Reading Time: 15 mins

Data-engineering versus datawetenschap: belangrijkste verschillen

Data-engineering versus datawetenschap Belangrijkste verschillen

Data-engineering versus datawetenschap: belangrijkste verschillen

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 data heeft bedrijven toegang gegeven tot een breed scala aan informatie over hun klanten, markt, kanaalvoorkeuren en andere. Volgens een schatting is Dagelijks worden er 2,5 triljoen bytes aan data gegenereerd. De enorme hoeveelheden gegevens stellen bedrijven in staat de kwaliteit van hun producten en diensten te verbeteren door gebruik te maken van inzichten die zijn verkregen door analyse van verschillende gegevenstypen.

Gegevens zijn een strategisch goed en zijn verkrijgbaar 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 gedefinieerd formaat en worden in het oorspronkelijke formaat opgeslagen in een niet-relationele database. Alternatief, cloud datameren de onbewerkte vorm van ongestructureerde gegevens behouden. Recent onderzoek heeft uitgewezen dat Tegen 2025 zal 80% van de wereldwijde data ongestructureerd zijn, en zelfs ondernemingen geven prioriteit aan ongestructureerd databeheer.

De verschillende gegevenstypen moeten stapsgewijs worden verwerkt voordat bedrijven ze zinvol kunnen gebruiken. Data-engineering en datawetenschap zijn belangrijke functies die ondernemingen helpen bij het: gegevensbeheer en -analyse om hen te helpen bij het nemen van gegevensgestuurde besluitvorming .

Dit is de ultieme vergelijking tussen data-engineering en datawetenschap in 2022.

Dan ben je hier aan het juiste adres.

Laten we beginnen.

Wat is data-engineering?

De waarde die een onderneming aan data ontleent, hangt af van de nauwkeurigheid van de data en de efficiëntie waarmee ze toegang kan krijgen tot de data , wat overigens de twee hoofddoelen zijn van de data engineering functie.

Data-engineering helpt ondernemingen bij het ontwerpen en bouwen van datapijplijnen die onbewerkte gegevens transformeren en transporteren naar een formaat dat in een zeer bruikbare staat is door respectieve eindgebruikers, die datawetenschappers, zakelijke belanghebbenden, apps en andere gebruikers kunnen zijn. Gegevenspijplijnen zijn reeksen 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 is voltooid. 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 voor de hele onderneming. Het moet er ook voor zorgen normen voor gegevensbeheer worden gevolgd om ervoor te zorgen dat gegevens consistent en betrouwbaar zijn, en alleen geautoriseerde gebruikers krijgen toegang om misbruik te voorkomen.

Kader voor gegevensbeheer Opzetten en best practices

Data-engineering was geëvolueerd van 'informatie-engineering', dat voor het eerst bekendheid kreeg in de jaren tachtig, toen personal computers populair werden en de IT-toepassingen in bedrijven versnelden. Toen data beschikbaar kwamen voor bedrijven, ontstond informatie-engineering om applicatiedata 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 werd gezet. Bedrijven met datafunctionaliteit kunnen nieuwe inkomstenstromen creëren, het werven en behouden van klanten verbeteren en gerichte marketingcampagnes opzetten met een beter rendement op investeringen (ROI). Dit vereiste van ondernemingen dat ze een sterke databasis moesten bouwen om een op data gebaseerd concurrentievoordeel voor hun bedrijf 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 voor verschillende gebruikers mogelijk te maken.

Waarom hebben ondernemingen data-engineering nodig?

Het gebrek aan betrouwbare data-infrastructuur is een van de belangrijkste uitdagingen waarmee ondernemingen worden geconfronteerd voor het welslagen van hun datawetenschapsprojecten. Volgens de CTO van IBM, slechts 10% van de datawetenschapsprojecten haalt de productiefase, wat ook in overeenstemming is met de voorspelling van Gartner dat 85% van alle projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) uiteindelijk zouden mislukken.

De belangrijkste reden zijn de gegevens, die gefragmenteerd zijn over verschillende applicaties vanwege de sterk geïsoleerde aard van de organisaties en het falen van de teams om samen te werken. De datasilo is een realiteit die de toegang tot en verbinding met verschillende databronnen vertraagt. Zelfs als sommige cloud-native systemen zorgen voor snelle, veilige toegang tot gegevens in realtime, blijkt integratie met andere bedrijfsapplicaties en legacy-systemen nog steeds een uitdaging.

In de begindagen van big data-projecten was het de verantwoordelijkheid om de nodige infrastructuur en datapijplijnen te bouwen als onderdeel van datawetenschapsfuncties. 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 om een solide basis te leggen voor het succes van enterprise big data analytics-projecten.

Wat is datawetenschap?

Datawetenschap is een multidisciplinair vakgebied dat bruikbare inzichten haalt uit veel databedrijven die zijn verzameld via meerdere zakelijke en internetapplicaties. 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 aantrekkelijk formaat te presenteren.

