Introducción

El mundo está utilizando el conocimiento como nunca antes, y también los términos ciencia del conocimiento y análisis del conocimiento se usan de manera prácticamente intercambiable en la actualidad. Muchos de nosotros suponemos que un alma de información es simplemente un nombre elaborado para un analista de información. Sin embargo, mientras hacen un sonido similar y cada uno maneja enormes conjuntos de conocimientos, son inherentemente diferentes. Permítanos el primer esbozo de cada uno y luego profundiza en las similitudes y variaciones entre la ciencia del conocimiento y la analítica del conocimiento.

Para poner en perspectiva la generación de conocimiento en el mundo de hoy, permítanos ver el gráfico posterior que muestra qué cantidad de conocimiento se generó cada minuto en 2018.

Ciencia de los datos

La ciencia de datos puede ser un campo multidisciplinario que presenta un alcance mucho más amplio una vez que se maneja el conocimiento, donde muchas técnicas y herramientas no sean capaces de extraer conocimientos del conocimiento. En la mayoría de los casos, la ciencia del conocimiento se emplea para determinar las consultas adecuadas del conjunto de información. Funciona en el nivel bruto de conocimiento (estructurado, no estructurado o una combinación de ambos) para crear modelos de conocimiento, para formar algoritmos de aprendizaje automático económicos adicionales, construir predicciones y determinar patrones y tendencias.

Algunas de las herramientas y técnicas en cuestión son el análisis de agrupamiento, la detección de anomalías, el análisis de asociación, el análisis multivariado y el análisis de clasificación. La ciencia del conocimiento trabaja en el ámbito de lo desconocido, intentando buscar nuevas percepciones y relaciones en un gran conocimiento.

Análisis de los datos

El análisis de datos puede ser un conjunto de conocimiento de la ciencia. Se describirá debido al método de aplicar las matemáticas aplicadas, las técnicas lógicas y analíticas al conjunto de conocimientos para encontrar información que ayude a crear selecciones de conocimiento. Un analista de información utilizará muchas herramientas como visualizaciones, Business Intelligence (BI), procesamiento de datos y análisis de conocimiento de la materia.

La información obtenida del análisis del conocimiento está extremadamente cautivada con el estándar de la información. El análisis de conocimiento solo cura las ideas sustantivas del conocimiento pasado, sin embargo, en su mayoría no se usa para predicciones. Por lo general, está impulsado por objetivos comerciales.

Similitudes entre Data Science y Knowledge Analytics

Ambos trabajan con un gran conocimiento para impulsar mejores resultados para las empresas o la sociedad.

Ambos necesitan conocimientos de aritmética, matemática aplicada y habilidades de programación (Hadoop, R, SAS, SQL y Python). un alma de información debería estar bien versado en el negocio

Conclusión

Si bien existen variaciones entre la ciencia del conocimiento y el análisis del conocimiento, junto con el rey a largo plazo de nuestro mundo impulsado por el conocimiento. Ya sea por negocios, personales, sociales, médicos o fenómenos actuales, estas tecnologías pueden generar una gran distinción en nuestras vidas. Sus contribuciones ya se han comenzado a sentir en nuestra vida cotidiana y el avance en áreas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial debería ser útil.