Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?

• Razlika med velikimi podatki in podatkovnimi znanostmi

Razlika med velikimi podatki in podatkovnimi znanostmi

Pristop velikih podatkov ni mogoče enostavno doseči s tradicionalnimi metodami analize podatkov. Namesto tega nestrukturirani podatki zahtevajo specializirane tehnike, orodja in sisteme za modeliranje podatkov, da pridobijo vpogled in informacije, kot jih potrebujejo organizacije. Podatkovna znanost je znanstveni pristop, ki uporablja matematične in statistične ideje ter računalniška orodja za obdelavo velikih podatkov. Podatkovna znanost je specializirano področje, ki združuje več področij, kot so statistika, matematika, inteligentne tehnike zajemanja podatkov, čiščenje podatkov, rudarjenje in programiranje za pripravo in uskladitev velikih podatkov za inteligentno analizo, da se pridobijo vpogledi in informacije.

Spodaj so navedene podrobne razlike:

Trenutno smo vsi priča brez primere naraščanja informacij, ki se generirajo po vsem svetu in na internetu, da bi lahko prišli do koncepta velikih podatkov. Znanost o podatkih je precej zahtevno področje zaradi zapletenosti kombiniranja in uporabe različnih metod, algoritmov in zapletenih tehnik programiranja za izvajanje inteligentne analize v velikih količinah podatkov. Področje znanosti o podatkih se je torej razvilo iz velikih podatkov ali pa so podatki o velikih podatkih in znanosti podatkov neločljivi. Vendar pa obstaja veliko razlik med velikimi podatki in znanostjo o podatkih.

Ta koncept se nanaša na veliko zbirko heterogenih podatkov iz različnih virov in običajno ni na voljo v standardnih oblikah baz podatkov, ki jih običajno poznamo. Veliki podatki zajemajo vse vrste podatkov, in sicer strukturirane, polstrukturirane in nestrukturirane informacije, ki jih je enostavno najti na internetu. Med velike podatke spadajo:

• Nestrukturirani podatki - družbena omrežja, e-poštni naslovi, blogi, tweeti, digitalne slike, digitalni avdio / video viri, spletni viri podatkov, mobilni podatki, senzorski podatki, spletne strani ipd.
• Polstrukturirane - datoteke XML, datoteke sistemskih dnevnikov, besedilne datoteke itd.
• Strukturirani podatki - RDBMS (baze podatkov), OLTP, podatki o transakcijah in drugi strukturirani formati podatkov.

Zato je mogoče vse podatke in informacije, ne glede na njihovo vrsto ali obliko, razumeti kot velike podatke. Obdelava velikih podatkov se običajno začne z zbiranjem podatkov iz več virov.

Slika: Primer virov podatkov za velike podatke

Head-to-head primerjava velikih podatkov v primerjavi z znanostjo podatkov (Infographics)

Ključne razlike med Big Data in Data Science

Spodaj je nekaj glavnih razlik med koncepti velikih podatkov in podatkov o znanosti:

• Organizacije potrebujejo velike podatke za izboljšanje učinkovitosti, razumevanje novih trgov in povečanje konkurenčnosti, medtem ko podatkovna znanost zagotavlja metode ali mehanizme za pravočasno razumevanje in izkoriščanje potenciala velikih podatkov.
• Trenutno za organizacije ni omejitev glede količine dragocenih podatkov, ki jih je mogoče zbrati, ampak za uporabo teh podatkov za pridobivanje pomembnih informacij za organizacijske odločitve je potrebna podatkovna znanost.
• Za velike podatke je značilna njihova hitrostna raznolikost in prostornina (popularno znana kot 3V), medtem ko podatkovna znanost zagotavlja metode ali tehnike za analizo podatkov, za katere je značilna 3V.
• Veliki podatki zagotavljajo potencial za uspešnost. Kljub temu pa je kopanje vpoglednih informacij iz velikih podatkov za izkoriščanje njihovega potenciala za povečanje učinkovitosti. Podatkovna znanost poleg deduktivnega in induktivnega sklepanja uporablja teoretične in eksperimentalne pristope. Prevzema odgovornost za odkrivanje vseh skritih vpoglednih informacij iz zapletene mreže nestrukturiranih podatkov in tako organizacijam pomaga, da uresničijo potencial velikih podatkov.
• Analiza velikih podatkov omogoča pridobivanje koristnih informacij iz velikih količin podatkovnih nizov. V nasprotju z analizo podatkovna znanost uporablja algoritme strojnega učenja in statistične metode, da računalnik nauči brez večjega programiranja za napovedovanje velikih podatkov. Zato podatkov o znanosti ne smemo zamenjati z analitiko velikih podatkov.
• Veliki podatki se bolj nanašajo na tehnologijo (Hadoop, Java, Hive itd.), Porazdeljeno računalništvo ter orodja in programsko opremo za analitiko. Temu nasprotuje podatkovna znanost, ki se osredotoča na strategije za poslovne odločitve, razširjanje podatkov z uporabo matematike, statistike in podatkovnih struktur ter metod, omenjenih prej.

