Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskellige?

• Forskellen mellem Big Data vs Data Science

Forskellen mellem Big Data vs Data Science

Big data-tilgang kan ikke let opnås ved hjælp af traditionelle datamanalysemetoder. I stedet kræver ustrukturerede data specialiserede datamodelleringsteknikker, værktøjer og systemer for at udtrække indsigt og information efter behov af organisationer. Datavidenskab er en videnskabelig tilgang, der anvender matematiske og statistiske ideer og computerværktøjer til behandling af big data. Datavidenskab er et specialiseret felt, der kombinerer flere områder såsom statistik, matematik, intelligente dataindsamlingsteknikker, datarensning, minedrift og programmering for at forberede og tilpasse big data til intelligent analyse for at udtrække indsigt og information.

Nedenfor er de relevante forskelle i detaljer:

I øjeblikket er vi alle vidne til en hidtil uset vækst af information genereret over hele verden og på internettet for at resultere i begrebet big data. Datavidenskab er et ganske udfordrende område på grund af kompleksiteterne i kombination og anvendelse af forskellige metoder, algoritmer og komplekse programmeringsteknikker til at udføre intelligent analyse i store datamængder. Derfor har datavidenskabet udviklet sig fra big data, eller big data og data science er uadskillelige. Der er dog mange forskelle mellem big data og data science.

Dette koncept henviser til den store samling af heterogene data fra forskellige kilder og er normalt ikke tilgængelig i standarddatabaseformater, som vi normalt er opmærksomme på. Big data omfatter alle typer data, nemlig strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede oplysninger, som let kan findes på internettet. Big data inkluderer,

• Ustrukturerede data - sociale netværk, e-mails, blogs, tweets, digitale billeder, digital lyd / video feeds, online datakilder, mobildata, sensordata, websider osv.
• Semistruktureret - XML-filer, systemlogfiler, tekstfiler osv.
• Strukturerede data - RDBMS (databaser), OLTP, transaktionsdata og andre strukturerede dataformater.

Derfor kan alle data og information uanset deres type eller format forstås som big data. Big databehandling begynder normalt med at samle data fra flere kilder.

Figur: Et eksempel på datakilder til big data

Head to Head sammenligning Big Data vs Data Science (Infographics)

Vigtige forskelle mellem Big Data vs Data Science

Nedenfor er nogle af de vigtigste forskelle mellem big data og data science begreber:

• Organisationer har brug for big data for at forbedre effektiviteten, forstå nye markeder og forbedre konkurrenceevnen, mens datavidenskaben leverer metoder eller mekanismer til at forstå og udnytte potentialet i big data på en rettidig måde.
• For øjeblikket er der for organisationer ingen grænser for mængden af ​​værdifulde data, der kan indsamles, men for at bruge alle disse data til at udtrække meningsfuld information til organisatoriske beslutninger, er det nødvendigt med datavidenskab.
• Big data er kendetegnet ved deres hastighed variation og volumen (populært kendt som 3V'er), mens data science leverer metoder eller teknikker til at analysere data, der er karakteriseret ved 3Vs.
• Big data giver potentialet for ydeevne. Det er dog en betydelig udfordring at grave ud indsigtinformation fra big data for at udnytte dets potentiale til at forbedre ydeevnen. Datavidenskab bruger teoretiske og eksperimentelle tilgange ud over deduktiv og induktiv begrundelse. Påtager sig ansvaret for at afdække alle skjulte indsigtsfulde oplysninger fra et komplekst mesh af ustrukturerede data og dermed støtte organisationer til at realisere potentialet ved big data.
• Big data-analyse udfører minedrift af nyttig information fra store mængder datasæt. I modsætning til analysen bruger datavidenskab maskinlæringsalgoritmer og statistiske metoder til at træne computeren til at lære uden meget programmering til at komme med forudsigelser fra big data. Derfor må datavidenskab ikke forveksles med big data-analyse.
• Big data relaterer mere til teknologi (Hadoop, Java, Hive osv.), Distribueret databehandlings- og analyseværktøjer og software. Dette er imod datavidenskab, der fokuserer på strategier for forretningsbeslutninger, dataspredning ved hjælp af matematik, statistik og datastrukturer og metoder, der er nævnt tidligere.

