Różnica między dużymi danymi a nauką o danych

Dane nie były już uważane za statyczne ani przestarzałe, których przydatność lub godność została zakończona, gdy cel, dla którego zostały podane. Raczej dane stały się surowcem biznesowym, istotnym elementem, używanym do stworzenia nowej formy wartości ekonomicznej. W rzeczywistości dane są skarbnicą innowacji i usług w dzisiejszym cyfrowym świecie, gotowy udowodnić swoją wartość dzięki odpowiednim narzędziom. Postęp technologiczny i rozprzestrzenianie się Internetu dały powstanie zupełnie nowego wszechświata nowych treści, nowych danych i nowych źródeł informacji. Nauki takie jak astronomia i genomika wymyśliły termin „duże zbiory danych”. Koncepcja migruje teraz do wszystkich funkcjonalnych obszarów ludzkich przedsięwzięć. Niezależnie od tego, jak go definiuje, zjawisko dużych zbiorów danych jest coraz bardziej obecne i coraz ważniejsze. Big Data ma ogromny potencjał wartości i niezliczone możliwości kształtowania przyszłości. Data Science jest głównym sposobem odkrycia i wykorzystania tego potencjału.

Co to jest Big Data?

Niezależnie od tego nie ma konkretnej definicji dużych zbiorów danych; Zjawisko Big Data jest wszechobecne. Big Data to termin all-inclusive, który odnosi się do tak dużej ilości informacji, tak ogromnych i tak złożonych, że nie można zarządzać konwencjonalnymi narzędziami do przetwarzania danych. Ilość informacji nie pasuje już do pamięci, której komputery używają do przetwarzania, więc inżynieria rozpoczęła pracę nad nowymi narzędziami, które mogłyby to wszystko przeanalizować. Daje to powstanie nowych technologii przetwarzania, takich jak Mapreduce i Hadoop Google, które wyszły z Yahoo. Podstawową ideą Big Data jest taka, że ​​wszystko, co robimy, pozostawia cyfrowy ślad lub dane, które można przeanalizować w celu uzyskania możliwych do spostrzeżeń spostrzeżeń. Big Data charakteryzuje się czterema V Volume, Variecity i Porapyty. Na najbardziej podstawowym poziomie Big Data to zbiór danych, które można analizować do celów biznesowych.

Co to jest nauka danych?

Big Data ma ogromny potencjał wartości, a nauka danych jest głównym sposobem odkrycia i wykorzystania tego potencjału. Data Science jest interdyscyplinarną dziedziną, która dotyczy wszystkich danych, zapewniając sposoby korzystania z dużych zbiorów danych. Zdolność do gromadzenia danych elektronicznych spowodowała pojawienie się ekscytującej nowej dziedziny nauki o danych - w celu połączenia dyscyplin informatyki i statystyki w celu analizy niesamowicie ogromnych ilości danych prowadzących do odkrycia wiedzy. Ideą nauki o danych jest identyfikacja wzorców, odkrywanie relacji i zrozumienie surowych danych. Jest to pole, które zajmuje się złożonym światem danych podczas korzystania z mieszanki narzędzi i algorytmów do wyodrębnienia przydatnych informacji z danych.

Różnica między dużymi danymi a nauką o danych

Definicja

- Big Data odnosi się do dużych ilości danych, które są zbyt rozległe i złożone, aby można je było przechowywać i przetwarzać za pomocą tradycyjnych aplikacji do przetwarzania danych. Big Data obejmują wszelkiego rodzaju dane, które pomagają dostarczyć odpowiednie informacje, właściwej osobie, w odpowiedniej ilości, aby pomóc w podejmowaniu świadomych decyzji. Data Science to dziedzina, która obejmuje wszystko związane z danymi, w tym sposoby korzystania z dużych zbiorów danych. Data Science jest głównym sposobem odkrycia i wykorzystania potencjału dużych zbiorów danych.

Pojęcie

- Big Data charakteryzuje się czterema V Volume, Variecity i Porapyty. Odzwierciedla wszystko, od objętości danych po złożoność typów danych i struktur po szybkość tworzenia nowych danych. Big Data to dane lub informacje, które można wykorzystać do analizy spostrzeżeń, które skutkują świadomymi decyzjami i strategicznymi ruchami biznesowymi. Zdolność do gromadzenia danych elektronicznych spowodowała pojawienie się dziedziny nauki danych, która łączy dyscypliny informatyki i statystyki w celu przeanalizowania niesamowicie ogromnych ilości danych, które mogą prowadzić do odkrycia wiedzy.

Zamiar

- Rzeczywista wartość dużych zbiorów danych nie jest w dużych ilościach danych, ale co możemy z tym zrobić. To nie ilość danych robi różnicę, ale zdolność analityków do analizy rozległych i złożonych zestawów danych. Celem jest pomoc firmom w tworzeniu nowych możliwości rozwoju lub w osiągnięciu znaczącej przewagi w stosunku do tradycyjnych praktyk biznesowych. Celem nauki o danych jest wykorzystanie możliwości, jakie przedstawia Big Data, wykorzystując nowe architektury danych, zasady, narzędzia i algorytmy.

Big Data vs. Data Science: Mapa porównawcza

Podsumowanie dużych zbiorów danych vs. Data Science

Big Data ma ogromny potencjał wartości, a nauka danych jest głównym sposobem odkrycia i wykorzystania tego potencjału. Big Data to dane lub informacje, które można wykorzystać do analizy spostrzeżeń. Ostatecznym celem pracy z Big Data jest wyodrębnienie przydatnych informacji. Data Science wykorzystuje możliwości, jakie Big Data przedstawia przy użyciu nowych metod wynikających z statystyki, informatyki i sztucznej inteligencji. Podczas stosowania praktyk nauki danych do dużych zbiorów danych jest cenną strategią różnicową, prawdopodobnie będzie to standardowa podstawowa kompetencja w niezbyt odległej przyszłości.