Большие данные против Data Science - чем они отличаются?

• Разница между большими данными и наукой о данных

Разница между большими данными и наукой о данных

Подход больших данных не может быть легко достигнут с использованием традиционных методов анализа данных. Вместо этого для неструктурированных данных требуются специальные методы, инструменты и системы моделирования данных для извлечения аналитических данных и информации, необходимых организациям. Наука о данных - это научный подход, который использует математические и статистические идеи и компьютерные инструменты для обработки больших данных. Наука о данных - это специализированная область, которая объединяет множество областей, таких как статистика, математика, интеллектуальные методы сбора данных, очистка данных, анализ данных и программирование, для подготовки и согласования больших данных для интеллектуального анализа для извлечения идей и информации.

Ниже приведены соответствующие различия в деталях:

В настоящее время все мы являемся свидетелями беспрецедентного роста информации, генерируемой по всему миру и в Интернете, что приводит к концепции больших данных. Наука о данных является довольно сложной областью из-за сложностей, связанных с объединением и применением различных методов, алгоритмов и сложных методов программирования для проведения интеллектуального анализа больших объемов данных. Следовательно, область науки о данных развивалась из больших данных, или большие данные и наука о данных неразделимы. Однако есть много различий между большими данными и наукой о данных.

Эта концепция относится к большому набору разнородных данных из разных источников и обычно недоступна в стандартных форматах баз данных, о которых мы обычно знаем. Большие данные охватывают все типы данных, а именно структурированную, полуструктурированную и неструктурированную информацию, которую можно легко найти в Интернете. Большие данные включают в себя,

• Неструктурированные данные - социальные сети, электронные письма, блоги, твиты, цифровые изображения, цифровые аудио / видео каналы, онлайн-источники данных, мобильные данные, данные датчиков, веб-страницы и т. Д.
• Полуструктурированные - файлы XML, файлы системного журнала, текстовые файлы и т. Д.
• Структурированные данные - СУБД (базы данных), OLTP, данные транзакций и другие форматы структурированных данных.

Следовательно, все данные и информация, независимо от их типа или формата, могут пониматься как большие данные. Обработка больших данных обычно начинается с агрегирования данных из нескольких источников.

Рисунок: пример источников данных для больших данных

Сравнение личных данных Big Data против Data Science (Инфографика)

Ключевые различия между большими данными и наукой о данных

Ниже приведены некоторые основные различия между большими данными и концепциями науки о данных:

• Организациям необходимы большие данные для повышения эффективности, понимания новых рынков и повышения конкурентоспособности, тогда как наука о данных предоставляет методы или механизмы для своевременного понимания и использования потенциала больших данных.
• В настоящее время для организаций нет предела количеству ценных данных, которые могут быть собраны, но для использования всех этих данных для извлечения значимой информации для принятия организационных решений необходима наука о данных.
• Большие данные характеризуются разнообразием скоростей и объемом (обычно называемым 3 В), в то время как наука о данных предоставляет методы или методы для анализа данных, характеризуемых 3 В.
• Большие данные обеспечивают потенциал для производительности. Тем не менее, поиск важной информации из больших данных для использования ее потенциала для повышения производительности является серьезной проблемой. Наука о данных использует теоретический и экспериментальный подходы в дополнение к дедуктивному и индуктивному мышлению. Берет на себя ответственность за раскрытие всей скрытой проницательной информации из сложной сетки неструктурированных данных, тем самым помогая организациям реализовать потенциал больших данных.
• Анализ больших данных позволяет получать полезную информацию из больших объемов наборов данных. В отличие от анализа, наука о данных использует алгоритмы машинного обучения и статистические методы, чтобы обучить компьютер обучаться без особого программирования, чтобы делать прогнозы из больших данных. Следовательно, науку о данных не следует путать с аналитикой больших данных.
• Большие данные больше связаны с технологиями (Hadoop, Java, Hive и т. Д.), Инструментами и программным обеспечением для распределенных вычислений, аналитики. Это противоречит науке о данных, которая фокусируется на стратегиях принятия деловых решений, распространении данных с использованием математики, статистики и структур данных и методов, упомянутых ранее.

