứng dụng của chúng trong thực tiễn qua bài viết sau nhé!

Data Mining là gì?

Một cách khác để nói về Data Mining là “Khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu” (KDD). Đây là một quá trình phức tạp và liên tục, bao gồm nhiều bước như tiền xử lý, phân tích, trình bày và đánh giá dữ liệu. Mục tiêu của Data Mining là tìm ra những thông tin có giá trị, hữu ích và mới mẻ từ một lượng dữ liệu lớn.

Tìm hiểu về Data Mining

Data Analytics là gì?

Data Analytics là một quá trình phức tạp và toàn diện, bao gồm nhiều bước khác nhau để xử lý, biến đổi, kiểm tra và trích xuất những thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu. Data Analytics kết hợp khoa học dữ liệu, kiến thức về lĩnh vực cụ thể, và công nghệ để khám phá thông tin từ dữ liệu và tạo ra các báo cáo, biểu đồ, và dự đoán dựa trên dữ liệu.

Tìm hiểu về Data Analytics

So sánh giữa Data Mining vs Data Analytics

Để trả lời cho câu hỏi Data Mining vs Data Analytics khác gì nhau thì sau đây MDA sẽ liệt kê 7 sự khác biệt giữa 2 yếu tố này mà bạn cần phải nắm rõ trước khi quyết định theo lĩnh vực phân tích nghiên cứu.

Kích thước nhóm

Data Mining là một công việc có thể được thực hiện bởi một chuyên gia đơn lẻ có kỹ năng công nghệ xuất sắc. Với phần mềm phù hợp, họ có thể thu thập dữ liệu để phân tích sau đó. Ở giai đoạn này, không cần thiết phải có một nhóm lớn. Sau đó, chuyên gia khai thác dữ liệu sẽ báo cáo kết quả cho khách hàng, để bước tiếp theo do người khác quyết định.

Tuy nhiên, khi nói đến Data Analytics có thể cần một nhóm các chuyên gia. Họ cần đánh giá dữ liệu, tìm ra các mẫu và rút ra kết luận. Họ có thể sử dụng học máy (Machine learning) hoặc phân tích tiên đoán (Predictive Analytics) để hỗ trợ quá trình xử lý, nhưng vẫn cần có yếu tố con người tham gia.

Cấu trúc dữ liệu của Data Analytics vs Data Mining

Data Mining vs Data Analytics khác ở chỗ là các chuyên gia Data Mining xây dựng thuật toán để tìm cấu trúc trong dữ liệu và giải thích cụ thể về cấu trúc đó. Thuật toán này dựa trên kiến thức toán học và khoa học, giúp tổ chức thu thập dữ liệu một cách rõ ràng và chính xác.

Sự khác nhau giữa cấu trúc dữ liệu của Data Analytics vs Data Mining

Đối với Data Analytics sẽ thực hiện trên dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Các chuyên gia được giao nhiệm vụ phát hiện các mẫu trong dữ liệu và sử dụng chúng để tóm tắt cho khách hàng và áp dụng nó vào chiến lược của doanh nghiệp.

Data Quality – Chất lượng dữ liệu

Có nhiều thắc mắc rằng cách trình bày Data Mining vs Data Analytics có giống nhau không? Thì câu trả lời là có. Trong khi Data Mining được sử dụng để thu thập dữ liệu và tìm kiếm các mẫu, Data Analytics sẽ kiểm tra một giả thuyết và chuyển các phát hiện thành thông tin có thể truy cập được. Điều này có nghĩa là chất lượng dữ liệu họ làm việc có thể khác nhau.

Giả thiết khi xử lý dữ liệu

Điểm khác biệt chính giữa Data Mining và Data Analytics là Data Mining khai thác dữ liệu không yêu cầu bất kỳ giả thuyết hoặc khái niệm định sẵn nào trước khi xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, Data Analytics thì cần có giả thuyết để kiểm tra vì mục đích của việc phân tích là tìm kiếm câu trả lời cho các câu hỏi cụ thể.

