Big Data vs. Data Science - Kuinka ne eroavat?

• Ero isojen tietojen ja tietotieteiden välillä

Ero isojen tietojen ja tietotieteiden välillä

Suuret tiedot -lähestymistapaa ei voida saavuttaa helposti perinteisiä datanalyysimenetelmiä käyttämällä. Sen sijaan jäsentämätön tieto vaatii erityisiä tietomallinnustekniikoita, työkaluja ja järjestelmiä oivalluksien ja tietojen hankkimiseksi organisaatioiden tarpeiden mukaan. Datatiede on tieteellinen lähestymistapa, joka soveltaa matemaattisia ja tilastollisia ideoita ja atk-työkaluja suuren datan käsittelemiseen. Tietotekniikka on erikoistunut ala, joka yhdistää useita alueita, kuten tilastot, matematiikka, älykkäät tiedonkeruumenetelmät, tiedon puhdistaminen, louhinta ja ohjelmointi, jotta iso data voidaan valmistaa ja kohdistaa älykäsanalyysiin oivalluksen ja tiedon poimimiseksi.

Alla on asianmukaiset erot yksityiskohtaisesti:

Tällä hetkellä me kaikki olemme todistamassa ennennäkemättömän maailmanlaajuisesti ja Internetissä tuotetun tiedon kasvun johtaen suurdatan käsitteeseen. Tietotiede on melko haastava alue johtuen monimutkaisuuksista, jotka liittyvät eri menetelmien, algoritmien ja monimutkaisten ohjelmointitekniikoiden yhdistämiseen ja soveltamiseen älykkään analyysin suorittamiseksi suurissa tietomäärissä. Siksi tietotieteen ala on kehittynyt suurista tiedoista tai big data ja data science ovat erottamattomia. Suurtietojen ja tietotekniikan välillä on kuitenkin paljon eroja.

Tämä käsite viittaa laajaan heterogeenisen datan kokoelmaan eri lähteistä, eikä sitä yleensä ole saatavana tavanomaisissa tietokantamuodoissa, joista yleensä tiedämme. Suuret tiedot kattavat kaiken tyyppiset tiedot, nimittäin strukturoidun, osittain jäsennellyn ja jäsentämättömän tiedon, joka on helposti löydettävissä Internetistä. Big data sisältää,

• Strukturoimattomat tiedot - sosiaaliset verkostot, sähköpostit, blogit, tweetit, digitaaliset kuvat, digitaaliset ääni- / video-syötteet, online-tietolähteet, mobiilitiedot, anturitiedot, verkkosivut ja niin edelleen.
• Puolirakenteiset - XML-tiedostot, järjestelmälokitiedostot, tekstitiedostot jne.
• Jäsennelty data - RDBMS (tietokannat), OLTP, tapahtumadata ja muut jäsennellyt tiedostomuodot.

Siksi kaikki tiedot ja tiedot tyypistä tai formaatista riippumatta voidaan ymmärtää isoina tiedoina. Suurten tietojen käsittely alkaa yleensä tietojen yhdistämisellä useista lähteistä.

Kuva: Esimerkki suurten tietojen tietolähteistä

Head to Head -vertailu Big Data vs. Data Science (Infographics)

Keskeiset erot Big Data vs. Data Science -yritysten välillä

Seuraavassa on joitain tärkeimmistä eroista suurten tietojen ja tietotekniikan käsitteiden välillä:

• Organisaatiot tarvitsevat suuren datan tehokkuuden parantamiseksi, uusien markkinoiden ymmärtämiseksi ja kilpailukyvyn parantamiseksi, kun taas tietotiede tarjoaa menetelmät tai mekanismit suurten tietojen potentiaalin ymmärtämiseksi ja hyödyntämiseksi ajoissa.
• Tällä hetkellä organisaatioille ei ole mitään rajaa arvokkaiden tietojen keräämiselle, mutta kaiken tämän tiedon hyödyntämiseksi tarkoituksenmukaisen tiedon saamiseksi organisaatiopäätöksiin tarvitaan tietotiedettä.
• Suurille tiedoille on ominaista nopeuden vaihtelu ja tilavuus (tunnetaan yleisesti nimellä 3 V), kun taas tietotiede tarjoaa menetelmiä tai tekniikoita 3 V: n karakterisoidun datan analysoimiseksi.
• Suuret tiedot tarjoavat potentiaalin suorituskyvylle. Tietotietojen kaivaminen isoista tiedoista sen hyödyntämiseksi suorituskyvyn parantamiseksi on kuitenkin merkittävä haaste. Datatiede käyttää deduktiivisen ja induktiivisen päättelyn lisäksi teoreettista ja kokeellista lähestymistapaa. Ottaa vastuun paljastaa kaikki piilotetut oivaltavat tiedot monimutkaisesta jäsentämättömästä verkosta, mikä tukee organisaatioita toteuttamaan isojen tietojen potentiaali.
• Big data -analyysi suorittaa hyödyllisen tiedon louhinnan suurista määristä tietojoukkoja. Toisin kuin analyysi, tietotekniikka käyttää koneoppimisalgoritmeja ja tilastollisia menetelmiä tietokoneen kouluttamiseen oppimaan ilman paljon ohjelmointia ennakoimaan suurista tiedoista. Tietotekniikkaa ei siis pidä sekoittaa isojen tietojen analytiikkaan.
• Big data liittyy enemmän tekniikkaan (Hadoop, Java, Hive jne.), Hajautettuun laskentaan sekä analytiikkatyökaluihin ja ohjelmistoihin. Tätä vastakohtana on tietojenkäsittelytiede, joka keskittyy liiketoimintapäätösstrategioihin, tiedon levittämiseen matematiikan, tilastotietojen ja aiemmin mainittujen tietorakenteiden ja menetelmien avulla.

