Extração de dados e mineração de dados asão dois processos distintos que contribuem exclusivamente para como uma organização gerencia e usa dados. Este blog analisa em profundidade a extração de dados vs.. comparação de mineração de dadoson, discutindo os casos de uso, aplicações e componentes de cada.

O que é extração de dados? 

Extração de dados envolve buscar dados de diferentes fontes — como planilhas, bancos de dados ou armazenamento físico — e armazená-los em um local centralizado. Dependendo da fonte, esses dados podem ser não estruturados, estruturados ou semiestruturados. Web scraping ou data scraping é um tipo específico de extração de dados envolvendo fontes públicas, como sites ou diretórios online.

A extração de dados é normalmente a primeira etapa do ciclo de integração de dados, onde dados díspares de várias fontes são combinados em um formato unificado para fácil análise. É também o primeiro passo em duas operações de dados comuns: extrair, transformar, carregar (ETL) e extrair, carregar, transformar (ELT).  

Um dos principais propósitos de extração de dados é melhorar o acesso, a usabilidade e a confiabilidade dos dados. Sem a extração de dados, não haveria um formato padronizado para dados corporativos, o que diminuiria a interoperabilidade e resultaria em silos de dados.

O que é mineração de dados? 

Mineração de dados é um processo exploratório que revela padrões, relacionamentos e insights profundos dentro de grandes conjuntos de dados. Esse processo é muito mais complexo do que pesquisar ou consultar dados, pois leva a probabilidades e previsões em vez de apenas resultados de pesquisa.

A mineração de dados também é conhecida como descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD). Ela tem várias técnicas populares, incluindo o seguinte: 

• Regras de Associação ajudar a descobrir relacionamentos (associações) entre variáveis. 

• Classificação organiza objetos em várias classes predefinidas com base em recursos compartilhados. Ele agrupa dados semelhantes para uma análise mais rápida. 

• agrupamento funciona de forma semelhante à classificação, mas vai um passo além e categoriza itens com base em como eles diferem de outros objetos. 

• Árvores de decisão prever ou classificar um resultado usando uma lista de decisões ou critérios. A “árvore” no nome representa a visualização em forma de árvore usada para descrever os possíveis resultados das decisões do usuário. 

• K-vizinho mais próximo é um algoritmo que organiza dados com base em sua proximidade a outros dados, operando sob a suposição de que pontos de dados próximos são semelhantes entre si. 

• Redes neurais, com base no sistema nervoso humano, usa múltiplas camadas de nós trabalhando juntos para processamento de dados. A camada de entrada aceita dados, então cálculos e reconhecimento de padrões são realizados nas camadas ocultas, e a camada de saída fornece os resultados aprendidos da rede. 

• Análise Preditiva aplicar machine learning e modelagem estatística a dados históricos para fazer modelos matemáticos ou gráficos. Esses modelos podem prever eventos futuros e resultados prováveis ​​ou revelar oportunidades e riscos potenciais.

Os propósitos da mineração de dados são amplos e ela ajuda as empresas das seguintes maneiras: 

• Observando e prevendo o comportamento do consumidor 

• Identificar novas oportunidades ou áreas de melhoria 

• Detecção de fraudes e riscos de segurança 

• Encontrar gargalos e ineficiências 

• Auxiliar na tomada de decisões e no planejamento estratégico

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Extração de dados vs. Mineração de dados: Principais diferenças 

1. Complexidade 

A extração de dados é tipicamente direta e limitada à obtenção de dados de várias fontes. Dados não estruturados representam o maior desafio, mas soluções modernas como processamento inteligente de documentos (IDP) pode lidar com isso de forma eficaz. 

A mineração de dados é muito mais complexa do que a extração de dados e requer algoritmos avançados e modelos estatísticos. Tarefas como pré-processamento de dados, modelagem e avaliação muitas vezes podem precisar de infraestrutura de computação de alto desempenho, especialmente para conjuntos de dados maiores. 

2. Estrutura de dados 

A extração de dados pega dados não estruturados, semiestruturados e estruturados e os converte em um formato unificado. 

A mineração de dados precisa de conjuntos de dados limpos e estruturados para exploração adequada. Dados de baixa qualidade ou inadequadamente limpos podem distorcer análises e gerar resultados incorretos. 

3. Conhecimento de Domínio 

A extração de dados não requer amplo conhecimento de domínio, pois seu escopo é limitado à recuperação precisa de dados. 

A mineração de dados requer conhecimento profundo do domínio para a interpretação correta de padrões e descobertas.  

4. Uso em tempo real 

A extração de dados é frequentemente realizada em tempo real ou quase em tempo real. As empresas podem configurar fluxos de trabalho automatizados para extrair dados assim que eles são gerados. 

A mineração de dados é retrospectiva por natureza, pois analisa dados históricos para prever tendências futuras ou oferecer insights.  

5. Posicionamento em fluxos de trabalho de dados 

A extração de dados ocorre no início dos fluxos de trabalho de dados. Ela gera a entrada necessária para processamento e análise downstream. 

A mineração de dados ocorre mais tarde em o ciclo de vida dos dados, somente depois que os dados foram extraídos, organizados e preparados para análise. 

Extração de dados vs. Mineração de dados: usos complementares

Extração de dados e mineração de dados frequentemente trabalham em conjunto. Obter insights de dados requer acesso a eles, o que torna a extração de dados valiosa, pois fornece acesso a dados atualizados que estão prontos para mineração. Aqui estão alguns exemplos:

Resumindo Extração de Dados vs. Mineração de Dados 

Enquanto a extração de dados garante a disponibilidade e acessibilidade de informações brutas, a mineração de dados as transforma em insights acionáveis ​​que impulsionam a tomada de decisões, conformidade, previsão e personalização. Cada processo desempenha um papel distinto no ciclo de vida dos dados, mas sua colaboração é o que realmente capacita as empresas. A combinação desses processos permite que as organizações otimizem as operações, aprimorem as experiências do cliente e ganhem uma vantagem competitiva. Juntas, a extração de dados e a mineração de dados preenchem a lacuna entre informações brutas e inteligência significativa.

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