Skillnaden mellan Big Data vs Data Science
Big data-strategi kan inte lätt uppnås med traditionella dataanalysmetoder. I stället kräver ostrukturerad data specialiserade tekniker för datamodellering, verktyg och system för att utvinna insikter och information efter behov av organisationer. Datavetenskap är en vetenskaplig strategi som tillämpar matematiska och statistiska idéer och datorverktyg för bearbetning av big data. Datavetenskap är ett specialiserat fält som kombinerar flera områden som statistik, matematik, intelligent datafångstteknik, datarengöring, gruvdrift och programmering för att förbereda och anpassa big data för intelligent analys för att extrahera insikter och information.
Nedan följer lämpliga skillnader i detalj:
För närvarande bevittnar vi alla en enastående tillväxt av information som genereras över hela världen och på internet för att resultera i begreppet big data. Datavetenskap är ett ganska utmanande område på grund av komplexiteten i att kombinera och tillämpa olika metoder, algoritmer och komplexa programmeringstekniker för att utföra intelligent analys i stora datamängder. Därför har datavetenskapen utvecklats från big data, eller big data och data science är oskiljbara. Det finns dock många skillnader mellan big data och data science.
Det här konceptet hänvisar till den stora samlingen av heterogena data från olika källor och är vanligtvis inte tillgängliga i standarddatabasformat vi vanligtvis känner till. Big data omfattar alla typer av data, nämligen strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad information som lätt kan hittas på internet. Big data inkluderar,
- Ostrukturerad data - sociala nätverk, e-postmeddelanden, bloggar, tweets, digitala bilder, digitala ljud- / videoflöden, datakällor online, mobildata, sensordata, webbsidor och så vidare.
- Semistrukturerad - XML-filer, systemloggfiler, textfiler etc.
- Strukturerad data - RDBMS (databaser), OLTP, transaktionsdata och andra strukturerade dataformat.
Därför kan all data och information oavsett typ och format förstås som big data. Stor databehandling börjar vanligtvis med att samla data från flera källor.
Bild: Ett exempel på datakällor för big data
Head to Head jämförelse Big Data vs Data Science (Infographics)
Viktiga skillnader mellan Big Data vs Data Science
Nedan följer några av de viktigaste skillnaderna mellan big data och data science-begrepp:
- Organisationer behöver big data för att förbättra effektiviteten, förstå nya marknader och förbättra konkurrenskraften medan datavetenskap tillhandahåller metoder eller mekanismer för att förstå och utnyttja potentialen i big data i tid.
- För närvarande finns det ingen gräns för mängden värdefull data som kan samlas in för organisationer, men för att använda all denna information för att extrahera meningsfull information för organisatoriska beslut krävs datavetenskap.
- Big data kännetecknas av sin hastighet variation och volym (populärt känd som 3Vs), medan data science tillhandahåller metoder eller tekniker för att analysera data som kännetecknas av 3Vs.
- Big data ger potential för prestanda. Att gräva ut insiktsinformation från big data för att utnyttja dess potential för att förbättra prestandan är en betydande utmaning. Datavetenskap använder teoretiska och experimentella metoder förutom deduktiv och induktiv resonemang. Tar ansvar för att avslöja all dold insiktsfull information från ett komplext nät av ostrukturerad data och därmed stödja organisationer att förverkliga potentialen för big data.
- Big data-analys utför gruvdrift av användbar information från stora mängder datasätt. I motsats till analysen använder datavetenskap maskininlärningsalgoritmer och statistiska metoder för att utbilda datorn till att lära sig utan mycket programmering för att göra förutsägelser från big data. Därför får datavetenskap inte förväxlas med big data-analys.
- Big data avser mer teknik (Hadoop, Java, Hive, etc.), distribuerad datoranalys och analysverktyg och programvara. Detta motsätter sig datavetenskap som fokuserar på strategier för affärsbeslut, informationsspridning med hjälp av matematik, statistik och datastrukturer och metoder som nämnts tidigare.
Från ovanstående skillnader mellan big data och data science, kan det noteras att data science ingår i begreppet big data. Datavetenskap spelar en viktig roll inom många tillämpningsområden. Datavetenskap arbetar med big data för att få användbar insikt genom en prediktiv analys där resultaten används för att fatta smarta beslut. Därför ingår datavetenskap i big data snarare än tvärtom.
Big Data vs Data Science jämförelsetabell
Tabellen nedan ger de grundläggande skillnaderna mellan big data och data science.
| Grund för jämförelse | Big Data | Data Science |
|
Menande |
|
|
| Begrepp |
|
|
| Grund för bildandet |
|
|
| Användningsområden |
|
|
| Närma sig |
|
|
Slutsats -
Det nya fältet big data och data science utforskas i detta inlägg. Big data är här för att stanna under de kommande åren, eftersom enligt den nuvarande datatillväxttrenderna kommer nya data att genereras till en hastighet av 1, 7 miljoner MB per sekund fram till 2020 enligt uppskattningar från Forbes Magazine. Denna tillväxt av big data kommer att ha en enorm potential och måste hanteras effektivt av organisationer. Området för datavetenskap utforskas här för sin roll för att förverkliga big data-potentialen. Datavetenskap utvecklas snabbt med nya tekniker som kontinuerligt utvecklas och som kan stödja datavetenskapspersonal in i framtiden.
Rekommenderade artiklar:
Detta har varit en guide till Big Data vs Data Science, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Big Data Analytics viktigt i gästfrihetsindustrin
- 16 intressanta tips för att förvandla Big Data till Big Success
- Hur stor data förändrar hälsoomsorgens ansikte
- Datavetenskap och dess växande betydelse