Forskjellen mellom Big Data vs Data Science

Big data-tilnærming kan ikke lett oppnås ved bruk av tradisjonelle dataanalysemetoder. I stedet krever ustrukturerte data spesialiserte datamodelleringsteknikker, verktøy og systemer for å hente ut innsikt og informasjon etter behov av organisasjoner. Datavitenskap er en vitenskapelig tilnærming som bruker matematiske og statistiske ideer og dataverktøy for behandling av big data. Datavitenskap er et spesialisert felt som kombinerer flere områder som statistikk, matematikk, intelligente datainnsamlingsteknikker, datarensing, gruvedrift og programmering for å forberede og samkjøre big data for intelligent analyse for å hente ut innsikt og informasjon.

Nedenfor er de aktuelle forskjellene i detalj:

For øyeblikket er vi alle vitne til en enestående vekst av informasjon generert over hele verden og på internett for å resultere i begrepet big data. Datavitenskap er et ganske utfordrende område på grunn av kompleksitetene som er involvert i å kombinere og anvende forskjellige metoder, algoritmer og komplekse programmeringsteknikker for å utføre intelligent analyse i store datamengder. Derfor har datavitenskapet utviklet seg fra big data, eller big data og data science er uatskillelige. Imidlertid er det mange forskjeller mellom big data og data science.

Dette konseptet refererer til den store samlingen av heterogene data fra forskjellige kilder og er vanligvis ikke tilgjengelig i standard databaseformater vi vanligvis er klar over. Big data omfatter alle typer data, nemlig strukturert, semistrukturert og ustrukturert informasjon som lett kan finnes på internett. Big data inkluderer,

  • Ustrukturerte data - sosiale nettverk, e-post, blogger, tweets, digitale bilder, digital lyd / video feeds, datakilder på nettet, mobildata, sensordata, websider og så videre.
  • Semistrukturert - XML-filer, systemloggfiler, tekstfiler, etc.
  • Strukturerte data - RDBMS (databaser), OLTP, transaksjonsdata og andre strukturerte dataformater.

Derfor kan alle data og informasjon uavhengig av type eller format forstås som big data. Stor databehandling begynner vanligvis med å samle data fra flere kilder.

Figur: Et eksempel på datakilder for big data

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

Viktige forskjeller mellom Big Data vs Data Science

Nedenfor er noen av de viktigste forskjellene mellom big data og data science begreper:

  • Organisasjoner trenger store data for å forbedre effektiviteten, forstå nye markeder og forbedre konkurranseevnen, mens datavitenskap gir metoder eller mekanismer for å forstå og utnytte potensialet til big data på en rettidig måte.
  • For tiden er det ingen grenser for mengden verdifulle data som kan samles for organisasjoner, men for å bruke alle disse dataene for å hente ut meningsfull informasjon for organisatoriske beslutninger, er det nødvendig med datavitenskap.
  • Store data kjennetegnes av hastighetens variasjon og volum (populært kjent som 3V-er), mens datavitenskap gir metodene eller teknikkene for å analysere data som er preget av 3V-er.
  • Big data gir potensiale for ytelse. Å grave ut innsiktinformasjon fra big data for å utnytte potensialet for å forbedre ytelsen er en betydelig utfordring. Datavitenskap bruker teoretiske og eksperimentelle tilnærminger i tillegg til deduktiv og induktiv resonnement. Tar ansvar for å avdekke all skjult innsiktsfull informasjon fra et komplekst nett av ustrukturerte data og dermed støtte organisasjoner for å realisere potensialet med big data.
  • Big data-analyse utfører gruvedrift av nyttig informasjon fra store mengder datasett. I motsetning til analyse, bruker data science maskinlæringsalgoritmer og statistiske metoder for å trene datamaskinen til å lære uten mye programmering for å gjøre forutsigelser fra big data. Derfor må datavitenskap ikke forveksles med big data-analyse.
  • Big data knytter seg mer til teknologi (Hadoop, Java, Hive, etc.), distribuert databehandling og analyseverktøy og programvare. Dette er i motsetning til datavitenskap som fokuserer på strategier for forretningsavgjørelser, spredning av data ved bruk av matematikk, statistikk og datastrukturer og metoder nevnt tidligere.

