Différence entre l'exploration de données et le profilage des données

L'une des exigences fondamentales avant de consommer des ensembles de données pour toute application est de comprendre l'ensemble de données à accomplir et ses métadonnées. Le processus de découverte des métadonnées d'un ensemble de données donné est connu sous le nom de «profilage de données», qui comprend un vaste éventail de méthodes pour examiner les ensembles de données et produire des métadonnées. L'exploration de données est un concept large qui utilise un large éventail de méthodologies et de techniques à une multitude d'ensembles de problèmes. L'exploration de données peut être simplement appelée découverte de connaissances qui signifie simplement collecter des modèles à partir des données disponibles. Une distinction claire et bien définie entre les deux n'existe pas.

Qu'est-ce que l'exploration de données?

L'exploration de données est un processus d'identification des modèles et des corrélations dans de grands ensembles de données pour dériver des bits de connaissances plus utiles. Ces morceaux de connaissances significatifs peuvent ensuite être introduits dans les domaines les plus généraux de l'intelligence d'affaires. La nécessité de comprendre les grands ensembles de données complexes est commun à pratiquement tous les domaines des affaires, de la science et de l'ingénierie. L'ensemble du processus d'application des méthodologies informatiques, y compris les nouvelles technologies, pour extraire des informations utiles cachées dans les données est appelée l'exploration de données. Il évalue simplement une grande collection de données brutes et les transforme en informations. L'exploration de données est une recherche de nouvelles connaissances précieuses, précieuses et non triviales dans les grands ensembles de données, puis en utilisant les informations pour découvrir des relations et des modèles cachés dans ces ensembles de données. Autrement dit, l'exploration de données est l'extraction des connaissances à partir des données.

Qu'est-ce que le profilage des données?

Le profilage des données est un processus d'analyse des données brutes des ensembles de données existants dans le but de collecter des statistiques ou des résumés informatifs sur les données. Il se réfère à un ensemble d'activités conçues pour déterminer les métadonnées d'un ensemble de données donné lorsqu'elle n'est pas disponible et pour valider les métadonnées lorsqu'elle est disponible dans un ensemble de données. Ces métadonnées, telles que des statistiques sur les données ou les dépendances entre les colonnes, peuvent aider à comprendre et à gérer de nouveaux ensembles de données. Certains profilages de données peuvent être appliqués à n'importe quel type de données, tandis que certains sont spécifiques au type. Ceci est très différent de l'analyse des données qui est plutôt utilisée pour dériver des informations commerciales à partir de données. Le profilage des données est utilisé pour dériver des informations sur les données elle-même et évaluer la qualité des données afin de découvrir les anomalies dans l'ensemble de données. De plus, il aide à comprendre et à préparer des données pour le nettoyage, l'intégration et l'analyse ultérieures.

Différence entre l'exploration de données et le profilage des données

Définition

- L'exploration de données est un processus d'identification des modèles et des corrélations présents dans les données brutes et de l'interprétation de ces modèles dans leurs domaines de problème pour les transformer en informations et connaissances utiles. Ces morceaux de connaissances significatifs peuvent ensuite être introduits dans les domaines les plus généraux de l'intelligence d'affaires. Le profilage des données, en revanche, est un processus d'analyse des données des ensembles de données existants pour déterminer le contenu, la structure et la qualité réels des données. Le profilage des données est un processus qui implique l'apprentissage des données.

Processus

- Le profilage des données utilise un ensemble d'activités, notamment des techniques de découverte et d'analyse pour collecter des statistiques ou des résumés informatifs sur les données, qui peuvent ensuite être analysées par un analyste commercial pour déterminer si les données correspondent à l'intention commerciale. Il aide à comprendre et à préparer des données pour le nettoyage, l'intégration et l'analyse ultérieures. L'exploration de données, en revanche, peut être placée dans l'une des deux catégories: l'exploration de données prédictive, qui consiste à utiliser certaines variables dans l'ensemble de données pour prédire les valeurs inconnues ou futures d'autres variables d'intérêt, et l'exploration de données descriptive, qui se concentre sur la production de nouvelles informations non triviales basées sur l'ensemble de données disponible.

But

- Le but de l'exploration de données est d'exploiter les données pour des informations exploitables. Il implique une collecte et un traitement efficaces de données et l'utilisation d'algorithmes mathématiques sophistiqués pour segmenter les données et prédire les tendances futures, afin qu'elles puissent être utilisées dans les domaines les plus généraux de l'intelligence commerciale. Le but du profilage des données est de dériver des informations sur les données et d'évaluer la qualité des données afin de découvrir les anomalies dans l'ensemble de données. L'objectif est de créer une base de connaissances d'informations précises sur vos données. Le processus doit parfois être répété dans les magasins de données critiques pour s'assurer que les informations restent exactes.

Exploration de données vs. Profilage des données: graphique de comparaison

Résumé

Il est évident que certaines des techniques d'exploration de données peuvent être utilisées pour le profilage des données. Le profilage des données est utilisé pour collecter des statistiques ou des résumés informatifs sur les données, tandis que l'exploration de données aide à identifier les modèles de données spécifiques dans les grands ensembles de données. Le profilage des données recueille des métadonnées techniques pour soutenir la gestion des données, tandis que l'exploration de données découvre des résultats non évidents pour soutenir la gestion d'entreprise avec de nouvelles informations exploitables. L'exploration de données est un concept assez large qui est basé sur le fait qu'il est nécessaire d'analyser les volumes massifs de données dans presque tous les domaines et le profilage de données ajoute de la valeur à cette analyse.