Rozdíl mezi velkými daty a datovou vědou
Velký datový přístup nelze snadno dosáhnout pomocí tradičních metod analýzy dat. Namísto toho nestrukturovaná data vyžadují specializované techniky, nástroje a systémy modelování dat, aby extrahovaly informace a informace podle potřeby organizací. Data science je vědecký přístup, který používá matematické a statistické nápady a počítačové nástroje pro zpracování velkých dat. Věda o údajích je specializovaná oblast, která kombinuje různé oblasti, jako je statistika, matematika, inteligentní techniky sběru dat, čištění dat, těžba a programování, aby se připravila a sladila velká data pro inteligentní analýzu a získaly se poznatky a informace.
Níže jsou uvedeny vhodné rozdíly v podrobnostech:
V současné době jsme všichni svědky bezprecedentního růstu informací generovaných po celém světě a na internetu, jejichž výsledkem je koncept velkých dat. Věda o údajích je docela náročná oblast kvůli složitosti spojené s kombinováním a aplikací různých metod, algoritmů a složitých programovacích technik pro provádění inteligentní analýzy ve velkých objemech dat. Proto se oblast vědy o údajích vyvinula z velkých dat, nebo jsou velká data a věda o datech neoddělitelná. Mezi velkými daty a vědou o údajích však existuje mnoho rozdílů.
Tento koncept odkazuje na velkou sbírku heterogenních dat z různých zdrojů a obvykle není k dispozici ve standardních databázových formátech, které obvykle známe. Velká data zahrnují všechny typy dat, jmenovitě strukturované, polostrukturované a nestrukturované informace, které lze snadno najít na internetu. Velká data zahrnují,
- Nestrukturovaná data - sociální sítě, e-maily, blogy, tweety, digitální obrázky, digitální audio / video zdroje, online zdroje dat, mobilní data, data senzorů, webové stránky atd.
- Polostrukturované - soubory XML, soubory systémového protokolu, textové soubory atd.
- Strukturovaná data - RDBMS (databáze), OLTP, transakční data a další strukturované datové formáty.
Proto všechna data a informace bez ohledu na jejich typ nebo formát lze chápat jako velká data. Velké zpracování dat obvykle začíná agregací dat z více zdrojů.
Obrázek: Příklad zdrojů dat pro velká data
Srovnání hlava-hlava Big Data vs Data Science (Infographics)
Klíčové rozdíly mezi daty Big Data vs Data Science
Níže jsou uvedeny některé z hlavních rozdílů mezi koncepty velkých dat a datové vědy:
- Organizace potřebují velká data, aby zlepšily efektivitu, porozuměly novým trhům a posílily konkurenceschopnost, zatímco věda o údajích poskytuje metody nebo mechanismy pro včasné pochopení a využití potenciálu velkých dat.
- V současné době pro organizace neexistuje žádné omezení na množství cenných dat, která mohou být shromažďována, ale pro použití všech těchto dat k extrahování smysluplných informací pro organizační rozhodnutí je nutná věda o datech.
- Velká data se vyznačují rozmanitostí a objemem rychlosti (obecně známým jako 3V), zatímco věda o údajích poskytuje metody nebo techniky pro analýzu dat charakterizovaných 3V.
- Velká data poskytují potenciál pro výkon. Významnou výzvou však je vykořisťování informací z velkých dat za účelem využití jejich potenciálu pro zvýšení výkonu. Věda o údajích používá kromě deduktivního a induktivního zdůvodnění i teoretické a experimentální přístupy. Přebírá odpovědnost za odhalení všech skrytých informací z komplexního souboru nestrukturovaných dat, čímž podporuje organizace při realizaci potenciálu velkých dat.
- Analýza velkých dat provádí těžbu užitečných informací z velkého množství datových sad. Na rozdíl od analýzy, věda o údajích využívá algoritmy strojového učení a statistické metody k tomu, aby se počítač naučil učit se bez velkého programování a předpovídání velkých dat. Z tohoto důvodu nesmí být věda o údajích zaměňována s analýzou velkých dat.
- Velká data se týkají více technologií (Hadoop, Java, Hive, atd.), Distribuovaných výpočetních a analytických nástrojů a softwaru. To je v rozporu s vědou o údajích, která se zaměřuje na strategie pro obchodní rozhodování, šíření dat pomocí matematiky, statistiky a datových struktur a metod uvedených výše.
Z výše uvedených rozdílů mezi velkými daty a vědou o údajích lze poznamenat, že věda o údajích je zahrnuta do pojmu velkých dat. Data science hraje důležitou roli v mnoha aplikačních oblastech. Věda o údajích pracuje na velkých datech a odvozuje užitečné poznatky prostřednictvím prediktivní analýzy, kde se výsledky používají k inteligentním rozhodnutím. Proto je věda o údajích zahrnuta spíše do velkých dat než naopak.
Tabulka pro srovnání velkých dat a datových věd
Níže uvedená tabulka uvádí základní rozdíly mezi velkými daty a datovou vědou.
| Základ pro srovnání | Velká data | Data Science |
|
Význam |
|
|
| Pojem |
|
|
| Základ formace |
|
|
| Oblasti použití |
|
|
| Přístup |
|
|
Závěr -
V tomto příspěvku je zkoumáno nově vznikající pole velkých dat a vědy o údajích. Velká data zde zůstanou i v příštích letech, protože podle současných trendů růstu dat budou do roku 2020 podle odhadů časopisu Forbes generována nová data rychlostí 1, 7 milionu MB za sekundu. Tento růst velkých dat bude mít obrovský potenciál a musí být organizacemi účinně řízen. Zde je zkoumána oblast datové vědy pro její roli při realizaci potenciálu velkých dat. Věda o údajích se rychle vyvíjí s novými technologiemi vyvíjenými nepřetržitě, které mohou podporovat odborníky v oblasti vědy v budoucnosti.
Doporučené články:
Toto byl průvodce po velkých datech proti datovým vědám, jejich významu, porovnání hlava-hlava, klíčové rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Analýza velkých dat důležitá v pohostinství
- 16 zajímavých tipů, jak převést velká data na velký úspěch
- Jak velká data mění tvář zdravotnictví
- Data Science a její rostoucí význam