Big Data vs Data Science - miben különböznek egymástól?

• Különbség a nagy adatok és az adattudomány között

Különbség a nagy adatok és az adattudomány között

A nagy adatok megközelítését nem lehet egyszerűen elérni a hagyományos adatelemzési módszerekkel. Ehelyett a nem strukturált adatok speciális adatmodellezési technikákat, eszközöket és rendszereket igényelnek, hogy a betekintést és az információkat a szervezetek szükség szerint kinyerjék. Az adattudomány egy tudományos megközelítés, amely matematikai és statisztikai ötleteket és számítógépes eszközöket alkalmaz a nagy adatok feldolgozására. Az adattudomány egy olyan speciális terület, amely több olyan területet ötvöz, mint például a statisztika, a matematika, az intelligens adatgyűjtési technikák, az adatok tisztítása, bányászat és programozás, hogy előkészítsék és összehangolják a nagy adatokat az intelligens elemzéshez az információk és információk kinyerése érdekében.

Az alábbiakban részletezzük a megfelelő különbségeket:

Jelenleg mindannyian példátlanul növekszik a világszerte és az interneten előállított információ növekedése, amely a nagy adatok fogalmát eredményezi. Az adattudomány meglehetősen kihívásokkal teli terület, mivel a különféle módszerek, algoritmusok és összetett programozási technikák összekapcsolása és alkalmazása összetett és bonyolult feladatok az intelligens elemzés elvégzéséhez nagy mennyiségű adatban. Az adattudomány területe tehát a nagy adatokból fejlődött ki, vagyis a nagy adatok és az adattudomány elválaszthatatlanok. Ugyanakkor sok különbség van a nagy adat és az adattudomány között.

Ez a fogalom a különféle forrásokból származó heterogén adatok nagy gyűjteményére vonatkozik, és általában nem áll rendelkezésre a szokásos adatbázis formátumokban, amelyekről általában tudunk. A nagy adatok minden típusú adatot magukban foglalnak, nevezetesen strukturált, félig strukturált és nem strukturált információkat, amelyek az interneten könnyen megtalálhatók. A nagy adatok tartalmazzák,

• Strukturálatlan adatok - közösségi hálózatok, e-mailek, blogok, tweetek, digitális képek, digitális audio / video hírcsatornák, online adatforrások, mobil adatok, érzékelők adatai, weboldalak és így tovább.
• Félig strukturált - XML ​​fájlok, rendszernapló fájlok, szöveges fájlok stb.
• Strukturált adatok - RDBMS (adatbázisok), OLTP, tranzakciós adatok és egyéb strukturált adatformátumok.

Ezért minden adat és információ típusától vagy formátumától függetlenül nagy adatnak tekinthető. A nagy adatfeldolgozás általában több forrásból származó adatok összesítésével kezdődik.

Ábra: Példa az adatforrásokra a nagy adatokhoz

Head-to-head összehasonlítás Big Data vs Data Science (Infographics)

Főbb különbségek a Big Data vs Data Science között

Az alábbiakban bemutatjuk a nagy adatok és az adattudomány fogalmai közötti fő különbségeket:

• A szervezeteknek nagy adatokra van szükségük a hatékonyság javításához, az új piacok megértéséhez és a versenyképesség fokozásához, míg az adattan tudomány módszereket vagy mechanizmusokat kínál a nagy adatok potenciáljának időben történő megértésére és kiaknázására.
• Jelenleg a szervezeteknél nincs korlátozva az összegyűjthető értékes adatok mennyisége, de ezeknek az adatoknak a felhasználásához a szervezeti döntések szempontjából lényeges információk felhasználásához adattudomány szükséges.
• A nagy adatokat a sebesség változása és térfogata jellemzi (közismert néven 3 V-k), míg az adattudomány módszereket vagy technikákat kínál a 3 V-k által jellemzett adatok elemzésére.
• A nagy adatok biztosítják a teljesítmény lehetőségét. Jelentős kihívást jelent azonban a betekintést nyújtó információk kivonása a nagy adatokból, hogy kihasználhassák a teljesítmény fokozására szolgáló potenciált. Az adattudomány elméleti és kísérleti megközelítéseket alkalmaz a deduktív és induktív érvelés mellett. Felelősséggel tartozik az összes rejtett észlelhető információ feltárása a nem strukturált adatok összetett hálójából, ezáltal támogatva a szervezeteket a nagy adatok potenciáljának kiaknázásában.
• A nagy adatok elemzése hasznos információk bányászatát végzi nagy mennyiségű adatkészletből. Az elemzéssel ellentétben az adattudomány gépi tanulási algoritmusokat és statisztikai módszereket alkalmaz arra, hogy a számítógépet sok programozás nélkül megtanulják, és nagy adatokból előrejelzéseket tegyenek. Az adattudományt ezért nem szabad összekeverni a nagy adatok elemzésével.
• A nagy adatok inkább a technológiára (Hadoop, Java, Hive stb.), Az elosztott számítástechnikára, valamint az elemző eszközökre és szoftverekre vonatkoznak. Ezzel ellentétben áll az adattudomány, amely az üzleti döntések stratégiáira, az adatok terjesztésére összpontosít a matematika, a statisztika és az adatszerkezetek, valamint a korábban említett módszerek felhasználásával.

