Big Data vs Data Science - как са различни?

• Разлика между Big Data спрямо Data Science

Разлика между Big Data спрямо Data Science

Подходът с големи данни не може да бъде постигнат лесно с традиционните методи за анализ на данни. Вместо това неструктурираните данни изискват специализирани техники за моделиране на данни, инструменти и системи за извличане на информация и информация според нуждите на организациите. Науката за данните е научен подход, който прилага математически и статистически идеи и компютърни инструменти за обработка на големи данни. Науката за данните е специализирана област, която комбинира множество области като статистика, математика, интелигентни техники за заснемане на данни, почистване на данни, минно дело и програмиране, за да подготви и приведе в съответствие големи данни за интелигентен анализ, за ​​да извлече прозрения и информация.

По-долу са дадени подходящите разлики в детайлите:

В момента всички ние сме свидетели на безпрецедентен растеж на информация, генерирана в световен мащаб и в интернет, което води до концепцията за големи данни. Науката за данните е доста предизвикателна област поради сложностите, свързани с комбинирането и прилагането на различни методи, алгоритми и сложни техники за програмиране за извършване на интелигентен анализ в големи обеми от данни. Следователно, областта на науката за данни се е развила от големи данни или големите данни и науката за данните са неразделни. Съществуват обаче много разлики между големите данни и науката за данните.

Тази концепция се отнася до голямата колекция от разнородни данни от различни източници и обикновено не е налична в стандартните формати на базата данни, за които обикновено сме запознати. Големите данни обхващат всички видове данни, а именно структурирана, полуструктурирана и неструктурирана информация, която лесно може да бъде намерена в интернет. Големите данни включват,

• Неструктурирани данни - социални мрежи, имейли, блогове, туитове, цифрови изображения, цифрови аудио / видео емисии, онлайн източници на данни, мобилни данни, данни от сензори, уеб страници и т.н.
• Полуструктурирани - XML ​​файлове, файлове на системния лог, текстови файлове и т.н.
• Структурирани данни - RDBMS (бази данни), OLTP, данни за транзакции и други структурирани формати на данни.

Следователно, всички данни и информация, независимо от вида или формата им, могат да се разбират като големи данни. Обработката на големи данни обикновено започва с агрегиране на данни от множество източници.

Фигура: Пример за източници на данни за големи данни

Сравняване на главата до главата Big Data vs Data Science (Инфографика)

Основни разлики между Big Data срещу Data Science

Представени по-долу са някои от основните разлики между концепциите за големи данни и науката за данни:

• Организациите се нуждаят от големи данни, за да подобрят ефективността, да разберат новите пазари и да повишат конкурентоспособността, докато науката за данните предоставя методите или механизмите за своевременно разбиране и използване на потенциала на големите данни.
• В момента за организациите няма ограничение за количеството ценни данни, които могат да бъдат събрани, но за да се използват всички тези данни за извличане на смислена информация за организационни решения, е необходима наука за данните.
• Големите данни се характеризират с разнообразието на скоростта и обема си (популярно известен като 3Vs), докато науката за данните предоставя методите или техниките за анализ на данни, характеризиращи се с 3V.
• Големите данни осигуряват потенциал за ефективност. Изкопаването на проницателна информация от големи данни за използване на потенциала й за повишаване на ефективността е значително предизвикателство. Науката за данните използва теоретични и експериментални подходи в допълнение към дедуктивни и индуктивни разсъждения. Поема отговорност за разкриването на цялата скрита проницателна информация от сложна мрежа от неструктурирани данни, като по този начин подкрепя организациите да осъзнаят потенциала на големите данни.
• Големият анализ на данни извършва извличане на полезна информация от големи обеми набори от данни. Противно на анализа, науката за данни използва алгоритми за машинно обучение и статистически методи, за да обучи компютъра да учи без много програмиране, за да прави прогнози от големи данни. Следователно науката за данните не трябва да се бърка с анализа на големи данни.
• Големите данни са свързани повече с технологиите (Hadoop, Java, Hive и др.), Разпределените изчислителни системи и аналитичните инструменти и софтуер. Това е противоположно на науката за данните, която се фокусира върху стратегии за бизнес решения, разпространение на данни с помощта на математика, статистика и структури от данни и методи, споменати по-рано.