Edellä mainituista suurdatan ja datatieteiden välisistä eroista voidaan huomata, että datatiede sisältyy bigdatan käsitteeseen. Tietotiede on tärkeä rooli monilla sovellusalueilla. Tietotekniikka työskentelee isojen tietojen avulla hyödyllisten näkemysten saamiseksi ennustavan analyysin avulla, jossa tuloksia käytetään älykkäiden päätösten tekoon. Siksi tietotiede sisältyy isoihin tietoihin eikä päinvastoin.

Big Data vs. Data Science -vertailutaulukko

Seuraava taulukko tarjoaa perustavanlaatuiset erot suurten tietojen ja datatieteiden välillä.

Vertailun perusteet	Suuri data	Data Science
merkitys	Valtavat tietomäärät, joita ei voida käsitellä perinteisellä tietokantaohjelmoinnilla Karakterisoitu tilavuuden, variaation ja nopeuden mukaan	Tiedot keskittyivät tieteelliseen toimintaan Lähestymistavat suurten tietojen käsittelyyn Hyödyntää suurdatan potentiaalia liiketoimintapäätöksiin Samanlainen kuin tiedon louhinta
Konsepti	Useista tietolähteistä luodut monipuoliset tietotyypit Sisältää kaikki tietotyypit ja -muodot	Erikoistunut alue, johon kuuluu tieteellisiä ohjelmointityökaluja, malleja ja tekniikoita suuren datan käsittelemiseksi Tarjoaa tekniikoita oivalluksen ja tiedon poimimiseksi suurista aineistoista Tukee organisaatioita päätöksenteossa
Muodostumisen perusteet	Internetin käyttäjät / liikenne Elektroniset laitteet (anturit, RFID jne.) Audio- / videovirrat, mukaan lukien live-syötteet Online-keskustelufoorumit Organisaatioissa tuotetut tiedot (tapahtumat, DB, laskentataulukot, sähköpostit jne.) Järjestelmälokeista luodut tiedot	Soveltaa tieteellisiä menetelmiä tiedon poimimiseen isoista tiedoista Liittyy tietojen suodattamiseen, valmisteluun ja analysointiin Kaappaa monimutkaiset mallit isoista tiedoista ja kehitä malleja Toimivat sovellukset luodaan ohjelmoimalla kehitettyjä malleja
Sovellusalueet	Rahoituspalvelut tietoliikenne Liiketoimintaprosessien optimointi Suorituskyvyn optimointi Terveys ja urheilu Kaupan parantaminen Tutkimus ja kehitys Turvallisuus ja lainvalvonta	Internet-haku Digitaaliset mainokset Etsi suosittelijoita Kuva / puheentunnistus Petos, riskien havaitseminen verkkokehitys Muut sekalaiset alueet / apuohjelmat
Lähestyä	Liiketoiminnan ketteryyden kehittäminen Kilpailukyvyn lisääminen Tietokantojen hyödyntäminen liiketoiminnan eduksi Luo realistiset mitat ja sijoitetun pääoman tuottoprosentti Kestävyyden saavuttaminen Ymmärtää markkinoita ja saada uusia asiakkaita	Käyttää laajaa matematiikan, tilastojen ja muiden työkalujen käyttöä Huipputeknologia / algoritmit tietojen louhintaan Ohjelmointitaidot (SQL, NoSQL), Hadoop-alustat Tietojen hankkiminen, valmistelu, käsittely, julkaiseminen, säilyttäminen tai tuhoaminen Tietojen visualisointi, ennustaminen

Johtopäätös -

Tässä viestissä tarkastellaan nousevaa suurten tietojen ja tietotekniikan kenttää. Suuret tiedot pysyvät täällä tulevina vuosina, koska tietojen nykyisen kasvutrendin mukaan Forbes-lehden arvioiden mukaan uutta tietoa syntyy nopeudella 1, 7 miljoonaa MB sekunnissa vuoteen 2020 mennessä. Tällä suurten tietojen kasvulla on valtava potentiaali, ja organisaatioiden on hallittava sitä tehokkaasti. Tietotekniikan aluetta tutkitaan tässä sen roolin vuoksi suurten tietojen potentiaalin toteuttamisessa. Tietotiede kehittyy nopeasti uusien tekniikoiden avulla, joita kehitetään jatkuvasti ja jotka voivat tukea tietotekniikan ammattilaisia ​​tulevaisuudessa.

Suositellut artikkelit:

Tämä on opas Big Data vs Data Science -ohjelmaan, niiden merkitykseen, Head to Head -vertailuun, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

1. Big Data Analytics on tärkeä vieraanvaraisuusalalla
2. 16 mielenkiintoista vinkkiä isojen tietojen muuttamiseksi suureksi menestykseksi
3. Kuinka suuri tieto muuttaa terveydenhuollon kasvoja
4. Tietotiede ja sen kasvava merkitys