Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?

• Diferența dintre Big Data și Data Science

Diferența dintre Big Data și Data Science

Abordarea datelor mari nu poate fi realizată cu ușurință folosind metodele tradiționale de analiză a datelor. În schimb, datele nestructurate necesită tehnici, instrumente și sisteme specializate de modelare a datelor pentru a extrage informații și informații, după cum este necesar de organizații. Știința datelor este o abordare științifică care aplică idei matematice și statistice și instrumente informatice pentru prelucrarea datelor mari. Știința datelor este un domeniu specializat care combină mai multe domenii precum statistici, matematică, tehnici inteligente de captare a datelor, curățare a datelor, extragere și programare pentru a pregăti și alinia datele mari pentru analize inteligente pentru a extrage informații și informații.

Mai jos sunt diferențele adecvate în detaliu:

În prezent, toți asistăm la o creștere fără precedent a informațiilor generate la nivel mondial și pe internet pentru a rezulta în conceptul de date mari. Știința datelor este o zonă destul de dificilă datorită complexităților implicate în combinarea și aplicarea diferitelor metode, algoritmi și tehnici de programare complexe pentru a realiza analize inteligente în volume mari de date. Prin urmare, domeniul științei datelor a evoluat de la date mari, sau datele mari și știința datelor sunt inseparabile. Cu toate acestea, există multe diferențe între datele mari și știința datelor.

Acest concept se referă la colectia mare de date eterogene din surse diferite și nu este de obicei disponibil în formate de baze de date standard de care suntem de obicei conștienți. Datele mari includ toate tipurile de date și anume informații structurate, semi-structurate și nestructurate care pot fi găsite cu ușurință pe internet. Datele mari includ,

• Date nestructurate - rețele sociale, e-mailuri, bloguri, tweet-uri, imagini digitale, fluxuri audio / video digitale, surse de date online, date mobile, date de senzori, pagini web și așa mai departe.
• Semistructurat - fișiere XML, fișiere jurnal de sistem, fișiere text etc.
• Date structurate - RDBMS (baze de date), OLTP, date despre tranzacții și alte formate de date structurate.

Prin urmare, toate datele și informațiile, indiferent de tipul sau formatul lor, pot fi înțelese ca date mari. Prelucrarea datelor mari începe de obicei cu agregarea datelor din mai multe surse.

Figura: Un exemplu de surse de date pentru date mari

Comparație față în față Big Data vs Data Science (Infografie)

Diferențe cheie între Big Data și Data Science

Mai jos sunt prezentate câteva dintre diferențele principale dintre conceptele de date mari și conceptele de știință a datelor:

• Organizațiile au nevoie de date mari pentru a îmbunătăți eficiența, pentru a înțelege noile piețe și pentru a spori competitivitatea, în timp ce știința datelor oferă metodele sau mecanismele pentru a înțelege și utiliza potențialul datelor mari în timp util.
• În prezent, pentru organizații, nu există nicio limită la cantitatea de date valoroase care pot fi colectate, ci pentru a utiliza toate aceste date pentru a extrage informații semnificative pentru decizii organizaționale, este nevoie de știința datelor.
• Datele mari se caracterizează prin varietatea și volumul său de viteză (cunoscut popular ca 3V), în timp ce știința datelor oferă metodele sau tehnicile de analiză a datelor caracterizate prin 3V.
• Datele mari oferă potențialul de performanță. Cu toate acestea, săparea informațiilor despre informații din datele mari pentru utilizarea potențialului său pentru îmbunătățirea performanței este o provocare semnificativă. Știința datelor folosește abordări teoretice și experimentale pe lângă raționamentul deductiv și inductiv. Își asumă responsabilitatea de a descoperi toate informațiile ascunse despre o sursă complexă de date nestructurate, sprijinind astfel organizațiile să realizeze potențialul datelor mari.
• Analiza datelor mari efectuează extragerea informațiilor utile din volume mari de seturi de date. Spre deosebire de analiză, știința datelor folosește algoritmi de învățare automată și metode statistice pentru a instrui computerul să învețe fără prea multă programare pentru a face predicții din date mari. Prin urmare, știința datelor nu trebuie confundată cu analiza datelor mari.
• Datele mari se referă mai mult la tehnologie (Hadoop, Java, Hive etc.), instrumente de calcul distribuite și analitice și software. Aceasta se opune științei datelor, care se concentrează pe strategii pentru decizii de afaceri, diseminarea datelor folosind matematica, statistici și structuri și metode de date menționate anterior.

