Big Data vs Data Science: come sono diversi?

• Differenza tra Big Data e Data Science

Differenza tra Big Data e Data Science

L'approccio ai big data non può essere facilmente raggiunto utilizzando i metodi tradizionali di analisi dei dati. Invece, i dati non strutturati richiedono tecniche, strumenti e sistemi di modellizzazione dei dati specializzati per estrarre intuizioni e informazioni secondo le esigenze delle organizzazioni. La scienza dei dati è un approccio scientifico che applica idee matematiche e statistiche e strumenti informatici per l'elaborazione di big data. La scienza dei dati è un campo specializzato che combina molteplici aree come statistiche, matematica, tecniche di acquisizione dati intelligenti, pulizia dei dati, mining e programmazione per preparare e allineare i big data per analisi intelligenti per estrarre intuizioni e informazioni.

Di seguito sono riportate le differenze appropriate nei dettagli:

Attualmente, tutti noi stiamo assistendo a una crescita senza precedenti di informazioni generate in tutto il mondo e su Internet per portare al concetto di big data. La scienza dei dati è un'area piuttosto impegnativa a causa delle complessità legate alla combinazione e all'applicazione di diversi metodi, algoritmi e tecniche di programmazione complesse per eseguire analisi intelligenti in grandi volumi di dati. Quindi, il campo della scienza dei dati si è evoluto dai big data o i big data e la scienza dei dati sono inseparabili. Tuttavia, ci sono molte differenze tra big data e data science.

Questo concetto si riferisce alla vasta raccolta di dati eterogenei da diverse fonti e di solito non è disponibile in formati di database standard di cui siamo a conoscenza. I big data comprendono tutti i tipi di dati, ovvero informazioni strutturate, semi-strutturate e non strutturate che possono essere facilmente reperite su Internet. I big data includono,

• Dati non strutturati: social network, e-mail, blog, tweet, immagini digitali, feed audio / video digitali, fonti di dati online, dati mobili, dati dei sensori, pagine Web e così via.
• Semistrutturato: file XML, file di registro di sistema, file di testo, ecc.
• Dati strutturati: RDBMS (database), OLTP, dati di transazione e altri formati di dati strutturati.

Pertanto, tutti i dati e le informazioni indipendentemente dal tipo o dal formato possono essere intesi come big data. L'elaborazione dei big data di solito inizia con l'aggregazione di dati provenienti da più fonti.

Figura: un esempio di origini dati per big data

Confronto testa a testa Big Data vs Data Science (Infographics)

Differenze chiave tra Big Data e Data Science

Di seguito sono riportate alcune delle principali differenze tra i big data e i concetti di data science:

• Le organizzazioni necessitano di big data per migliorare l'efficienza, comprendere nuovi mercati e migliorare la competitività, mentre la scienza dei dati fornisce i metodi o i meccanismi per comprendere e utilizzare il potenziale dei big data in modo tempestivo.
• Attualmente, per le organizzazioni, non vi è alcun limite alla quantità di dati preziosi che possono essere raccolti, ma per utilizzare tutti questi dati per estrarre informazioni significative per le decisioni organizzative, è necessaria la scienza dei dati.
• I big data sono caratterizzati dalla varietà e dal volume di velocità (popolarmente noti come 3V), mentre la scienza dei dati fornisce i metodi o le tecniche per analizzare i dati caratterizzati da 3V.
• I big data offrono il potenziale per le prestazioni. Tuttavia, estrarre informazioni approfondite dai big data per sfruttarne il potenziale per migliorare le prestazioni è una sfida significativa. La scienza dei dati utilizza approcci teorici e sperimentali oltre al ragionamento deduttivo e induttivo. Si assume la responsabilità di scoprire tutte le informazioni perspicaci nascoste da una complessa rete di dati non strutturati, aiutando così le organizzazioni a realizzare il potenziale dei big data.
• L'analisi dei big data esegue il mining di informazioni utili da grandi volumi di set di dati. Contrariamente all'analisi, la scienza dei dati utilizza algoritmi di machine learning e metodi statistici per addestrare il computer ad apprendere senza molta programmazione per fare previsioni dai big data. Quindi la scienza dei dati non deve essere confusa con l'analisi dei big data.
• I big data riguardano più la tecnologia (Hadoop, Java, Hive, ecc.), Gli strumenti e i software di elaborazione e analisi distribuiti. Ciò si oppone alla scienza dei dati che si concentra sulle strategie per le decisioni aziendali, sulla diffusione dei dati utilizzando matematica, statistiche e strutture e metodi di dati citati in precedenza.