Iz zgornjih razlik med velikimi in podatkovnimi znanostmi je mogoče ugotoviti, da je podatkovna znanost vključena v koncept velikih podatkov. Znanost o podatkih ima pomembno vlogo na številnih področjih uporabe. Podatkovna znanost deluje na velikih podatkih, da pridobi s pomočjo prediktivne analize koristne vpoglede, kjer se rezultati uporabljajo za sprejemanje pametnih odločitev. Podatkovna znanost je torej vključena v velike podatke in ne obratno.

Primerjalna tabela velikih podatkov v primerjavi z znanjem podatkov

Spodnja tabela prikazuje temeljne razlike med velikimi podatki in znanostjo o podatkih.

Osnove za primerjavo	Veliki podatki	Data Science
Pomen	Ogromna količina podatkov, ki jih ni mogoče obdelati s tradicionalnim programiranjem baz podatkov Odlikuje jih prostornina, raznolikost in hitrost	Podatki osredotočeni na znanstveno dejavnost Pristopi za obdelavo velikih podatkov Izkoristi potencial velikih podatkov za poslovne odločitve Podobno kot pri iskanju podatkov
Koncept	Različne vrste podatkov, ustvarjene iz več virov Vključuje vse vrste in oblike podatkov	Specializirano področje, ki vključuje znanstvena programska orodja, modele in tehnike za obdelavo velikih podatkov Ponuja tehnike za pridobivanje vpogledov in informacij iz velikih nizov podatkov Podpira organizacije pri odločanju
Osnove tvorbe	Uporabniki interneta / prometa Elektronske naprave (senzorji, RFID itd.) Avdio / video tokovi, vključno z viri v živo Spletni forumi za razprave Podatki, ustvarjeni v organizacijah (transakcije, DB, preglednice, e-poštna sporočila itd.) Podatki, ustvarjeni iz sistemskih dnevnikov	Uporablja znanstvene metode za črpanje znanja iz velikih podatkov Povezano s filtriranjem, pripravo in analizo podatkov Zajemite zapletene vzorce iz velikih podatkov in razvijajte modele Delovne aplikacije so ustvarjene s programiranjem razvitih modelov
Področja uporabe	Finančne storitve Telekomunikacije Optimizacija poslovnih procesov Optimizacija učinkovitosti Zdravje in šport Izboljšanje trgovine Raziskave in razvoj Varnost in kazensko pregon	Internetno iskanje Digitalni oglasi Iskanje priporočil Prepoznavanje slike / govora Goljufije, odkrivanje tveganja spletni razvoj Druga različna območja / gospodarske javne službe
Pristop	Razviti poslovno okretnost Da bi pridobili konkurenčnost Vzpostavite nabore podatkov za poslovno prednost Vzpostavite realne meritve in donosnost naložbe Da bi dosegli trajnost Da bi razumeli trge in pridobili nove stranke	Vključuje široko uporabo matematike, statistike in drugih orodij Najsodobnejše tehnike / algoritmi za pridobivanje podatkov Spretnosti programiranja (SQL, NoSQL), platforme Hadoop Pridobivanje, priprava, obdelava, objavljanje, ohranjanje ali uničenje podatkov Vizualizacija podatkov, napovedovanje

Sklep -

V tem prispevku je raziskano novo področje velikih podatkov in podatkovnih znanosti. Veliki podatki so tu, da ostanejo v prihodnjih letih, ker bodo po trenutnih trendih rasti podatkov do leta 2020 po ocenah revije Forbes nastali novi podatki s hitrostjo 1, 7 milijona MB na sekundo. Rast velikih podatkov bo imela ogromen potencial in jih morajo učinkovito upravljati organizacije. Tu se raziskuje področje podatkovne znanosti zaradi njene vloge pri uresničevanju potenciala velikih podatkov. Podatkovna znanost se hitro razvija z novimi tehnikami, ki se nenehno razvijajo, kar lahko podpre strokovnjake s področja podatkovne znanosti v prihodnost.

Priporočeni članki:

To je vodnik za Big Data vs Data Science, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

1. Analiza velikih podatkov, pomembna v gostinstvu
2. 16 zanimivih nasvetov za pretvorbo velikih podatkov v velik uspeh
3. Kako veliki podatki spreminjajo obraz zdravstvenega varstva
4. Podatkovna znanost in njen vse večji pomen