قبل از اینکه به تاریخچه داده کاوی و نحوه تکامل آن بپردازیم، بد نیست بدانیم داده کاوی چیست و تفاوتش با علم داده در چیست.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی (Data Mining) به فرآیند کشف الگوها، روابط و اطلاعات ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ اشاره دارد. این شامل استفاده از تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری مختلف برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها یا روندهای پنهان است. هدف داده کاوی استخراج دانش عملی و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس الگوهای شناسایی شده در داده‌ها است. داده‌کاوی اغلب شامل وظایفی مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و تشخیص ناهنجاری است.

علم داده چیست؟

علم داده (Data Science) حوزه وسیع‌تری است که رشته‌های مختلفی از جمله ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و دانش حوزه را در بر می‌گیرد. شامل استخراج دانش و بینش از داده‌ها از طریق ترکیبی از داده کاوی، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل آماری و تخصص حوزه است. علم داده نه تنها بر کشف الگوها، بلکه بر درک داده‌های زیربنایی و توسعه مدل‌هایی که می‌توانند نتایج آینده را پیش‌بینی کنند یا بینش‌های ارزشمندی ارائه دهند، تمرکز دارد. دانشمندان داده در تمام مراحل چرخه حیات داده‌ها از جمله جمع‌آوری داده‌ها، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل، مدل‌سازی و تفسیر آن‌ها کار می‌کنند. آن‌ها همچنین تخصص خود را برای حل مشکلات پیچیده، بهینه‌سازی فرآیندها و تصمیم‌گیری‌های داده محور در حوزه‌های مختلف به کار می‌گیرند.

تفاوت‌های کلیدی داده کاوی و علم داده

تمرکز: داده کاوی به طور خاص بر استخراج الگوها و روابط از داده‌ها متمرکز است، در حالی که علم داده طیف وسیع‌تری از فعالیت‌ها، از جمله کاوش داده، مدل‌سازی، و حل مسائل پیچیده با استفاده از رویکردهای داده محور را در بر می‌گیرد.

تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها: داده کاوی برای کشف الگوها بر تکنیک‌ها و الگوریتم‌های خاصی مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و کاوش قواعد همبستگی یا association rule mining تکیه می‌کند. علم داده مجموعه وسیع‌تری از تکنیک‌ها، از جمله الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل آماری، و تجسم داده‌ها را برای به دست آوردن بینش از داده‌ها در بر می‌گیرد.

دامنه: داده کاوی در درجه اول به تجزیه و تحلیل داده‌های ساخت‌یافته و شناسایی الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ می‌پردازد. از سوی دیگر، علم داده، داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، از جمله متن، تصاویر و داده‌های حسگر را در نظر می‌گیرد و از رویکرد جامع‌تری برای استخراج بینش استفاده می‌کند.

مجموعه مهارت: داده کاوی به درک قوی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها و همچنین مهارت در برنامه‌نویسی و تجزیه و تحلیل آماری نیاز دارد. علم داده، در حالی که تکنیک‌های داده کاوی را در بر می‌گیرد، به تخصص در زمینه‌های وسیع‌تری مانند یادگیری ماشین، تجسم داده‌ها و دانش خاص حوزه نیز نیاز دارد.

به طور خلاصه، داده کاوی یک زیر مجموعه متمرکز از علم داده است که شامل استخراج الگوها و بینش از داده‌ها با استفاده از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های خاص است. از سوی دیگر، علم داده حوزه وسیع‌تری است که رشته‌ها و روش‌های مختلفی را برای استخراج دانش و بینش از داده‌ها برای حل مسائل پیچیده و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها در بر می‌گیرد.

تاریخچه داده کاوی

حال که با داده کاوی و تفاوت آن با علم داده آشنا شدیم، بهتر است با تاریخچه داده کاوی آشنا شویم و ببینیم چطور به وجود آمد.

آغاز باستان

ریشه‌های داده کاوی را می‌توان در تمدن‌های باستانی جستجو کرد، جایی که جوامع اولیه از روش‌های ابتدایی برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کردند. از لوح‌های گلی بابلی که محصولات کشاورزی را ثبت می‌کنند تا سوابق سرشماری مصر، این‌ها نمونه‌های اولیه تمایل انسان به استخراج بینش معنادار از داده‌ها را منعکس می‌کنند.

انقلاب آماری

قرن هفدهم و هجدهم شاهد یک انقلاب آماری بود که توسط بزرگانی مانند توماس بیز (Thomas Bayes)  و پیر سایمون لاپلاس (Pierre-Simon Laplace) رهبری شد. کار آن‌ها بر روی تئوری احتمالات و استنتاج آماری پایه و اساس تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را که امروزه هنوز هم مورد استفاده هستند، ایجاد کرد. این دوره نقطه عطف مهمی در توسعه اصول داده کاوی بود.

ظهور یادگیری ماشین

با ظهور رایانه‌ها در اواسط قرن بیستم، محققان شروع به کشف راه‌هایی برای استفاده از ماشین‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها کردند. ظهور یادگیری ماشین (Machine Learning) به عنوان یک رشته، موج جدیدی از الگوریتم‌ها و متدولوژی‌ها را به همراه داشت که رایانه‌ها را قادر می‌ساخت تا به طور خودکار از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند. نقاط عطف قابل توجه شامل توسعه درختان تصمیم، شبکه‌های عصبی، و کار تاثیرگذار آماردانانی مانند جان توکی (John Tukey) و لئو بریمن (Leo Breiman) است.

ظهور کلان داده

رشد تصاعدی داده‌های دیجیتال در دهه‌های اخیر باعث علاقه مجدد به داده‌کاوی شده است. فراوانی اطلاعات تولید شده از منابع متنوع چالش‌ها و فرصت‌های جدیدی را به وجود آورد. تکنیک‌هایی مانند association rule mining، خوشه‌بندی و طبقه‌بندی برجستگی پیدا کردند و سازمان‌ها را قادر ساختند تا بینش‌های ارزشمندی را از مجموعه داده‌های وسیع استخراج کنند.

کاربرد در صنعت و علم

با رشد تکنیک‌های داده کاوی، کاربردهای آن‌ها در صنایع مختلف و حوزه‌های علمی گسترش یافت. کسب‌وکارها از داده‌کاوی برای تقسیم‌بندی مشتری، تجزیه و تحلیل بازار، کشف تقلب و توصیه‌های شخصی‌سازی شده استقبال کردند. در علم، داده‌کاوی به پیشرفت‌هایی در ژنومیک، نجوم و مدل‌سازی آب و هوا کمک کرد و راه‌های جدیدی برای کشف و درک فراهم کرد.

تکامل به علم داده

همگرایی داده کاوی، یادگیری ماشین و رشته‌های مرتبط، حوزه‌ی علم داده را به وجود آورد. امروزه دانشمندان داده از الگوریتم‌های پیشرفته، منابع محاسباتی قدرتمند و ابزارهای پیچیده برای استخراج دانش و تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. ماهیت میان رشته‌ای علم داده، آن را به نقشی حیاتی در حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف سوق داده است.