Data-engineering versus datawetenschap: belangrijkste verschillen
I write about fintech, data, and everything around it
Wat is het verschil tussen data-engineering en datawetenschap? Is de een een superset van de ander? Is het een nog belangrijker dan het ander? In deze blog gaan we dieper in op deze verschillen.
De exponentiële groei van gegevens heeft bedrijven toegang gegeven tot een breed scala aan informatie over hun klanten, markt, kanaalvoorkeuren en andere. Volgens een schatting 2,5 biljoen bytes aan gegevens worden dagelijks gegenereerd. Dankzij de enorme hoeveelheden gegevens kunnen bedrijven de kwaliteit van hun producten en diensten verbeteren door gebruik te maken van inzichten die zijn verkregen door analyse van verschillende gegevenstypen.
Gegevens zijn een strategische troef en zijn er in verschillende formaten, die in twee groepen kunnen worden ingedeeld: gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Gestructureerde gegevens, meestal gecategoriseerd als kwantitatieve gegevens, zijn vooraf gedefinieerd en geformatteerd voordat ze worden opgeslagen in een gegevensopslag, een relationele database. Ongestructureerde gegevens, doorgaans gecategoriseerd als kwalitatieve gegevens, hebben geen vooraf gedefinieerde indeling en worden in hun oorspronkelijke indeling opgeslagen in een niet-relationele database. Alternatief, wolk data meren de ruwe vorm van ongestructureerde gegevens behouden. Dat blijkt uit recent onderzoek 80% van de wereldwijde gegevens zal tegen 2025 ongestructureerd zijn, en zelfs ondernemingen geven prioriteit aan ongestructureerd gegevensbeheer.
De verschillende gegevenstypen moeten stapsgewijs worden verwerkt voordat bedrijven ze zinvol kunnen gebruiken. Data engineering en data science zijn sleutelfuncties die ondernemingen daarbij helpen gegevensbeheer en -analyse om ze mee te helpen datagedreven besluitvorming.
Dit is de ultieme vergelijking van data-engineering versus datawetenschap in 2022.
Dan ben je hier aan het juiste adres.
Laten we beginnen.
Wat is data-engineering?
De waarde die een onderneming uit data haalt, hangt af van de juistheid van de gegevens and the efficiëntie waarmee het toegang heeft tot de gegevens, wat overigens de twee hoofddoelen zijn van de data engineering functie.
Data engineering helpt ondernemingen bij het ontwerpen en bouwen data pijplijnen die onbewerkte gegevens transformeren en transporteren naar een indeling die in een zeer bruikbare staat verkeert door respectieve eindgebruikers, die datawetenschappers, zakelijke belanghebbenden, apps en andere gebruikers kunnen zijn. Datapijplijnen zijn opeenvolgingen van verwerkingsstappen die worden toegepast op gegevens voor een specifiek doel, waarbij de uitvoer van een stap de invoer is voor de volgende stap, die doorgaat totdat de pijplijn voltooid is. De pijplijnen halen de gegevens uit meerdere ongelijksoortige applicaties en systemen en verzamelen de gegevens in een enkel magazijn dat een enkele bron van waarheid wordt in de hele onderneming. Het moet ook zorgen gegevensbeheer normen worden gevolgd om ervoor te zorgen dat gegevens consistent en betrouwbaar zijn, en alleen geautoriseerde gebruikers krijgen toegang om misbruik te voorkomen.
Data-engineering was geëvolueerd van ‘informatie-engineering’, dat voor het eerst bekendheid kreeg in de jaren tachtig, toen personal computers populair werden en de informatietechnologietoepassingen in bedrijven versnelden. Toen gegevens beschikbaar kwamen voor bedrijven, ontstond informatie-engineering om toepassingsgegevens in hun bedrijf te gebruiken. Aanvankelijk verwees de term naar databaseontwerp en -analyse.
Met de komst van internet in de jaren negentig en de opkomst van de consumentisering van bedrijfs-IT in de jaren 2000, namen het datavolume en -types exponentieel toe, waardoor het zakelijke landschap op zijn kop kwam te staan. Data-enabled ondernemingen om nieuwe inkomstenstromen te creëren, klantenwerving en -behoud te verbeteren en gerichte marketingcampagnes te creëren met een beter rendement op investeringen (ROI). Dit vereiste dat ondernemingen sterke datafundamenten moesten bouwen om een concurrentievoordeel op basis van data voor hun bedrijven te creëren. Informatie-engineering evolueerde naar data-engineering toen de behoefte aan betrouwbare en veilige gegevens belangrijk werd. De belangrijkste verantwoordelijkheid van data-engineering is het creëren van een data-infrastructuur om toegang tot de juiste data op het juiste moment in het juiste formaat mogelijk te maken voor verschillende gebruikers.
