Биг Дата вс Дата Сциенце - како се разликују?

• Разлика између великих података и података о науци

Разлика између великих података и података о науци

Приступ великих података не може се лако постићи традиционалним методама анализе података. Уместо тога, неструктурирани подаци захтевају специјализоване технике, алате и системе за моделирање података за добијање увида и информација по потреби организација. Наука података је научни приступ који примењује математичке и статистичке идеје и рачунарске алате за обраду великих података. Наука података је специјализовано поље које комбинује више области као што су статистика, математика, интелигентне технике прикупљања података, чишћење података, рударство и програмирање да би се припремили и ускладили велики подаци за интелигентну анализу како би се извукли увиди и информације.

Испод су одговарајуће разлике у детаљима:

Тренутно смо сви сведоци невиђеног раста информација које се генеришу широм света и на Интернету, што резултира концептом великих података. Наука података је прилично изазовно подручје због сложености које укључују комбиновање и примену различитих метода, алгоритама и сложених програмских техника за обављање интелигентне анализе у великим количинама података. Дакле, поље науке о подацима се развило из великих података или су велике информације и наука података нераздвојне. Међутим, постоје многе разлике између великих података и науке о подацима.

Овај се концепт односи на велику збирку хетерогених података из различитих извора и обично није доступан у стандардним форматима база података којих смо обично свесни. Велики подаци обухватају све врсте података, наиме структуриране, полуструктуриране и неструктуриране информације које се лако могу наћи на Интернету. Велики подаци укључују,

• Неструктурирани подаци - друштвене мреже, е-поруке, блогови, твеетови, дигиталне слике, дигитални аудио / видео феед, интернетски извори података, мобилни подаци, подаци сензора, веб странице и тако даље.
• Полструктуриране - КСМЛ датотеке, системске датотеке дневника, текстуалне датотеке итд.
• Структурирани подаци - РДБМС (базе података), ОЛТП, подаци о трансакцијама и други структурирани формати података.

Стога се сви подаци и информације без обзира на врсту или формат могу схватити као велики подаци. Велика обрада података обично започиње агрегирањем података из више извора.

Слика: Пример извора података за велике податке

Упоредна статистика Биг Дата вс Дата Сциенце (Инфограпхицс)

Кључне разлике између великих података и података о науци

У даљем тексту су неке од главних разлика између великих података и концепција науке о подацима:

• Организацијама су потребни велики подаци да би побољшали ефикасност, разумели нова тржишта и повећали конкурентност док наука о подацима пружа методе или механизме за правовремено разумевање и коришћење потенцијала великих података.
• Тренутно за организације не постоји ограничење количине драгоцених података који се могу прикупити, али да би се искористили сви ти подаци за вађење значајних информација за организационе одлуке, потребна је наука о подацима.
• Велики подаци се одликују разноликошћу и волуменом брзином (популарно познатом као 3В), док наука о подацима пружа методе или технике за анализу података које карактеришу 3В.
• Велики подаци пружају потенцијал за перформансе. Међутим, ископавање увидских информација из великих података ради искориштавања потенцијала за побољшање перформанси је значајан изазов. Наука података користи теоријске и експерименталне приступе поред дедуктивног и индуктивног резоновања. Преузима одговорност за откривање свих скривених увидљивих информација из сложеног мрежног слоја неструктурираних података, подржавајући тако организације да схвате потенцијал великих података.
• Анализа великих података врши вађење корисних информација из великих количина скупова података. Супротно анализи, наука о подацима користи алгоритме машинског учења и статистичке методе за обуку рачунара да учи без много програмирања да би предвидио велике податке. Стога се наука о подацима не сме мешати са аналитиком великих података.
• Велики подаци се више односе на технологију (Хадооп, Јава, Хиве итд.), Дистрибуирано рачунање и аналитичке алате и софтвер. Ово је супротно науци о подацима који се фокусирају на стратегије за пословне одлуке, ширење података коришћењем математике, статистике и структура података и раније поменутих метода.

Из горњих разлика између великих података и наука података, може се приметити да је наука података укључена у концепт великих података. Наука података игра важну улогу у многим областима примене. Наука података делује на великим подацима да би се добили корисни увиди предиктивном анализом где се резултати користе за доношење паметних одлука. Стога је наука о подацима укључена у велике податке, а не обрнуто.

Табела упоређивања великих података према подацима

Табела у наставку приказује фундаменталне разлике између великих података и науке о подацима.

Основе за упоређивање	Велики података	Дата Сциенце
Значење	Огромне количине података које се не могу обрадити користећи традиционално програмирање базе података Карактерише га волумен, разноликост и брзина	Подаци усредсређени на научну активност Приступи обради великих података Користи потенцијал великих података за пословне одлуке Слично је и са вађењем података
Концепт	Различити типови података генерисани из више извора података Садржи све врсте и формате података	Специјализовано подручје које укључује научне програмске алате, моделе и технике за обраду великих података Пружа технике извлачења увида и информација из великих скупова података Подржава организације у доношењу одлука
Основе формирања	Корисници интернета / саобраћај Електронски уређаји (сензори, РФИД итд.) Аудио / видео токови укључујући ливе феед-ове Онлине форуми за дискусију Подаци генерисани у организацијама (трансакције, ДБ, прорачунске табеле, е-поруке итд.) Подаци генерисани из системских дневника	Примењује научне методе за вађење знања из великих података Повезано са филтрирањем података, припремом и анализом Снимите сложене обрасце из великих података и развијајте моделе Радне апликације креиране су програмирањем развијених модела
Подручја примене	Финансијске услуге Телекомуникације Оптимизација пословних процеса Оптимизација перформанси Здравље и спорт Побољшање трговине Истраживање и развој Безбедност и спровођење закона	Интернет претрага Дигиталне рекламе Претражите препорука Препознавање слике / говора Превара, откривање ризика Веб развој Остала подручја / комуналије
Приступ	Да развију пословну агилност Да се ​​добије конкурентност Користите скупове података за пословну предност Успоставите реалне метрике и РОИ Да би се постигла одрживост Да бисте разумели тржишта и стекли нове купце	Укључује широку употребу математике, статистике и других алата Врхунске технике / алгоритми за вађење података Вештине програмирања (СКЛ, НоСКЛ), Хадооп платформе Прикупљање података, припрема, обрада, објављивање, очување или уништавање Визуализација података, предвиђање

Закључак -

У овом посту истражује се поље великих података и наука о подацима у настајању. Велики подаци су ту да остану и наредних година, јер према тренутним трендовима раста података, нови подаци ће се генерисати брзином од 1, 7 милиона МБ у секунди до 2020. године, према проценама магазина Форбес. Раст великих података имаће огроман потенцијал и морају га ефикасно управљати организације. Овде се истражује област науке о подацима ради њене улоге у остваривању потенцијала великих података. Наука података се брзо развија с новим техникама које се континуирано развијају и које могу подржати стручњаке за науку о подацима у будућности.

Препоручени чланци:

Ово је водич за велике податке у односу на науку података, њихово значење, упоредбу између главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -

1. Аналитика великих података важна у угоститељству
2. 16 Занимљиви савети за претварање великих података у велики успех
3. Колико велики подаци мењају лице здравствене заштите
4. Наука података и њен значај у порасту