Minería de datos frente a creación de perfiles de datos: diferencia y comparación

 Una colección de datos en una base de datos se conoce como conjunto de datos. Están en un formato tabular que consta de columnas y filas. Cada columna constituye una variable, mientras que cada fila representa un valor.

Uno de los requisitos básicos antes de elegir conjuntos de datos para cualquier aplicación es comprender el conjunto de datos y sus metadatos. Dos procesos para esto son: minería de datos y perfilado de datos. 

Puntos clave

1. La minería de datos consiste en descubrir patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos, mientras que la generación de perfiles de datos analiza y evalúa la calidad, integridad y consistencia de los datos.
2. La minería de datos se utiliza para extraer información útil y conocimientos de los datos, mientras que la creación de perfiles de datos se utiliza para identificar problemas de calidad de los datos y posibles fuentes de datos para el análisis.
3. La minería de datos es un proceso exploratorio, mientras que la creación de perfiles de datos es un proceso preparatorio antes del análisis de datos.

Minería de datos frente a creación de perfiles de datos

La diferencia entre los la minería de datos y la creación de perfiles de datos es que la minería de datos es un proceso de recopilación de patrones de cualquier dato dado. Por otro lado, la creación de perfiles de datos es el proceso de localizar metadatos de un conjunto de datos. En la minería de datos, aplica una amplia gama de metodologías para extraer información. Mientras está en el perfilado de datos, analiza los datos para recopilar resúmenes. 

La minería de datos es el procedimiento de análisis de cantidades masivas de datos para localizar inteligencia empresarial. Ayuda a las empresas a mitigar riesgos, aprovechar oportunidades y resolver problemas.

La minería de datos ayuda a encontrar respuestas a esas preguntas en los negocios que consumen mucho tiempo manualmente. Utiliza una gran cantidad de técnicas estadísticas para examinar los datos.  

El proceso de crear y examinar resúmenes de datos se conoce como perfilado de datos. Produce información crítica sobre cualquier dato. Las empresas pueden aprovechar estos datos en su beneficio.

La elaboración de perfiles de datos analiza los datos para determinar su calidad y legitimidad. Los algoritmos descubren características en un conjunto de datos, como mínimo, máximo, media y frecuencia. 

Tabla de comparación

Parámetros de comparación	Extracción de Información	Perfil de datos
Definición	Es un proceso de recopilación de patrones a partir de cualquier dato.	Es un proceso de búsqueda de metadatos en cualquier conjunto de datos dado.
Propósito	Extraer los datos para resolver problemas.	Formar una base de información.
Tarea	Clasificación, resumen, regresión, estimación y descripción.	Recolección de estadísticas o resúmenes.
Herramientas	Apache SAMOA y Rapid Miner.	Aggregate profiler y Talend open studio
Acoplar	Extracción de información a través de metodologías.	Examinando datos sin procesar.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos es la tarea de identificar correlaciones y patrones en grandes conjuntos de datos para obtener fragmentos de conocimiento. Puede utilizar esta información útil en varias áreas de Business Intelligence.

El propósito de comprender conjuntos de datos complejos es similar en todos los campos de la ciencia, los negocios y la ingeniería. En palabras simples, la minería de datos es extraer conocimiento de los datos. 

Puede utilizar la minería de datos en varias áreas de negocio. Algunos de los sectores son marketing y ventas, salud, educación y desarrollo de productos. Puede obtener una gran ventaja sobre sus competidores si lo usa correctamente.

Le permite conocer a los clientes, aumentar sus ingresos, pensar en nuevas estrategias de marketing y reducir costos. 

Un proyecto de minería de datos comienza recopilando y preparando los datos correctos para el análisis. Si la calidad de los datos es mala, no espere buenos resultados. Los mineros de datos deben asegurarse de que la calidad de la información sea satisfactoria.

Siguen los pasos básicos para lograr resultados confiables-

1. Entendiendo el negocio
2. Entendiendo los datos
3. Preparación de datos
4. Evaluación
5. Despliegue

Una gran cantidad de datos está llegando a las empresas en varios formatos en volúmenes sin precedentes. El éxito de una empresa depende de la eficacia con la que descubra conocimientos y los incluya en procesos y decisiones.

La minería de datos autoriza a una empresa a tener un futuro mejor al comprender el presente y el pasado. 

¿Qué es el perfil de datos?

La creación de perfiles de datos es la tarea de extraer datos sin procesar de cualquier conjunto de datos dado. El propósito de hacer esto es recopilar estadísticas o resúmenes sobre los datos. Es un conjunto de actividades que están ahí para determinar los metadatos de un conjunto de datos.

Los metadatos incluyen estadísticas o dependencias entre columnas que ayudan a comprender nuevos conjuntos de datos. 

Puede utilizar la creación de perfiles de datos para obtener información útil sobre los datos y evaluar su calidad. A través de esto, también puede descubrir anomalías en un conjunto de datos. Examina la información para determinar su legitimidad y calidad.

Los algoritmos analíticos detectan características en un conjunto de datos, como la frecuencia, la media, el máximo y el mínimo. 

Las aplicaciones de perfilado de datos analizan una base de datos recopilando información sobre ella. Hay tres tipos de perfiles de datos:

1. Descubrimiento de estructuras: ayuda a determinar si los datos tienen un formato correcto y son consistentes. Para comprobar la validez de los datos, utiliza estadísticas básicas. 
2. Descubrimiento de contenido: se centra principalmente en la calidad de los datos. Debe procesar los datos para formatear. 
3. Descubrimiento de relaciones: identifica conexiones entre conjuntos de datos. 

Hoy en día, las empresas almacenan una gran cantidad de datos en la nube. La creación de perfiles de datos eficaz es la necesidad del momento. Los datos basados ​​en la nube permiten a las empresas conservar petabytes de datos. Es crucial mantener los estándares. 

Principales diferencias entre la minería de datos y la creación de perfiles de datos

1. La tarea de identificar correlaciones y patrones dentro de conjuntos de datos se conoce como minería de datos. Por otro lado, el proceso de análisis de información de cualquier conjunto de datos se denomina perfilado de datos. 
2. La minería de datos incluye metodologías basadas en computadora para extraer información útil. Pero la creación de perfiles de datos implica examinar datos sin procesar de cualquier conjunto de datos dado. 
3. La minería de datos está ahí para extraer los datos en busca de información crucial para resolver problemas. Por otro lado, el perfilado de datos tiene como objetivo formar una base de conocimientos de información. 
4. Las tareas en la minería de datos incluyen regresión, clasificación, resumen, descripción y estimación. Pero los trabajos en la creación de perfiles de datos son técnicas analíticas y de descubrimiento para recopilar estadísticas o resúmenes. 
5. Algunas herramientas para la minería de datos son APACHE SAMOA y Rapid Miner. Por otro lado, Aggregate profiler y Talend open studio son algunas herramientas para la creación de perfiles de datos. 

Referencias

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=vIqqDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR1&dq=data+mining&ots=rrMiHNoZgo&sig=Ye_cPNBMden9NpA1YzsK9hQk7ws
2. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2590989.2590995

Última actualización: 11 de junio de 2023