Из вышеупомянутых различий между большими данными и наукой о данных можно отметить, что наука о данных включена в концепцию больших данных. Наука о данных играет важную роль во многих областях применения. Наука о данных работает с большими данными, чтобы получить полезную информацию с помощью прогнозного анализа, где результаты используются для принятия разумных решений. Поэтому наука о данных включается в большие данные, а не наоборот.

Сравнение больших данных и данных науки

В таблице ниже представлены фундаментальные различия между большими данными и наукой о данных.

Основа для сравнения	Большое количество данных	Наука о данных
Смысл	Огромные объемы данных, которые не могут быть обработаны с помощью традиционного программирования баз данных Характеризуется объемом, разнообразием и скоростью	Данные, ориентированные на научную деятельность Подходы к обработке больших данных Использует потенциал больших данных для бизнес-решений Аналогично интеллектуальному анализу данных
концепция	Разнообразные типы данных, сгенерированные из нескольких источников данных Включает в себя все типы и форматы данных	Специализированная область, включающая научные инструменты программирования, модели и методы для обработки больших данных Предоставляет методы для извлечения идей и информации из больших наборов данных Поддерживает организации в принятии решений
Основа формирования	Интернет-пользователи / трафик Электронные устройства (датчики, RFID и др.) Аудио / видео потоки, включая прямые трансляции Онлайн дискуссионные форумы Данные, генерируемые в организациях (транзакции, БД, электронные таблицы, электронные письма и т. Д.) Данные, сгенерированные из системных журналов	Применяет научные методы для извлечения знаний из больших данных Связанные с фильтрацией, подготовкой и анализом данных Захват сложных моделей из больших данных и разработка моделей Рабочие приложения создаются путем программирования разработанных моделей.
Области применения	Финансовые услуги связь Оптимизация бизнес-процессов Оптимизация производительности Здоровье и спорт Улучшение торговли Исследования и разработки Безопасность и правоохранительные органы	Поиск в интернете Цифровая реклама Рекомендации по поиску Распознавание изображения / речи Мошенничество, выявление рисков Веб-разработка Другие разные области / коммунальные услуги
Подходить	Развивать гибкость бизнеса Чтобы получить конкурентоспособность Используйте наборы данных для бизнес-преимущества Установите реалистичные показатели и рентабельность инвестиций Для достижения устойчивости Чтобы понять рынки и привлечь новых клиентов	Вовлекает широкое использование математики, статистики и других инструментов Современные методы / алгоритмы добычи данных Навыки программирования (SQL, NoSQL), платформы Hadoop Сбор, подготовка, обработка, публикация, сохранение или уничтожение данных Визуализация данных, прогнозирование

Вывод -

В этом посте рассматривается новая область больших данных и науки о данных. Большие данные сохранятся в ближайшие годы, потому что в соответствии с текущими тенденциями роста данных новые данные будут генерироваться со скоростью 1, 7 млн. МБ / с к 2020 году, согласно оценкам журнала Forbes. Этот рост больших данных будет иметь огромный потенциал и должен эффективно управляться организациями. Область науки о данных исследуется здесь для ее роли в реализации потенциала больших данных. Наука о данных стремительно развивается благодаря постоянно развивающимся новым методам, которые могут помочь профессионалам в области данных в будущем.

Рекомендуемые статьи:

Это было руководство по «Big Data против Data Science», их значению, сравнению «голова к голове», ключевым отличиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Аналитика больших данных важна в индустрии гостеприимства
2. 16 интересных советов по превращению больших данных в большой успех
3. Как большие данные меняют лицо здравоохранения
4. Наука о данных и ее растущее значение