Không thể phủ nhận rằng dữ liệu tồn tại ở mọi ngóc ngách trong cuộc sống. Thế hệ của chúng ta rất may mắn vì có cơ hội chứng kiến sự phát triển vượt bậc của Internet kèm theo những lợi ích tuyệt vời nhờ việc truy cập và chia sẻ thông tin hoàn toàn miễn phí. Việc chia sẻ thông tin dễ dàng giúp lượng dữ liệu thô được tạo ra tăng theo cấp số nhân.

Để dễ hiểu, tất cả những lần nhấp chuột của bạn, các trang web bạn truy cập, lượng thời gian bạn dành cho mỗi trang web, v.v., là dữ liệu mà bạn tạo ra. Nếu dữ liệu ở dạng thô thì bạn không thể sử dụng được, không có nghĩa lý gì khi trích xuất chúng cả.

Tuy nhiên, nhờ công cụ cùng với sức mạnh tính toán, dữ liệu này sau đó có thể được xử lý và chuyển đổi thành những insight có ý nghĩa thúc đẩy các quyết định của các tập đoàn lớn, thậm chí quyết định cả mức lợi nhuận của họ. Những người có suy nghĩ dữ liệu sẽ là cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo cũng không hoàn toàn sai.

Data mining và data analytics là các bước quan trọng trong bất kỳ dự án dữ liệu nào và cần được thực hiện kỹ lưỡng để có thể thành công. 2 lĩnh vực này khá gần gũi nên việc tìm ra điểm khác biệt giữa chúng sẽ trở nên rất khó khăn. Trước khi so sánh data mining vs. data analytics thì chúng ta phải hiểu rõ hai lĩnh vực này đã.

Data Mining (Khai phá dữ liệu)

Data mining là một quá trình liên tục nhằm phân biệt và xác định dữ liệu hữu ích trong một tập dữ liệu khổng lồ. Nó còn được gọi là “Knowledge Discovery in Databases” (khám phá kiến thức trong cơ sở dữ liệu). Được biết đến từ những năm 1990 nhưng lĩnh vực này mới thực sự trở nên thu hút trong thập kỷ gần đây. Sự cải tiến về khả năng tính toán đã phần nào giúp data mining trở thành xu hướng.

Data Analysis (Phân tích dữ liệu)

Phân tích thông tin (Information Analysis) được coi là một siêu tập hợp (superset) của data mining, bao gồm xóa, làm sạch, thay đổi, chứng minh dữ liệu để đưa ra những insight quan trọng, có giá trị giúp xác định cách tiếp tục và đưa ra các lựa chọn liên quan đến công ty. Phân tích dữ liệu theo chu kỳ đã xuất hiện từ những năm 1960. Nó mới trở thành xu hướng phổ biến trong những năm gần đây và đã được chứng minh là một công cụ không thể thiếu của bất kỳ người chơi nào.

Sự khác biệt giữa Data Mining và Data Analytics

Mặc dù data mining và data analytics là hai từ khác nhau trong lĩnh vực dữ liệu, đôi khi từ này lại được sử dụng thay cho từ kia. Cách sử dụng và ý nghĩa đằng sau các thuật ngữ phụ thuộc nhiều vào ngữ cảnh và công ty được đề cập. Thiết lập individual identity (bản sắc cá nhân) để có thể dễ dàng phân biệt hai loại, bạn sẽ tìm thấy những điểm tương phản được liệt kê dưới đây:

1. Data mining phục vụ cho việc thu thập dữ liệu và tạo ra những insight thô nhưng cần thiết. Sau đó, data analytics sử dụng dữ liệu và giả thuyết thô để xây dựng và tạo mô hình dựa trên dữ liệu.
2. Data mining là một bước trong quá trình data analytics. Data analytics là chiếc ô xử lý các bước trong quy trình của bất kỳ mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu (data-driven model) nào.
3. Data mining tỏa sáng nhất khi dữ liệu được đề cập có cấu trúc tốt. Trong khi đó, data analysis có thể thực hiện trên bất kỳ dữ liệu nào; mà vẫn có được insights sâu sắc thúc đẩy công ty phát triển.
4. Data mining có nhiệm vụ chính là làm cho dữ liệu đang được sử dụng trở nên hữu ích hơn. Trong khi đó, data analysis được sử dụng để đưa ra giả thuyết và cuối cùng, nó cung cấp thông tin có giá trị giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định.
5. Data mining không nên bị ảnh hưởng bởi bất kỳ thiên kiến hoặc định kiến nào trước khi ta chạm vào dữ liệu. Trong khi đó, data analysis chủ yếu được sử dụng để kiểm tra giả thuyết.
6. Data mining sử dụng các mô hình và phương pháp khoa học và toán học để xác định các mẫu hoặc xu hướng trong dữ liệu đang được khai thác. Mặt khác, data analysis được sử dụng để giải quyết các vấn đề phân tích kinh doanh và đưa ra các mô hình phân tích.

Data mining thường không cần bất kỳ visualizations, bar charts, graphs, GIPs v.v., trong khi visualizations lại quan trọng đối với data analysis. Nếu không trình bày tốt, tất cả những nỗ lực phân tích dữ liệu của bạn sẽ không mang lại kết quả nào cả.

Kết:

Cả data mining và data analytics đều rất quan trọng, nên cần được thực hiện một cách cẩn thận. Do bản chất của hai lĩnh vực, đôi khi những người kinh doanh nhỏ sử dụng chúng thay thế cho nhau.

Trong khi đó, có những người coi trọng sự khác biệt và ranh giới của hai lĩnh vực. Dù làm việc ở đâu, bạn cũng không thể phủ nhận tầm quan trọng của cả hai trong thế giới dữ liệu.

Và, sẽ rất hữu ích nếu bạn được trang bị những kiến ​​thức chuyên môn để có thể làm việc trong cả hai lĩnh vực. Bạn cần một cách tiếp cận phân tích hơn để giải quyết data analytics. Ngược lại, bạn cần có tư duy nhận dạng mẫu và biết viết code để tạo nên tên tuổi trong lĩnh vực data mining.

Bài viết được dịch từ đây.

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây.

Ngoài ra, bạn có thể nhấn vào link này để tham gia vào nhóm và nhận thêm nhiều tài liệu hữu ích khác về Data nhé!