Data Analytics (Datenanalyse) und Data Mining sind eng miteinander verbundene, aber unterschiedliche Bereiche im Umgang mit Daten. Hier sind einige der wichtigsten Unterschiede:
Ziel und Fokus:
- Datenanalyse: Konzentriert sich darauf, Daten zu untersuchen, um spezifische Fragen zu beantworten oder Hypothesen zu testen. Der Fokus liegt auf der Interpretation von Daten, um Entscheidungen zu unterstützen oder Erkenntnisse zu gewinnen.
- Data Mining: Zielt darauf ab, Muster, Beziehungen oder Anomalien in großen Datensätzen zu entdecken, die nicht sofort ersichtlich sind. Der Schwerpunkt liegt auf der Erkennung von Mustern oder Zusammenhängen, die für zukünftige Analysen oder Vorhersagemodelle nützlich sein könnten.
Methoden und Techniken:
- Datenanalyse: Nutzt statistische Techniken und Standard-Datenbearbeitungsmethoden. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören beschreibende Analyse, Inferenzstatistik, explorative Datenanalyse und konfirmatorische Datenanalyse.
- Data Mining: Verwendet komplexere Algorithmen und maschinelles Lernen, um große Datensätze zu durchsuchen. Techniken wie Clustering, Klassifizierung, Assoziationsanalyse und neuronale Netze sind üblich.
Datenmenge und -komplexität:
- Datenanalyse: Kann mit kleineren und einfacher strukturierten Datensätzen durchgeführt werden. Die Datenqualität und -genauigkeit sind hier besonders wichtig.
- Data Mining: Wird in der Regel auf große und komplexe Datensätze angewendet, oft auch auf Big Data. Hier steht die Verarbeitung großer Datenmengen im Vordergrund.
Automatisierung:
- Datenanalyse: Oft ein manuellerer Prozess, bei dem Analysten Hypothesen formulieren und Tests durchführen, um diese zu bestätigen oder zu widerlegen.
- Data Mining: Stärker automatisiert, wobei Algorithmen selbstständig Muster und Beziehungen in den Daten identifizieren, ohne dass spezifische Hypothesen vorgegeben sind.
Anwendungsgebiete:
- Datenanalyse: Wird in vielen Bereichen angewendet, um spezifische Fragen zu beantworten, z.B. in der Marktforschung, bei finanziellen Analysen oder in der Qualitätssicherung.
- Data Mining: Wird häufig in Bereichen eingesetzt, die von der Entdeckung neuer Erkenntnisse profitieren, wie im Marketing (z.B. Kunden-Segmentierung), im E-Commerce (Empfehlungssysteme) oder in der Vorhersageanalyse.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datenanalyse sich mehr auf das Verstehen und Interpretieren von bestehenden Daten konzentriert, während Data Mining auf das Entdecken neuer Muster und Beziehungen in großen Datenmengen ausgerichtet ist. Beide Bereiche ergänzen sich jedoch und werden oft gemeinsam in datengetriebenen Entscheidungsprozessen eingesetzt.