Waarom hebben ondernemingen data-engineering nodig?
Het ontbreken van een betrouwbare data-infrastructuur is een van de belangrijkste uitdagingen waarmee ondernemingen worden geconfronteerd voor het succes van hun data science-projecten. Volgens de CTO van IBM, slechts 10% van de data science-projecten de productiefase halen, wat ook resoneert met de voorspelling van Gartner dat 85% van alle projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). zou uiteindelijk mislukken.
De belangrijkste reden is de data, die gefragmenteerd is over verschillende applicaties vanwege de sterk geïsoleerde aard van de organisaties en het falen van de teams om samen te werken. De gegevenssilo is een realiteit die de toegang tot en het verbinden met verschillende gegevensbronnen vertraagt. Ook al zorgen sommige cloud-native systemen voor snelle, veilige toegang tot gegevens in realtime,integratie met andere bedrijfsapplicatiesen verouderde systemen blijken nog steeds een uitdaging.
In de begindagen van big data-projecten was het de verantwoordelijkheid om de benodigde infrastructuur en datapijplijnen te bouwen als onderdeel van data science-functies. Naarmate ondernemingen hun digitale transformaties versnelden, werd de behoefte aan veilige en snelle toegang tot gegevens belangrijk, wat leidde tot de opkomst van een aparte data-engineeringfunctie. Het helpt bij het creëren van een solide basis voor het succes van big data-analyseprojecten voor ondernemingen.
Wat is datawetenschap?
Datawetenschap is een multidisciplinair veld dat bruikbare inzichten haalt uit veel databedrijven die zijn verzameld via meerdere zakelijke en internettoepassingen. De functie combineert programmeervaardigheden, wiskunde en statistische kennis met zakelijke domeinexpertise om patronen te identificeren, zinvolle zakelijke inzichten te extraheren en deze in een visueel aantrekkelijke vorm te presenteren.
Datawetenschap omvat het voorbereiden van gegevens, waaronder het opschonen, aggregeren en manipuleren om het voor te bereiden op verwerking. De volgende stap in de analyse omvat het ontwikkelen en gebruiken van algoritmen en gegevensmodellen om patronen te identificeren die na juiste validatie zijn omgezet in voorspellingen. De resultaten worden gepresenteerd in een gemakkelijk te begrijpen indeling als grafieken en diagrammen met behulp van hulpmiddelen voor gegevensvisualisatie. Dankzij geavanceerde tools voor datawetenschap kunnen bedrijven data-inzichten gebruiken voor verschillende zakelijke use-cases, wat voorheen niet mogelijk was.
Hoe kan datawetenschap bedrijven helpen?
Datawetenschap wordt onder meer gebruikt voor anomaliedetectie, prognoses, spraak- en gezichtsherkenning, patroondetectie en aanbevelingsengines.
Enkele branchebranches waar datawetenschap duidelijke zakelijke waarde biedt, zijn:
-
Bankwezen en financiële diensten
Anomaliedetectie met behulp van AI en Machine Learning (ML) technieken in het bankwezen helpt bij het opsporen van fraude en financiële dienstverleners bij het monitoren van elke transactie. Risicobeheer op basis van datawetenschap helpt banken en financiële instellingen om fraudebeslissingen in milliseconden te nemen en mogelijk tot $ 1 biljoen aan waarde elk jaar voor de wereldwijde banksector.
-
Verzekering
Datawetenschap helpt verzekeringsmaatschappijen frauduleuze claims op te sporen en de verwerking van claims te automatiseren, waardoor ze claims binnen enkele uren kunnen verwerken en afhandelen. Verzekeringsmaatschappijen maken gebruik van dit unieke voordeel als onderscheidende factor in de markt.
-
IT beveiliging
Datawetenschap helpt de IT-afdeling cyberaanvallen en beveiligingsinbraken te voorkomen en technische problemen van gebruikers op te lossen. Machine learning-algoritmen die zijn getraind op eerder gedetecteerde malware, helpen nieuwe malware te identificeren en te detecteren door middel van patroonherkenning.
-
Gezondheidszorg en levenswetenschappen
De rol van datawetenschap in de gezondheidszorg zal een langdurige impact hebben op ons leven. Het helpt onderzoekers nieuwe behandelingsmogelijkheden te vinden voor ongeneeslijke ziekten zoals kanker door toegang te bieden tot patiëntgegevens over de hele wereld en door nieuwe patronen en trends te vinden om onderzoek sneller vooruit te helpen. Datawetenschap helpt de algemene bevolking in preventieve gezondheidszorg met realtime gegevensverzameling en gezondheidsmonitoring.