От горните разлики между големите данни и науката за данните може да се отбележи, че науката за данните е включена в концепцията за големите данни. Науката за данните играе важна роля в много области на приложение. Науката за данни работи върху големи данни, за да извлече полезна информация чрез прогнозен анализ, където резултатите се използват за вземане на интелигентни решения. Следователно, науката за данните е включена в големите данни, а не обратното.

Таблица за сравняване на големи данни срещу научни данни

Таблицата по-долу предоставя основните разлики между големите данни и науката за данните.

Основа за сравнение	Голяма информация	Data Science
значение	Огромни обеми от данни, които не могат да бъдат обработени с традиционно програмиране на база данни Характеризира се с обем, разнообразие и скорост	Данни, фокусирани върху научната дейност Подходи за обработка на големи данни Използва потенциала на големите данни за бизнес решения Подобно на извличането на данни
понятие	Различни типове данни, генерирани от множество източници на данни Включва всички видове и формати на данни	Специализирана област, включваща инструменти за научно програмиране, модели и техники за обработка на големи данни Предоставя техники за извличане на информация и информация от големи набори от данни Подкрепя организациите при вземане на решения
Основа на образуването	Потребители на интернет / трафик Електронни устройства (сензори, RFID и т.н.) Аудио / видео потоци, включително емисии на живо Онлайн форуми за дискусии Данни, генерирани в организации (транзакции, DB, електронни таблици, имейли и т.н.) Данни, генерирани от системни регистрационни файлове	Прилага научни методи за извличане на знания от големи данни Свързани с филтрирането, подготовката и анализа на данните Заснемайте сложни модели от големи данни и разработвайте модели Работните приложения се създават чрез програмиране на разработени модели
Области на приложение	Финансови услуги телекомуникации Оптимизиране на бизнес процесите Оптимизация на производителността Здраве и спорт Подобряване на търговията Научни изследвания и разработки Сигурност и правоприлагане	Интернет търсене Дигитални реклами Търсене на препоръчители Разпознаване на изображение / реч Измама, откриване на риск Уеб разработка Други разни области / комунални услуги
Приближаване	За да развиете бизнес ловкост За да спечелите конкурентоспособност Използвайте набори от данни за бизнес предимство Създайте реалистични показатели и възвръщаемост на инвестициите За постигане на устойчивост За да разберем пазарите и да спечелим нови клиенти	Включва широко използване на математиката, статистиката и други инструменти Съвременни техники / алгоритми за извличане на данни Умения за програмиране (SQL, NoSQL), Hadoop платформи Придобиване на данни, подготовка, обработка, публикуване, запазване или унищожаване Визуализация на данни, прогнозиране

Заключение -

Настоящата област на големите данни и науката за данните се изследва в този пост. Големите данни са тук, за да останат в следващите години, тъй като според настоящите тенденции за растеж на данните, до 2020 г. ще бъдат генерирани нови данни със скорост 1, 7 милиона MB в секунда според изчисленията на списание Forbes. Този растеж на големи данни ще има огромен потенциал и трябва да се управлява ефективно от организациите. Тук се изследва областта на науката за данни за ролята й в реализирането на потенциала на големите данни. Науката за данни се развива бързо с нови техники, разработвани непрекъснато, които могат да подкрепят специалистите по наука за данни в бъдеще.

Препоръчани статии:

Това е ръководство за Big Data vs Data Science, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

1. Анализ на големи данни, важен в индустрията на хотелиерството
2. 16 интересни съвета за превръщането на големи данни към голям успех
3. Колко големи данни променят лицето на здравеопазването
4. Науката за данните и нейното нарастващо значение