A nagy adatok és az adattudomány fenti különbségei alapján megjegyzendő, hogy az adattudomány beépül a nagy adatok fogalmába. Az adattudomány számos alkalmazás területén fontos szerepet játszik. Az adattudomány nagy adatokon dolgozik, hogy prediktív elemzéssel hasznos betekintést nyerjen, ahol az eredményeket intelligens döntések meghozatalához használják. Ezért az adattudomány a nagy adatokba tartozik, nem pedig fordítva.

Big Data vs Data Science összehasonlító táblázat

Az alábbi táblázat bemutatja a nagy adatok és az adattudomány közötti alapvető különbségeket.

Az összehasonlítás alapja	Nagy adat	Data Science
Jelentés	Óriási mennyiségű adat, amely nem kezelhető a hagyományos adatbázis-programozással A térfogat, a változatosság és a sebesség jellemzi	A tudományos tevékenységre összpontosító adatok A nagy adatok feldolgozásának megközelítései Kihasználja a nagy adatok potenciálját az üzleti döntésekhez Hasonló az adatbányászathoz
Koncepció	Több adatforrásból előállított változatos adattípusok Tartalmaz minden típusú és formátumú adatot	Speciális terület, amely magában foglalja a tudományos programozási eszközöket, modelleket és technikákat a nagy adatok feldolgozására Technikákat nyújt betekintés és információk kinyerésére a nagy adatkészletekből Támogatja a szervezeteket a döntéshozatalban
A kialakulás alapjai	Internet felhasználók / forgalom Elektronikus eszközök (érzékelők, RFID stb.) Audio / video stream, beleértve az élő hírcsatornákat Online vitafórumok A szervezetekben generált adatok (tranzakciók, DB, táblázatok, e-mailek stb.) Rendszernaplókból előállított adatok	Tudományos módszereket alkalmaz a tudás nagy adatokból való kinyerésére Az adat szűrésével, előkészítésével és elemzésével kapcsolatos Rögzítsen összetett mintákat nagy adatokból, és dolgozzon ki modelleket A működő alkalmazásokat a fejlett modellek programozásával hozzák létre
Alkalmazási területek	Pénzügyi szolgáltatások Távközlési Üzleti folyamatok optimalizálása Teljesítmény optimalizálás Egészség és sport A kereskedelem fejlesztése Kutatás és fejlesztés Biztonság és bűnüldözés	Internetes keresés Digitális hirdetések Ajánlók keresése Kép / beszédfelismerés Csalás, kockázat felderítése webfejlesztés Egyéb különféle területek / közművek
Megközelítés	Az üzleti agilitás fejlesztése A versenyképesség növelése Támogatja az adatkészleteket az üzleti előny érdekében Hozzon létre reális mutatókat és a megtérülést A fenntarthatóság elérése A piacok megértése és új vevők beszerzése	A matematika, a statisztika és egyéb eszközök széles körű felhasználását vonja maga után Korszerű technikák / algoritmusok az adatbányászathoz Programozási ismeretek (SQL, NoSQL), Hadoop platformok Adatgyűjtés, előkészítés, feldolgozás, közzététel, megőrzés vagy megsemmisítés Adatok megjelenítése, előrejelzés

Következtetés -

Ebben a bejegyzésben a nagy adatok és az adatok tudományának feltörekvő területét vizsgálom. A nagy adatok itt maradnak az elkövetkező években, mivel a jelenlegi adatnövekedési tendenciák szerint az új adatok 2020-ig 1, 7 millió MB / másodperc sebességgel készülnek, a Forbes magazin becslése szerint. A nagy adatok ilyen növekedésének hatalmas lehetőségei vannak, és a szervezeteknek hatékonyan kell kezelniük azokat. Az adattudomány területét itt vizsgálják meg a nagy adatok potenciáljának kiaknázásában betöltött szerepe szempontjából. Az adattudomány gyorsan fejlődik az új, folyamatosan kifejlesztett technikákkal, amelyek támogathatják az adattudomány szakembereit a jövőben.

Ajánlott cikkek:

Ez egy útmutató a Big Data vs Data Science, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

1. A vendéglátóiparban fontos adatelemzés
2. 16 érdekes tipp a nagy adatok nagy sikerhez való fordításához
3. Mennyire nagy az adatok megváltoztatása az egészségügyi ellátás arcán
4. Adattudomány és annak növekvő fontossága