Din diferențele de mai sus dintre datele mari și știința datelor, se poate remarca faptul că știința datelor este inclusă în conceptul de date mari. Știința datelor joacă un rol important în multe domenii de aplicare. Știința datelor lucrează pe date mari pentru a obține informații utile printr-o analiză predictivă în care rezultatele sunt utilizate pentru a lua decizii inteligente. Prin urmare, știința datelor este inclusă în date mari decât în ​​sens invers.

Tabel de comparație între date mari și date științifice

Tabelul de mai jos oferă diferențele fundamentale între datele mari și știința datelor.

Baza pentru comparație	Date mare	Știința datelor
Sens	Volume enorme de date care nu pot fi gestionate folosind programarea tradițională a bazelor de date Caracterizat prin volum, varietate și viteză	O informație axată pe activitatea științifică Abordări pentru procesarea datelor mari Utilizează potențialul datelor mari pentru deciziile de afaceri Similar cu extragerea datelor
Concept	Diverse tipuri de date generate din mai multe surse de date Include toate tipurile și formatele de date	O zonă specializată care implică instrumente, modele și tehnici de programare științifică pentru procesarea datelor mari Oferă tehnici pentru extragerea informațiilor și informațiilor din seturi de date mari Sprijină organizațiile în luarea deciziilor
Bazele formării	Utilizatori de Internet / trafic Dispozitive electronice (senzori, RFID etc.) Fluxuri audio / video, inclusiv fluxuri live Forumuri de discuții online Date generate în organizații (tranzacții, DB, foi de calcul, e-mailuri etc.) Date generate din jurnalele de sistem	Aplică metode științifice pentru a extrage cunoștințe din date mari Legat de filtrarea, pregătirea și analiza datelor Captează tipare complexe din date mari și dezvoltă modele Aplicațiile de lucru sunt create prin programarea modelelor dezvoltate
Zonele de aplicare	Servicii financiare Telecomunicații Optimizarea proceselor de afaceri Optimizarea performanței Sănătate și sport Îmbunătățirea comerțului Cercetare și dezvoltare Securitate și aplicare a legii	Căutare pe Internet Reclame digitale Recomandări de căutare Recunoaștere imagine / vorbire Fraude, detectarea riscurilor dezvoltare web Alte domenii / utilități diverse
Abordare	Pentru a dezvolta agilitatea afacerilor Pentru a câștiga competitivitate Utilizați seturi de date pentru avantajul afacerii Stabiliți valori realiste și ROI Pentru a atinge sustenabilitatea Pentru a înțelege piețele și a câștiga noi clienți	Implică utilizarea pe scară largă a matematicii, a statisticilor și a altor instrumente Tehnici / algoritmi de ultimă generație pentru extragerea datelor Abilități de programare (SQL, NoSQL), platforme Hadoop Achiziționarea, pregătirea, procesarea, publicarea, conservarea sau distrugerea datelor Vizualizare date, predicție

Concluzie -

Cărțile emergente ale datelor mari și științei datelor sunt examinate în acest post. Datele mari sunt aici pentru a rămâne în următorii ani, deoarece conform tendințelor actuale de creștere a datelor, datele noi vor fi generate la o rată de 1, 7 milioane MB pe secundă până în 2020, conform estimărilor revistei Forbes. Această creștere a datelor mari va avea un potențial imens și trebuie gestionată eficient de organizații. Zona de știință a datelor este explorată aici pentru rolul său în realizarea potențialului de date mari. Știința datelor evoluează rapid cu noi tehnici dezvoltate continuu, care pot sprijini pe viitor profesioniștii din domeniul științei datelor.

Articole recomandate:

Acesta a fost un ghid pentru Big Data vs Știința datelor, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -

1. Analiza de date mari importante în industria ospitalității
2. 16 Sfaturi interesante pentru transformarea datelor mari către succesul mare
3. Cât de mari sunt schimbarea datelor Asistenței medicale
4. Știința datelor și importanța sa în creștere