Різниця між великими даними та науковими даними
Підхід до великих даних не може бути легко досягнутий, використовуючи традиційні методи аналізу даних. Натомість неструктуровані дані вимагають спеціалізованих методів моделювання даних, інструментів та систем для отримання інформації та інформації за потребою організацій. Наука даних - це науковий підхід, який застосовує математичні та статистичні ідеї та комп’ютерні засоби для обробки великих даних. Наука даних - це спеціалізована галузь, яка поєднує в собі декілька напрямків, таких як статистика, математика, інтелектуальні методи збору даних, очищення даних, видобуток та програмування для підготовки та вирівнювання великих даних для інтелектуального аналізу для отримання інформації та інформації.
Нижче наведені відповідні відмінності в деталях:
В даний час всі ми спостерігаємо безпрецедентний ріст інформації, що генерується в усьому світі та в Інтернеті, що спричинило концепцію великих даних. Наука даних є досить складним напрямком через складності, пов'язані з комбінуванням та застосуванням різних методів, алгоритмів та складних методик програмування для проведення інтелектуального аналізу у великих обсягах даних. Отже, сфера наукових даних склалася з великих даних, або великі дані та наука даних невіддільні. Однак існує велика різниця між великими даними та науковими даними.
Ця концепція стосується великого набору різнорідних даних з різних джерел і зазвичай не доступна у стандартних форматах баз даних, про які ми зазвичай знаємо. Великі дані охоплюють усі типи даних, а саме структуровану, напівструктуровану та неструктуровану інформацію, яку легко знайти в Інтернеті. Великі дані включають,
- Неструктуровані дані - соціальні мережі, електронні листи, блоги, твіти, цифрові зображення, цифрові аудіо / відео канали, Інтернет-джерела даних, мобільні дані, дані сенсорів, веб-сторінки тощо.
- Напівструктуровані - XML-файли, файли системного журналу, текстові файли тощо.
- Структуровані дані - RDBMS (бази даних), OLTP, дані транзакцій та інші структуровані формати даних.
Тому всі дані та інформація незалежно від її типу чи формату можна розуміти як великі дані. Обробка великих даних зазвичай починається з агрегування даних з декількох джерел.
Рисунок: Приклад джерел даних для великих даних
Порівняння великих даних та наукових даних (Інфографіка)
Ключові відмінності між Big Data та Data Science
Нижче наведено деякі основні відмінності між концепціями великих даних та наукових даних:
- Організаціям потрібні великі дані для підвищення ефективності, розуміння нових ринків збуту та підвищення конкурентоспроможності, тоді як наукові дані надають методи або механізми для своєчасного розуміння та використання потенціалу великих даних.
- В даний час для організацій немає обмеження в кількості цінних даних, які можна зібрати, але щоб використовувати всі ці дані для отримання значущої інформації для організаційних рішень, потрібна наука про дані.
- Великі дані характеризуються різноманітністю швидкості та обсягом (в народі відомим як 3В), тоді як наука даних надає методи або методи аналізу даних, що характеризуються 3В.
- Великі дані забезпечують потенціал для продуктивності. Однак видобуток глибокої інформації з великих даних для використання її потенціалу для підвищення продуктивності є суттєвим завданням. Наука даних використовує теоретичні та експериментальні підходи на додаток до дедуктивних та індуктивних міркувань. Несе відповідальність за виявлення всієї прихованої проникливої інформації зі складної сітки неструктурованих даних, тим самим підтримуючи організації в реалізації потенціалу великих даних.
- Великий аналіз даних виконує видобуток корисної інформації з великих обсягів наборів даних. На відміну від аналізу, наука даних використовує алгоритми машинного навчання та статистичні методи, щоб навчити комп’ютер навчатися без особливого програмування для прогнозування великих даних. Отже, науку даних не слід плутати з аналітикою великих даних.
- Великі дані стосуються більше технологій (Hadoop, Java, Hive тощо), розподілених обчислень та інструментів та програмного забезпечення для аналізу. Це протистоїть науці даних, яка фокусується на стратегіях ділових рішень, розповсюдженні даних за допомогою математики, статистики та структур даних та методів, згаданих раніше.
З вищенаведених відмінностей між великими даними та наукою про дані, можна відзначити, що наука даних включена в поняття великих даних. Наука даних відіграє важливу роль у багатьох сферах застосування. Наука даних працює над великими даними, щоб отримати корисну інформацію за допомогою прогнозного аналізу, де результати використовуються для прийняття розумних рішень. Тому наука даних включається у великі дані, а не навпаки.
Таблиця порівняння великих даних щодо даних про дані
У таблиці нижче наведено принципові відмінності між великими даними та науковими даними.
| Основа для порівняння | Великі дані | Дані науки |
|
Значення |
|
|
| Концепція |
|
|
| Основи формування |
|
|
| Області застосування |
|
|
| Підхід |
|
|
Висновок -
На цій посаді досліджується сфера великих даних та наукових даних. Великі дані є тут, щоб вони залишилися в найближчі роки, оскільки згідно з поточними тенденціями зростання даних, нові дані будуть формуватися зі швидкістю 1, 7 мільйона МБ в секунду до 2020 року згідно з оцінками журналу Forbes. Таке зростання великих даних матиме величезний потенціал і ним потрібно ефективно керувати організації. Тут досліджується область науки про дані щодо її ролі в реалізації потенціалу великих даних. Наука даних швидко розвивається за допомогою нових методик, що постійно розвиваються, які можуть підтримувати професіоналів з інформатики в майбутньому.
Рекомендовані статті:
Це було керівництвом щодо даних Big Data vs Data Data, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Аналітика великих даних, важлива в індустрії гостинності
- 16 цікавих порад щодо перетворення великих даних до великого успіху
- Наскільки великі дані змінюють обличчя охорони здоров’я
- Наука даних та її зростаюче значення