Sử dụng giả thiết khi xử lý dữ liệu

Data Mining tập trung vào xác định và khám phá mẫu trong dữ liệu thông qua việc xây dựng mô hình toán học hoặc thống kê. Chuyên gia khai thác dữ liệu làm việc với Dataset lớn để tạo ra mạng lưới dữ liệu hữu ích nhất, giảm bớt dữ liệu không cần thiết.

Ngược lại, Data Analytics kiểm tra giả thuyết và chứng minh giả thuyết này bằng cách sử dụng các phát hiện từ Data Mining. Họ có thể tiến hành các thử nghiệm A/B để tìm hiểu hành vi của người tiêu dùng và cải thiện vị trí liên kết mẫu miễn phí trên trang web.

Dự báo 

Data Mining vs Data Analytics khác nhau là vì chuyên gia Data Mining xây dựng mô hình dự đoán dựa trên mẫu dữ liệu và lựa chọn thông tin quan trọng trong tương lai, hỗ trợ doanh nghiệp trong việc dự báo xu hướng và đưa ra quyết định chiến lược. Ngoài việc dự báo xu hướng thì chuyên gia Data Mining cũng sẽ làm rõ dữ liệu bằng cách phân tích:

• Phân cụm: Nghiên cứu và ghi lại các nhóm dữ liệu, sau đó được phân tích dựa trên sự tương đồng.
• Sai lệch: Phát hiện các bất thường trong dữ liệu, và cách và lý do tại sao điều này có thể xảy ra.
• Tương quan: Nghiên cứu mức độ gần gũi của hai hoặc nhiều biến số, xác định cách chúng liên quan với nhau.
• Phân loại: Tìm kiếm các mẫu mới trong dữ liệu.

Mặt khác, Data Analytics thiên về việc rút ra kết luận từ dữ liệu. Phương pháp này thường hoạt động cùng với các phát hiện từ quá trình khai thác dữ liệu, giúp áp dụng các kỹ thuật từ những phát hiện đó để hiểu sâu hơn về dữ liệu và tạo ra báo cáo chi tiết về những điều họ tìm thấy.

Nhiệm vụ chính của Data Mining vs Data Analytics

Data Mining là quá trình khám phá và trích xuất các mẫu và cấu trúc trong dữ liệu, trong khi Data Analytics là quá trình xây dựng và kiểm tra các giả thuyết bằng các phương pháp phân tích. Các chuyên gia Data Mining sẽ làm việc với ba loại dữ liệu: siêu dữ liệu (metadata), dữ liệu giao dịch và dữ liệu phi hoạt động. Điều này phản ánh vai trò của họ trong quá trình phân tích dữ liệu. Dữ liệu giao dịch là dữ liệu được tạo ra hàng ngày theo từng ‘giao dịch’.

Công việc của Data Mining vs Data Analytics

Ngược lại, trong Data Analytics, trọng tâm ít liên quan đến việc tạo thuật toán hơn là về việc diễn giải dữ liệu. Nhóm Data Analytics dự đoán sản lượng và giải thích phân bố tần suất cơ bản cho dữ liệu liên tục. Họ thường được sử dụng để hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định chiến lược quan trọng cho các công ty.

Các công ty thường nhờ đến nhóm Data Analytics để hỗ trợ họ trong việc đưa ra các quyết định chiến lược quan trọng. Dưới đây là các loại dữ liệu mà nhóm có thể phân tích:

• Sự tương tác với nội dung trên mạng xã hội và hoạt động của mạng xã hội
• Phản hồi của khách hàng từ email, khảo sát và nhóm tập trung
• Lượt truy cập trang web và lượt nhấp internet

Kiến thức chuyên môn của Data Analytics vs Data Mining

Khác nhau về chuyên môn giữa Data Mining vs Data Analytics là gì? Data Mining là quá trình áp dụng các kỹ thuật học máy, thống kê và cơ sở dữ liệu để khám phá ra các mẫu, xu hướng và quan hệ ẩn trong dữ liệu. Để có thể trở thành chuyên gia Data Mining thì bạn cần có các kỹ năng sau:

• Làm việc với các hệ điều hành: Như LINUX, vì đây là nền tảng phổ biến nhất để chạy các ứng dụng khai thác dữ liệu.
• Thuyết trình trước công chúng: Trình bày kết quả của việc khai thác dữ liệu cho các bên liên quan, như khách hàng, đối tác hoặc lãnh đạo.
• Lập trình bằng các ngôn ngữ như Javascript và Python: Đây là 2 ngôn ngữ phổ biến để xử lý dữ liệu và xây dựng các mô hình học máy.
• Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như NoSQL và SAS: Những công cụ giúp bạn lưu trữ, truy vấn và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) và phức tạp.
• Kiến thức về xu hướng của ngành: Nghề nghiệp này sẽ đòi hỏi bạn phải hiểu về những vấn đề, thách thức và cơ hội mà dữ liệu mang lại cho doanh nghiệp.

Ngoài ra, bạn cũng cần có một sự kết hợp độc đáo giữa các kỹ năng kỹ thuật, cá nhân và kinh doanh để trở thành một chuyên gia khai thác dữ liệu được săn đón trong ngành.

Kiến thức chuyên môn giữa Data Mining và Data Analytics

Data Analytics là quá trình sử dụng các phương pháp khoa học máy tính, toán học, học máy và thống kê để thu thập, xử lý, biểu diễn và diễn giải dữ liệu. Mảng Data Analytics sẽ yêu cầu các kỹ năng sau:

• Kiến thức ngành vững chắc: Bạn cần hiểu rõ mục tiêu, yêu cầu và ngữ cảnh của việc phân tích dữ liệu cho từng lĩnh vực khác nhau.
• Giao tiếp tốt: Diễn đạt ý tưởng, giải thích quy trình và báo cáo kết quả của việc phân tích dữ liệu cho các bên liên quan một cách rõ ràng và hiệu quả.
• Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như NoSQL và SAS, cũng như học máy: Đây là những công cụ giúp bạn thực hiện các nhiệm vụ phân tích dữ liệu chuẩn xác hơn.
• Kỹ năng toán học: Để xử lý dữ liệu số, bạn cần biết cách sử dụng các công thức, hàm và phép tính để tính toán, so sánh và đánh giá chúng.
• Kỹ năng tư duy đánh giá: Biết cách đặt câu hỏi, kiểm tra giả thuyết và rút ra kết luận từ dữ liệu.

Xem thêm: Review khóa học Phân tích Dữ liệu Kinh doanh tại Mastering Data Analytics

Sử dụng Data Mining và Data Analytics xây dựng kế hoạch kinh doanh

Một doanh nghiệp mới có thể tìm đến các chuyên gia Data Mining vs Data Analytics để có thêm kiến thức về thị trường mà họ muốn tham gia. Thông tin này có thể được sử dụng như một phần trong kế hoạch kinh doanh của họ và thậm chí có thể giúp họ đảm bảo đầu tư.

Data Mining và Data Analytics giúp xây dựng kế hoạch kinh doanh

Data Analytics có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về xu hướng và dự báo tương lai, giúp bạn thay đổi kế hoạch kinh doanh của mình dựa trên thông tin thời gian thực. Điều này có ý nghĩa đặc biệt khi bạn đối mặt với biến đổi về nền kinh tế hoặc sự thay đổi trong thị trường tiêu dùng.

Data Mining giúp bạn xác định mẫu và cấu trúc bên trong dữ liệu, giúp bạn tìm ra thông tin quan trọng và đưa ra quyết định chiến lược. Có được cái nhìn sâu sắc vào cấu trúc dữ liệu có thể giúp bạn điều chỉnh kế hoạch kinh doanh của mình để phản ánh môi trường thị trường thực tế.

Mặc dù có nhiều điểm khác biệt giữa Data Mining vs Data Analytics, nhưng các doanh nghiệp nên tận dụng cả hai nếu muốn hiểu rõ về cách họ có thể cải thiện thương hiệu của mình và tạo ra sự tương tác tốt hơn từ người tiêu dùng. Nếu muốn trở thành một chuyên gia dữ liệu thì đừng bỏ qua Khóa học Data Analysis Online của MDA, đã và đang mang đến cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để thành công trong lĩnh vực này!

Chia sẻ bài viết