Fra ovennævnte forskelle mellem big data og data science kan det bemærkes, at data science er inkluderet i begrebet big data. Datavidenskab spiller en vigtig rolle på mange anvendelsesområder. Data science arbejder på big data for at få nyttig indsigt gennem en forudsigelig analyse, hvor resultaterne bruges til at tage smarte beslutninger. Derfor er datavidenskab medtaget i big data snarere end omvendt.

Sammenligningstabel over Big Data vs Data Science

Tabellen nedenfor giver de grundlæggende forskelle mellem big data og data science.

Grundlag for sammenligning	Big Data	Data Science
Betyder	Kæmpe mængder data, som ikke kan håndteres ved hjælp af traditionel databaseprogrammering Karakteriseret efter volumen, variation og hastighed	Data fokuseret på videnskabelig aktivitet Fremgangsmåder til behandling af big data Udnytter potentialet ved big data til forretningsbeslutninger Ligner data mining
Koncept	Forskellige datatyper genereret fra flere datakilder Inkluderer alle typer og formater af data	Et specialiseret område, der involverer videnskabelige programmeringsværktøjer, modeller og teknikker til behandling af big data Tilvejebringer teknikker til at udtrække indsigt og information fra store datasæt Støtter organisationer i beslutningsprocessen
Grundlag for dannelse	Internetbrugere / trafik Elektroniske enheder (sensorer, RFID osv.) Audio / video streams inklusive live feeds Online diskussionsfora Data genereret i organisationer (transaktioner, DB, regneark, e-mails osv.) Data genereret fra systemlogfiler	Anvender videnskabelige metoder til at udtrække viden fra big data Relateret til datafiltrering, forberedelse og analyse Fang komplekse mønstre fra big data og udvikle modeller Arbejdende apps oprettes ved programmering af udviklede modeller
Anvendelsesområder	Finansielle tjenesteydelser Telekommunikation Optimering af forretningsprocesser Ydelsesoptimering Sundhed og sport Forbedring af handel Forskning og udvikling Sikkerhed og retshåndhævelse	Internetsøgning Digitale reklamer Søgeanbefalinger Billed / tale genkendelse Svig, risikodetektion web-udvikling Andre diverse områder / forsyningsselskaber
Nærme sig	At udvikle forretnings agility At få konkurrenceevne Udnyt datasæt til forretningsfordel Opret realistiske målinger og ROI At opnå bæredygtighed At forstå markeder og få nye kunder	Omfatter omfattende brug af matematik, statistik og andre værktøjer Avancerede teknikker / algoritmer til datamining Programmeringsevner (SQL, NoSQL), Hadoop platforme Dataindsamling, forberedelse, behandling, offentliggørelse, konservering eller destruktion Datavisualisering, forudsigelse

Konklusion -

Det nye felt af big data og data science udforskes i dette indlæg. Big data er her for at forblive i de kommende år, fordi ifølge de nuværende tendenser til vækst i data, vil der blive genereret nye data med en hastighed på 1, 7 millioner MB per sekund inden 2020 ifølge estimater fra Forbes Magazine. Denne vækst af big data vil have et enormt potentiale og skal styres effektivt af organisationer. Området med datavidenskab undersøges her for sin rolle i at realisere potentialet ved big data. Datavidenskaben udvikler sig hurtigt med nye teknikker, der kontinuerligt udvikles, og som kan støtte fagfolk inden for datavidenskab i fremtiden.

Anbefalede artikler:

Dette har været en guide til Big Data vs Data Science, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

1. Big Data Analytics vigtigt i gæstfrihedsbranchen
2. 16 interessante tip til at slå Big data til Big Success
3. Hvordan Big Data ændrer ansigtet til sundhedsvæsenet
4. Datavidenskab og dets voksende betydning