Fra de ovennevnte forskjellene mellom big data og data science, kan det bemerkes at data science er inkludert i begrepet big data. Datavitenskap spiller en viktig rolle på mange bruksområder. Data science jobber med big data for å få nyttig innsikt gjennom en prediktiv analyse der resultatene brukes til å ta smarte beslutninger. Derfor er datavitenskap inkludert i big data snarere enn omvendt.

Sammenligningstabell for Big Data vs Data Science

Tabellen nedenfor gir de grunnleggende forskjellene mellom big data og data science.

Grunnlag for sammenligningStor DataDatavitenskap

Betydning
  • Store datamengder som ikke kan håndteres ved bruk av tradisjonell databaseprogrammering
  • Karakterisert etter volum, variasjon og hastighet
  • En data fokusert på vitenskapelig aktivitet
  • Tilnærminger til å behandle big data
  • Utnytter potensialet i big data for forretningsavgjørelser
  • Ligner på data mining
Konsept
  • Ulike datatyper generert fra flere datakilder
  • Inkluderer alle typer og formater av data
  • Et spesialisert område som involverer vitenskapelige programmeringsverktøy, modeller og teknikker for å behandle big data
  • Tilbyr teknikker for å hente ut innsikt og informasjon fra store datasett
  • Støtter organisasjoner i beslutningsprosesser
Grunnlag for dannelse
  • Internett-brukere / trafikk
  • Elektroniske enheter (sensorer, RFID, etc.)
  • Lyd- / videostrømmer inkludert live feeds
  • Nettbaserte diskusjonsfora
  • Data generert i organisasjoner (transaksjoner, DB, regneark, e-post osv.)
  • Data generert fra systemlogger
  • Bruker vitenskapelige metoder for å hente ut kunnskap fra big data
  • Relatert til datafiltrering, klargjøring og analyse
  • Fang komplekse mønstre fra big data og utvikle modeller
  • Arbeidsapper lages ved å programmere utviklede modeller
Bruksområder
  • Finansielle tjenester
  • Telekommunikasjon
  • Optimalisering av forretningsprosesser
  • Ytelsesoptimalisering
  • Helse og idrett
  • Forbedring av handel
  • Forskning og utvikling
  • Sikkerhet og rettshåndhevelse
  • Internett-søk
  • Digital reklame
  • Søkeanbefalinger
  • Bilde / talegjenkjenning
  • Bedrageri, risikodetektering
  • webutvikling
  • Andre diverse områder / verktøy
Nærme seg
  • Å utvikle forretnings agility
  • For å få konkurranseevne
  • Utnytt datasett for forretningsfordel
  • Etabler realistiske beregninger og avkastning
  • For å oppnå bærekraft
  • For å forstå markeder og få nye kunder
  • Omfatter omfattende bruk av matematikk, statistikk og andre verktøy
  • Avanserte teknikker / algoritmer for data mining
  • Programmeringsferdigheter (SQL, NoSQL), Hadoop-plattformer
  • Datainnsamling, klargjøring, behandling, publisering, bevaring eller ødeleggelse
  • Datavisualisering, prediksjon

Konklusjon -

Det nye feltet big data og data science er utforsket i dette innlegget. Big data er her for å holde seg i løpet av de kommende årene, fordi i henhold til dagens veksttrender for data, vil nye data bli generert med en hastighet på 1, 7 millioner MB per sekund innen 2020 ifølge estimater fra Forbes Magazine. Denne veksten av big data vil ha et enormt potensial og må administreres effektivt av organisasjoner. Området for datavitenskap utforskes her for sin rolle i å realisere potensialet til big data. Datavitenskap utvikler seg raskt med nye teknikker utviklet kontinuerlig som kan støtte fagfolk innen datavitenskap inn i fremtiden.

Anbefalte artikler:

Dette har vært en guide til Big Data vs Data Science, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

  1. Big Data Analytics viktig i gjestfrihetsbransjen
  2. 16 interessante tips for å gjøre Big data til stor suksess
  3. Hvordan Big Data endrer ansiktet til helsevesenet
  4. Datavitenskap og dens voksende betydning

Kategori:

Stor Data