Big Data vs Data Science - czym się różnią?

• Różnica między Big Data a Data Science

Różnica między Big Data a Data Science

Podejścia do dużych zbiorów danych nie można łatwo osiągnąć przy użyciu tradycyjnych metod analizy danych. Zamiast tego nieustrukturyzowane dane wymagają wyspecjalizowanych technik modelowania danych, narzędzi i systemów w celu uzyskania informacji i informacji potrzebnych organizacjom. Analiza danych to podejście naukowe, które wykorzystuje matematyczne i statystyczne pomysły oraz narzędzia komputerowe do przetwarzania dużych zbiorów danych. Analiza danych to specjalistyczna dziedzina, która łączy wiele dziedzin, takich jak statystyki, matematyka, inteligentne techniki przechwytywania danych, czyszczenie danych, eksploracja i programowanie w celu przygotowania i wyrównywania dużych danych w celu inteligentnej analizy w celu uzyskania informacji i informacji.

Poniżej znajdują się odpowiednie różnice w szczegółach:

Obecnie wszyscy jesteśmy świadkami bezprecedensowego wzrostu ilości informacji generowanych na całym świecie i w Internecie, co doprowadziło do powstania koncepcji dużych zbiorów danych. Analiza danych jest dość trudnym obszarem ze względu na złożoność związaną z łączeniem i stosowaniem różnych metod, algorytmów i złożonych technik programistycznych do przeprowadzania inteligentnej analizy w dużych ilościach danych. Dlatego dziedzina nauki o danych ewoluowała od dużych zbiorów danych lub duże zbiory danych i analizy danych są nierozłączne. Istnieje jednak wiele różnic między Big Data a Data Science.

Ta koncepcja odnosi się do dużego zbioru heterogenicznych danych z różnych źródeł i zwykle nie jest dostępna w standardowych formatach baz danych, o których zwykle wiemy. Big data obejmuje wszystkie rodzaje danych, a mianowicie informacje ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, które można łatwo znaleźć w Internecie. Big data obejmuje

• Nieustrukturyzowane dane - sieci społecznościowe, e-maile, blogi, tweety, obrazy cyfrowe, cyfrowe kanały audio / wideo, źródła danych online, dane mobilne, dane z czujników, strony internetowe i tak dalej.
• Częściowo ustrukturyzowane - pliki XML, systemowe pliki dziennika, pliki tekstowe itp.
• Dane strukturalne - RDBMS (bazy danych), OLTP, dane transakcyjne i inne formaty danych strukturalnych.

Dlatego wszystkie dane i informacje, niezależnie od ich rodzaju lub formatu, mogą być rozumiane jako duże zbiory danych. Przetwarzanie dużych danych zwykle rozpoczyna się od agregacji danych z wielu źródeł.

Rys.: Przykład źródeł danych dla dużych zbiorów danych

Bezpośrednie porównanie Big Data vs Data Science (infografiki)

Kluczowe różnice między Big Data a Data Science

Poniżej podano niektóre z głównych różnic między koncepcjami Big Data i Data Science:

• Organizacje potrzebują dużych zbiorów danych, aby poprawić wydajność, zrozumieć nowe rynki i zwiększyć konkurencyjność, podczas gdy nauka danych zapewnia metody lub mechanizmy pozwalające na szybkie zrozumienie i wykorzystanie potencjału dużych zbiorów danych.
• Obecnie w przypadku organizacji nie ma ograniczeń co do ilości cennych danych, które można gromadzić, ale aby wykorzystać wszystkie te dane do wydobycia istotnych informacji dla decyzji organizacyjnych, niezbędna jest analiza danych.
• Duże dane charakteryzują się różnorodnością prędkości i objętością (popularnie zwaną 3V), podczas gdy analiza danych zapewnia metody lub techniki analizy danych charakteryzujących się 3V.
• Big data zapewnia potencjał wydajności. Jednak wydobycie informacji wglądowych z dużych zbiorów danych w celu wykorzystania ich potencjału do zwiększenia wydajności jest dużym wyzwaniem. Analiza danych wykorzystuje podejścia teoretyczne i eksperymentalne oprócz wnioskowania dedukcyjnego i indukcyjnego. Bierze odpowiedzialność za ujawnienie wszystkich ukrytych wnikliwych informacji ze złożonej siatki nieustrukturyzowanych danych, wspierając w ten sposób organizacje w wykorzystaniu potencjału dużych zbiorów danych.
• Analiza dużych danych wykonuje wyszukiwanie przydatnych informacji z dużych ilości zestawów danych. W przeciwieństwie do analizy, nauka danych korzysta z algorytmów uczenia maszynowego i metod statystycznych, aby wyszkolić komputer w nauce, bez konieczności programowania, aby przewidywać z dużych zbiorów danych. Dlatego danych nie można mylić z analizą dużych zbiorów danych.
• Big data dotyczy bardziej technologii (Hadoop, Java, Hive itp.), Przetwarzania rozproszonego oraz narzędzi i oprogramowania analitycznego. Jest to przeciwieństwo nauki o danych, która koncentruje się na strategiach podejmowania decyzji biznesowych, rozpowszechnianiu danych za pomocą matematyki, statystyk oraz struktur danych i metod wspomnianych wcześniej.