-
Productie
Datawetenschap helpt de voorspellende onderhoudsmogelijkheden van productiebedrijven te vergroten met voorspellende analyses. Het helpt bedrijven geld te besparen door downtime en storingen te voorkomen en de levensduur van fysieke activa te verlengen, waardoor het rendement op investeringen (ROI) wordt verbeterd. De bedrijven gebruiken datawetenschap om leveringsroutes te optimaliseren en de brandstofefficiëntie in hun logistieke divisie te verbeteren. Voor meer informatie, bekijk onze uitgebreide blog op hoe machine learning (ML) een revolutie teweegbrengt in de maakindustrie.
Datawetenschap verandert ook het concurrentielandschap in de retail-, communicatie- en media-, reis- en horeca-, energie- en nutssectoren met verschillende zakelijke use-cases.
Datawetenschap zal blijven evolueren en het toepassingsbereik in alle sectoren zal zich uitbreiden. Het is belangrijk dat u de opkomst begrijpt trends in datawetenschap om analysetechnologieën effectief te kunnen gebruiken voor uw bedrijf.
Data Engineering vs. Data Science: een snelle vergelijking
| Criteria | Data-engineering | Gegevenswetenschap |
| Belangrijkste functionaliteit | Creëer een raamwerk en API’s voor het verwerken, opslaan en ophalen van gegevens uit verschillende gegevensbronnen | Ontwikkelt statistische modellen om zinvolle en bruikbare inzichten uit de onbewerkte gegevens te halen. |
| Doelstellingen | Bouw en optimaliseer datapijplijnen. Prestaties van volledige datapijplijn | Ontwikkeling en optimalisatie van ML / Statistische modellen |
| Resultaat | Data-infrastructuur voor gegevensstroom, opslag en ophaalsysteem. | Producten voor gegevensanalyse, zoals motoren voor gegevensaanbeveling, rapporten, enzovoort. |
| Databron | Enterprise-applicaties en internetplatforms | Datawarehouse |
| Eindgebruik | Datawetenschappers, bedrijfsanalisten, apps en anderen | Zakelijke belanghebbenden en besluitvormers |
| Vaardigheden | Expertise in programmeertaal en middleware, samen met hardware-gerelateerde kennis. | Statistieken, wiskunde, informatica en kennis van het zakelijke domein zijn vereist. |
Conclusie
Naarmate de telecomindustrie evolueert naar het 5G-netwerk, zal het fungeren als een katalysator voor innovaties en nieuwe zakelijke kansen door mens en machine op een ongekende schaal met elkaar te verbinden. De hoge internetsnelheid en snelle download van 5G-technologie zullen het datavolume dat beschikbaar is voor ondernemingen verder vergroten en de data zullen nog waardevoller worden.
Een robuuste en betrouwbare infrastructuur zal de sleutel zijn tot de inspanningen van ondernemingen om data te benutten als een zakelijke enabler. De relevantie van data-engineering in het schema van uw organisatie zal blijven toenemen met de toegenomen toepassing van AI en ML, waarvoor een zorgvuldige afweging van opslag-, netwerk- en gegevensverwerkingsbehoeften vereist is. Het creëren van een flexibele en schaalbare infrastructuur en het optimaliseren van de kosten door middel van scherp geprijsde diensten voor verschillende eindgebruiken, vereist een aparte data-engineeringfunctie.
Het succes van datawetenschap hangt niet alleen af van technische uitmuntendheid, maar ook van zachte vaardigheden, samenwerking en transparantie. Het team moet samenwerken met andere belanghebbenden om het juiste zakelijke probleem te identificeren om op te lossen en vervolgens het relevante model te bouwen. Datawetenschap moet technologische expertise combineren met domeinkennis om resultaten af te leiden die de besluitvorming ondersteunen.
Naarmate het strategische belang van data in het bedrijfsleven toeneemt, zal het verschil tussen data science en data engineering functies groter worden. echter, de samenwerking tussen de twee teams zal belangrijk zijn om de succesratio te verbeteren. Datawetenschap en data-engineering, ook al zijn ze verschillend, moeten samenwerken om ondernemingen in staat te stellen de volledige zakelijke waarde van hun data te realiseren.
Bekijk de top 25 Data Science-tools volgens Zuci Systems, en als u een grondige inzet van experts nodig heeft bij uw Data Science-project, overweeg dan onze diensten op het gebied van gegevenswetenschap en -analyse.