Datawetenschap omvat het voorbereiden van gegevens, waaronder 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 datamodellen om patronen te identificeren die na de juiste validaties zijn omgezet in voorspellingen. De resultaten worden gepresenteerd in een gemakkelijk te begrijpen formaat als grafieken en grafieken met behulp van datavisualisatietools (BI) . Geavanceerde tools voor datawetenschap hebben bedrijven in staat gesteld om data-inzichten te gebruiken voor verschillende zakelijke use-cases, wat eerder niet mogelijk was.

Hoe kan data science bedrijven helpen?

De meest voorkomende toepassingen van datawetenschap zijn anomaliedetectie, prognoses, spraak- en gezichtsherkenning, patroondetectie en aanbevelingsengines.

Enkele brancheverticalen waar datawetenschap duidelijke zakelijke waarde biedt, zijn:

  • Bank- en financiële diensten

Anomaliedetectie met behulp van AI en Machine Learning (ML) technieken in het bankwezen helpt fraudedetectie en financiële dienstverleners controleren elke transactie. Risicobeheer op basis van datawetenschap helpt banken en financiële instellingen om in milliseconden fraudebeslissingen te nemen en mogelijk tot $ 1 biljoen aan waarde per jaar voor de wereldwijde banksector.

  • Verzekering

Datawetenschap helpt verzekeringsmaatschappijen frauduleuze claims op te sporen en claimverwerking te automatiseren, zodat ze claims binnen enkele uren kunnen verwerken en afhandelen. Verzekeringsmaatschappijen maken gebruik van dit unieke voordeel als onderscheidende factor in de markt.

Hoe wordt data-analyse gebruikt in de financiële en banksector?
  • IT beveiliging

Datawetenschap helpt de IT-afdeling cyberaanvallen en inbreuken op de beveiliging te voorkomen en technische problemen van gebruikers op te lossen. Machine learning-algoritmen die zijn getraind op eerder gedetecteerde malware, helpen bij het identificeren en detecteren van nieuwe malware door middel van patroonherkenning.

  • Gezondheidszorg en Life Sciences

De rol van data science in de gezondheidszorg zal een langdurige impact hebben op ons leven. Het helpt onderzoekers bij het vinden van nieuwe behandelingsopties 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 de 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 verlengt de levensduur van fysieke activa, waardoor het rendement op investeringen (ROI) verbetert. De bedrijven gebruiken datawetenschap om leveringsroutes te optimaliseren en de brandstofefficiëntie in hun logistieke afdeling te verbeteren. Lees voor meer informatie onze uitgebreide blog over: hoe machine learning (ML) een revolutie teweegbrengt in de maakindustrie .

Datawetenschap verandert ook het concurrentielandschap in de detailhandel, communicatie en media, reizen en horeca, energie en nutsbedrijven met verschillende zakelijke gebruiksscenario's.

Datawetenschap zal zich blijven ontwikkelen en het toepassingsgebied ervan in alle sectoren zal zich uitbreiden. Het is belangrijk voor u om opkomende . te begrijpen trends in datawetenschap om analysetechnologieën effectief te kunnen gebruiken voor uw bedrijven.

Data-engineering versus datawetenschap: 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 ruwe data te halen.
Doelstellingen Bouw en optimaliseer datapijplijnen. Prestaties van volledige gegevenspijplijn Ontwikkeling en optimalisatie van ML / statistische modellen
Resultaat Gegevensinfrastructuur voor gegevensstroom, opslag en ophaalsysteem. Producten voor gegevensanalyse, zoals motoren voor gegevensaanbevelingen, rapporten, enzovoort.
Databron Bedrijfsapplicaties en internetplatforms Datawarehouse
Eindgebruik Datawetenschappers, bedrijfsanalisten, apps en anderen Zakelijke belanghebbenden en besluitvormers
Vaardigheden Expertise in programmeertaal en middleware, samen met hardware-gerelateerde kennis. Statistiek, wiskunde, informatica en kennis van het bedrijfsdomein zijn vereist.

Gevolgtrekking

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 zal het datavolume dat voor bedrijven beschikbaar is verder vergroten, en de data zullen nog waardevoller worden.

Een robuuste en betrouwbare infrastructuur is essentieel voor de inspanningen van ondernemingen om data te benutten als business enabler. De relevantie van data-engineering in het geheel van uw organisatie zal blijven toenemen met de toegenomen toepassing van AI en ML, waarvoor 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 concurrerend geprijsde diensten voor verschillende eindgebruikers zal een aparte data-engineeringfunctie vereisen.

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 bedrijfsprobleem te identificeren en vervolgens het relevante model te bouwen. Datawetenschap moet technologische expertise combineren met domeinkennis om resultaten te verkrijgen die de besluitvorming ondersteunen.

Naarmate het strategische belang van data in het bedrijfsleven toeneemt, zal het verschil tussen datawetenschaps- en data-engineeringfuncties duidelijker worden. De samenwerking tussen de twee teams zal echter belangrijk zijn om de succesratio te verbeteren. Datawetenschap en data-engineering, hoewel 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 je grondige deskundige betrokkenheid bij je Data Science-project nodig hebt, overweeg dan onze datawetenschaps- en analysediensten .

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.