Dalle differenze di cui sopra tra big data e data science, si può notare che la scienza dei dati è inclusa nel concetto di big data. La scienza dei dati svolge un ruolo importante in molte aree applicative. La scienza dei dati lavora sui big data per ricavare informazioni utili attraverso un'analisi predittiva in cui i risultati vengono utilizzati per prendere decisioni intelligenti. Pertanto, la scienza dei dati è inclusa nei big data anziché viceversa.

Tabella di confronto tra Big Data e Data Science

La tabella seguente fornisce le differenze fondamentali tra big data e data science.

Base per il confronto	Big Data	Data Science
Senso	Enormi volumi di dati che non possono essere gestiti utilizzando la programmazione di database tradizionale Caratterizzato da volume, varietà e velocità	Un dato incentrato sull'attività scientifica Approcci per elaborare i big data Sfrutta il potenziale dei big data per le decisioni aziendali Simile al data mining
Concetto	Diversi tipi di dati generati da più origini dati Include tutti i tipi e formati di dati	Un'area specializzata che coinvolge strumenti di programmazione scientifica, modelli e tecniche per l'elaborazione di big data Fornisce tecniche per estrarre approfondimenti e informazioni da insiemi di dati di grandi dimensioni Supporta le organizzazioni nel processo decisionale
Base di formazione	Utenti / traffico Internet Dispositivi elettronici (sensori, RFID, ecc.) Streaming audio / video inclusi feed live Forum di discussione online Dati generati nelle organizzazioni (transazioni, DB, fogli di calcolo, e-mail, ecc.) Dati generati dai registri di sistema	Applica metodi scientifici per estrarre conoscenza dai big data Relativo al filtro, alla preparazione e all'analisi dei dati Cattura schemi complessi da big data e sviluppa modelli Le app funzionanti vengono create programmando modelli sviluppati
Aree di applicazione	Servizi finanziari Telecomunicazioni Ottimizzazione dei processi aziendali Ottimizzazione delle prestazioni Salute e sport Migliorare il commercio Ricerca e sviluppo Sicurezza e applicazione della legge	ricerca Internet Annunci digitali Cerca consiglieri Riconoscimento di immagini / discorsi Frode, rilevazione dei rischi sviluppo web Altre aree / utilità varie
Approccio	Sviluppare l'agilità aziendale Per guadagnare competitività Sfrutta i set di dati a vantaggio del business Stabilisci metriche realistiche e ROI Per raggiungere la sostenibilità Comprendere i mercati e acquisire nuovi clienti	Implica un ampio uso di matematica, statistica e altri strumenti Tecniche / algoritmi all'avanguardia per il data mining Competenze di programmazione (SQL, NoSQL), piattaforme Hadoop Acquisizione, preparazione, elaborazione, pubblicazione, conservazione o distruzione dei dati Visualizzazione dei dati, previsione

Conclusione -

Il campo emergente dei big data e della scienza dei dati è esplorato in questo post. I big data rimarranno nei prossimi anni perché, secondo le attuali tendenze di crescita dei dati, entro il 2020 verranno generati nuovi dati al ritmo di 1, 7 milioni di MB al secondo, secondo le stime della rivista Forbes. Questa crescita di big data avrà un potenziale immenso e deve essere gestita in modo efficace dalle organizzazioni. L'area della scienza dei dati viene esplorata qui per il suo ruolo nella realizzazione del potenziale dei big data. La scienza dei dati si sta evolvendo rapidamente con nuove tecniche sviluppate continuamente che possono supportare i professionisti della scienza dei dati nel futuro.

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