Verschil tussen Big Data versus Data Science
Big data-aanpak kan niet eenvoudig worden bereikt met behulp van traditionele data-analysemethoden. In plaats daarvan vereisen ongestructureerde gegevens gespecialiseerde datamodelleringstechnieken, tools en systemen om inzichten en informatie te extraheren die organisaties nodig hebben. Data science is een wetenschappelijke benadering die wiskundige en statistische ideeën en computerhulpmiddelen toepast voor het verwerken van big data. Data science is een gespecialiseerd veld dat meerdere gebieden combineert, zoals statistieken, wiskunde, intelligente technieken voor het vastleggen van gegevens, gegevens opschonen, mining en programmeren om big data voor te bereiden en op elkaar af te stemmen voor intelligente analyse om inzichten en informatie te extraheren.
Hieronder staan de juiste verschillen in detail:
Momenteel zijn we allemaal getuige van een ongekende groei van informatie die wereldwijd en op internet wordt gegenereerd om te resulteren in het concept van big data. Data science is een behoorlijk uitdagend gebied vanwege de complexiteit van het combineren en toepassen van verschillende methoden, algoritmen en complexe programmeertechnieken om intelligente analyses uit te voeren in grote hoeveelheden gegevens. Vandaar dat het veld van data science is geëvolueerd van big data, of big data en data science zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. Er zijn echter veel verschillen tussen big data en data science.
Dit concept verwijst naar de grote verzameling heterogene gegevens uit verschillende bronnen en is meestal niet beschikbaar in standaard database-indelingen waarvan we ons meestal bewust zijn. Big data omvat alle soorten gegevens, namelijk gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde informatie die gemakkelijk op internet kan worden gevonden. Big data omvat,
- Ongestructureerde gegevens - sociale netwerken, e-mails, blogs, tweets, digitale afbeeldingen, digitale audio- / videofeeds, online gegevensbronnen, mobiele gegevens, sensorgegevens, webpagina's, enzovoort.
- Semi-gestructureerd - XML-bestanden, systeemlogbestanden, tekstbestanden, enz.
- Gestructureerde gegevens - RDBMS (databases), OLTP, transactiegegevens en andere gestructureerde gegevensindelingen.
Daarom kunnen alle gegevens en informatie, ongeacht het type of formaat, worden opgevat als big data. Big data-verwerking begint meestal met het verzamelen van gegevens uit meerdere bronnen.
Afbeelding: Een voorbeeld van gegevensbronnen voor big data
Head to Head-vergelijking Big Data versus Data Science (Infographics)
Belangrijkste verschillen tussen Big Data versus Data Science
Hieronder staan enkele van de belangrijkste verschillen tussen big data en data science-concepten:
- Organisaties hebben big data nodig om de efficiëntie te verbeteren, nieuwe markten te begrijpen en het concurrentievermogen te vergroten, terwijl data science de methoden of mechanismen biedt om het potentieel van big data tijdig te begrijpen en te benutten.
- Momenteel is er voor organisaties geen limiet aan de hoeveelheid waardevolle gegevens die kunnen worden verzameld, maar om al deze gegevens te gebruiken om zinvolle informatie te extraheren voor organisatorische beslissingen, is gegevenswetenschap nodig.
- Big data wordt gekenmerkt door zijn snelheidsverscheidenheid en volume (in de volksmond bekend als 3V's), terwijl data science de methoden of technieken biedt om gegevens te analyseren die worden gekenmerkt door 3V's.
- Big data biedt het potentieel voor prestaties. Het is echter een belangrijke uitdaging om inzichten uit big data te halen om het potentieel ervan te benutten om de prestaties te verbeteren. Data science maakt gebruik van theoretische en experimentele benaderingen naast deductief en inductief redeneren. Neemt de verantwoordelijkheid om alle verborgen, inzichtelijke informatie te ontrafelen uit een complexe verzameling ongestructureerde gegevens, waardoor organisaties worden ondersteund bij het realiseren van het potentieel van big data.
- Met big data-analyse wordt nuttige informatie uit grote hoeveelheden datasets verzameld. In tegenstelling tot analyse maakt data science gebruik van machine learning-algoritmen en statistische methoden om de computer te trainen om te leren zonder veel programmeren om voorspellingen te doen van big data. Daarom moet data science niet worden verward met big data-analyse.
- Big data heeft meer betrekking op technologie (Hadoop, Java, Hive, etc.), gedistribueerde computing en analysehulpmiddelen en -software. Dit is in tegenstelling tot gegevenswetenschap die zich richt op strategieën voor zakelijke beslissingen, gegevensverspreiding met behulp van wiskunde, statistieken en gegevensstructuren en eerder genoemde methoden.
Uit de bovengenoemde verschillen tussen big data en data science kan worden opgemerkt dat data science is opgenomen in het concept van big data. Data science speelt een belangrijke rol in veel toepassingsgebieden. Data science werkt op big data om bruikbare inzichten af te leiden via een voorspellende analyse waarbij resultaten worden gebruikt om slimme beslissingen te nemen. Daarom wordt data science opgenomen in big data in plaats van andersom.
Big Data vs Data Science-vergelijkingstabel
De onderstaande tabel geeft de fundamentele verschillen tussen big data en data science.
| Basis voor vergelijking | Big Data | Data Science |
|
Betekenis |
|
|
| Concept |
|
|
| Vormingsbasis |
|
|
| Toepassingsgebieden |
|
|
| Nadering |
|
|
Conclusie -
Het opkomende gebied van big data en data science wordt in deze post verkend. Big data zal de komende jaren blijven bestaan, omdat volgens de huidige trends voor datagroei tegen 2020 nieuwe data zullen worden gegenereerd met een snelheid van 1, 7 miljoen MB per seconde volgens schattingen van het Forbes Magazine. Deze groei van big data zal een enorm potentieel hebben en moet effectief worden beheerd door organisaties. Het gebied van data science wordt hier onderzocht vanwege zijn rol bij het realiseren van het potentieel van big data. Data science evolueert snel met voortdurend nieuwe technieken die professionals in de data science in de toekomst kunnen ondersteunen.
Aanbevolen artikelen:
Dit is een leidraad geweest voor Big Data versus Data Science, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Big data-analyse belangrijk in de horeca
- 16 interessante tips om van big data een groot succes te maken
- Hoe big data het gezicht van de gezondheidszorg verandert
- Data Science en het groeiende belang ervan