Z powyższych różnic między Big Data a Data Science można zauważyć, że Data Science jest uwzględniona w koncepcji Big Data. Analiza danych odgrywa ważną rolę w wielu obszarach zastosowań. Analiza danych działa na dużych danych w celu uzyskania użytecznych informacji poprzez analizę predykcyjną, w której wyniki są wykorzystywane do podejmowania mądrych decyzji. Dlatego analiza danych jest uwzględniona w dużych zbiorach danych, a nie na odwrót.

Big Data vs. Data Science Tabela porównawcza

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między Big Data a Data Science.

Podstawa do porównania	Big Data	Data Science
Znaczenie	Ogromne ilości danych, których nie można obsłużyć przy użyciu tradycyjnego programowania baz danych Charakteryzuje się objętością, różnorodnością i prędkością	Dane skoncentrowane na działalności naukowej Podejścia do przetwarzania dużych zbiorów danych Wykorzystuje potencjał dużych zbiorów danych przy podejmowaniu decyzji biznesowych Podobne do eksploracji danych
Pojęcie	Zróżnicowane typy danych generowane z wielu źródeł danych Obejmuje wszystkie typy i formaty danych	Specjalistyczny obszar obejmujący naukowe narzędzia programistyczne, modele i techniki przetwarzania dużych zbiorów danych Zapewnia techniki wydobywania informacji i informacji z dużych zestawów danych Wspiera organizacje w podejmowaniu decyzji
Podstawa formacji	Użytkownicy / ruch internetowy Urządzenia elektroniczne (czujniki, RFID itp.) Strumienie audio / wideo, w tym transmisje na żywo Fora dyskusyjne online Dane generowane w organizacjach (transakcje, baza danych, arkusze kalkulacyjne, e-maile itp.) Dane generowane z dzienników systemowych	Stosuje naukowe metody wydobywania wiedzy z dużych zbiorów danych Związane z filtrowaniem, przygotowaniem i analizą danych Przechwytuj złożone wzorce z dużych zbiorów danych i twórz modele Działające aplikacje są tworzone przez programowanie opracowanych modeli
Obszary zastosowania	Usługi finansowe Telekomunikacja Optymalizacja procesów biznesowych Optymalizacja wydajności Zdrowie i sport Poprawa handlu Badania i rozwój Bezpieczeństwo i egzekwowanie prawa	wyszukiwarka internetowa Reklamy cyfrowe Wyszukaj polecających Rozpoznawanie obrazu / mowy Oszustwo, wykrywanie ryzyka tworzenie stron internetowych Inne różne obszary / narzędzia
Podejście	Aby rozwinąć sprawność biznesową Aby uzyskać konkurencyjność Wykorzystaj zestawy danych dla korzyści biznesowych Ustal realistyczne wskaźniki i zwrot z inwestycji Aby osiągnąć zrównoważony rozwój Aby zrozumieć rynki i zdobyć nowych klientów	Obejmuje szerokie wykorzystanie matematyki, statystyki i innych narzędzi Najnowocześniejsze techniki / algorytmy eksploracji danych Umiejętności programowania (SQL, NoSQL), platformy Hadoop Pozyskiwanie, przygotowywanie, przetwarzanie, publikowanie, konserwowanie lub niszczenie danych Wizualizacja danych, prognozowanie

Wniosek -

W tym poście zbadano pojawiającą się dziedzinę Big Data i Data Science. Big data pozostanie w najbliższych latach, ponieważ zgodnie z obecnymi trendami wzrostu danych, nowe dane będą generowane w tempie 1, 7 miliona MB na sekundę do 2020 roku, zgodnie z szacunkami magazynu Forbes. Ten wzrost dużych zbiorów danych będzie miał ogromny potencjał i muszą być skutecznie zarządzane przez organizacje. Badany jest tutaj obszar data science ze względu na jego rolę w realizacji potencjału dużych zbiorów danych. Analiza danych szybko się rozwija, a nowe techniki opracowywane są w sposób ciągły, co może w przyszłości wspierać specjalistów z zakresu analizy danych.

Polecane artykuły:

Jest to przewodnik po Big Data vs. Data Science, ich znaczeniu, bezpośrednim porównaniu, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

1. Analiza dużych zbiorów danych ważna w branży hotelarskiej
2. 16 interesujących wskazówek na temat przekształcania dużych zbiorów danych w wielki sukces
3. Jak duże zbiory danych zmieniają oblicze opieki zdrowotnej
4. Nauka o danych i jej rosnące znaczenie