Data Analytics umfasst eine Reihe von Techniken und Prozessen, die zur Analyse großer Datenmengen eingesetzt werden. Dabei sind “Data Mining” und “Data Profiling” zwei wichtige Konzepte, die jedoch unterschiedliche Ziele und Methoden aufweisen. Hier sind die wesentlichen Unterschiede:
Inhaltsverzeichnis
Data Mining
- Ziel: Das Hauptziel von Data Mining ist die Entdeckung von Mustern, Trends und Beziehungen in großen Datenmengen, die sonst nicht offensichtlich wären.
- Methoden: Es verwendet komplexe Algorithmen, einschließlich maschinellem Lernen, Statistik und Datenbanksystemen, um Muster in Daten zu identifizieren.
- Anwendungsbereiche: Data Mining wird in verschiedenen Bereichen wie Marketing, Finanzen, Gesundheitswesen und E-Commerce eingesetzt, um beispielsweise Kundenverhalten vorherzusagen, Betrug zu erkennen oder neue Marktchancen zu identifizieren.
- Prozess: Der Prozess kann explorativ sein (ohne spezifische Hypothesen) oder Hypothesen-getrieben (spezifische Fragen beantworten).
- Datenarten: Verwendet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten.
Data Profiling
- Ziel: Data Profiling zielt darauf ab, ein klares Verständnis und eine Übersicht über die vorhandenen Daten zu erlangen, einschließlich der Struktur, des Inhalts und der Qualität der Daten.
- Methoden: Es umfasst die Analyse von Daten, um Metadaten zu extrahieren, wie z.B. Datentypen, Muster, Konsistenz, und um Anomalien oder Fehler in den Daten zu identifizieren.
- Anwendungsbereiche: Data Profiling wird häufig in den Anfangsphasen von Datenprojekten eingesetzt, um die Datenqualität zu bewerten und Datenbereinigungs- oder Datenintegrationstätigkeiten zu leiten.
- Prozess: Der Fokus liegt auf der Beurteilung der Daten, wie sie sind, ohne versuchen, zukünftige Muster oder Trends vorherzusagen.
- Datenarten: Konzentriert sich hauptsächlich auf strukturierte Daten.
Zusammenfassung
- Data Mining ist zukunftsorientiert und sucht nach verborgenen Mustern und Beziehungen in den Daten, um Prognosen oder Entscheidungen zu unterstützen.
- Data Profiling ist gegenwartsorientiert und konzentriert sich auf das Verständnis und die Bewertung der aktuellen Datenqualität und -struktur.
Beide Techniken sind wichtig in der Welt der Datenanalytik und ergänzen sich oft in größeren Datenanalyseprojekten.