Veliki podaci u odnosu na znanost podataka - u čemu se razlikuju?

• Razlika između velikih podataka i podataka

Razlika između velikih podataka i podataka

Pristup velikih podataka ne može se lako postići tradicionalnim metodama analize podataka. Umjesto toga, nestrukturirani podaci zahtijevaju specijalizirane tehnike modeliranja podataka, alate i sustave za dobivanje uvida i informacija prema potrebi organizacija. Znanost podataka znanstveni je pristup koji primjenjuje matematičke i statističke ideje i računalne alate za obradu velikih podataka. Znanost podataka je specijalizirano polje koje kombinira više područja poput statistike, matematike, inteligentnih tehnika prikupljanja podataka, čišćenja podataka, rudarstva i programiranja kako bi se pripremili i uskladili veliki podaci za inteligentnu analizu kako bi se izvukli uvidi i informacije.

Ispod su detaljno prikazane odgovarajuće razlike:

Trenutno smo svi svjedoci neviđenog rasta informacija koje se generiraju širom svijeta i na Internetu, što je rezultiralo konceptom velikih podataka. Znanost podataka prilično je izazovno područje zbog složenosti kombiniranja i primjene različitih metoda, algoritama i složenih programskih tehnika za obavljanje inteligentne analize u velikim količinama podataka. Dakle, polje znanosti o podacima se razvilo iz velikih podataka ili su velike informacije i znanost podataka nerazdvojna. Međutim, postoje velike razlike između velikih podataka i podataka o znanosti.

Ovaj se koncept odnosi na veliku zbirku heterogenih podataka iz različitih izvora i obično nije dostupan u standardnim formatima baza podataka kojih smo obično svjesni. Veliki podaci obuhvaćaju sve vrste podataka, naime strukturirane, polustrukturirane i nestrukturirane informacije koje se mogu lako naći na Internetu. Veliki podaci uključuju,

• Nestrukturirani podaci - društvene mreže, e-adrese, blogovi, tweetovi, digitalne slike, digitalni audio / video feed, internetski izvori podataka, mobilni podaci, podaci senzora, web stranice i tako dalje.
• Polstrukturirane - XML ​​datoteke, datoteke dnevnika sustava, tekstualne datoteke itd.
• Strukturirani podaci - RDBMS (baze podataka), OLTP, podaci o transakcijama i drugi strukturirani formati podataka.

Stoga se svi podaci i informacije bez obzira na vrstu ili format mogu shvatiti kao veliki podaci. Velika obrada podataka obično započinje agregiranjem podataka iz više izvora.

Slika: Primjer izvora podataka za velike podatke

Usporedba velikih podataka s podacima o znanju podataka (Infographics)

Ključne razlike između velikih podataka i podataka o znanosti

U nastavku su navedene neke od glavnih razlika između velikih podataka i koncepcija znanstvenih podataka:

• Organizacije trebaju velike podatke za poboljšanje učinkovitosti, razumijevanje novih tržišta i poboljšanje konkurentnosti, dok znanost o podacima pruža metode ili mehanizme za pravovremeno razumijevanje i iskorištavanje potencijala velikih podataka.
• Trenutno za organizacije ne postoji ograničenje u količini vrijednih podataka koji se mogu prikupiti, ali kako bi se iskoristili svi ti podaci za vađenje značajnih informacija za organizacijske odluke, potrebna je znanost o podacima.
• Veliki podaci karakteriziraju brzina raznolikosti i volumena (popularno poznat kao 3V), dok znanost o podacima pruža metode ili tehnike za analizu podataka karakteriziranih od 3V.
• Veliki podaci pružaju potencijal za izvedbu. Iskopavanje velikih uvida u velike podatke kako bi se iskoristio potencijal za poboljšanje performansi značajan je izazov. Znanost podataka koristi teorijske i eksperimentalne pristupe uz deduktivno i induktivno rezonovanje. Preuzima odgovornost za otkrivanje svih skrivenih pronicljivih podataka iz složene mreže nestrukturiranih podataka, podržavajući na taj način organizacije da shvate potencijal velikih podataka.
• Analiza velikih podataka izvodi vađenje korisnih informacija iz velikih količina skupova podataka. Suprotno analizi, znanost o podacima koristi algoritme strojnog učenja i statističke metode za obučavanje računala za učenje bez puno programiranja za izradu predviđanja iz velikih podataka. Stoga se znanost podataka ne smije miješati s analitikom velikih podataka.
• Veliki se podaci više odnose na tehnologiju (Hadoop, Java, Hive itd.), Distribuirano računalstvo i analitičke alate i softver. Ovo je suprotno znanosti o podacima koja se usredotočuje na strategije za poslovne odluke, širenje podataka pomoću ranije spomenute matematike, statistike i struktura podataka i metoda.

Iz gornjih razlika između podataka o velikim podacima i podacima može se primijetiti da je podatkovna znanost uključena u pojam velikih podataka. Znanost podataka igra važnu ulogu u mnogim područjima primjene. Znanost podataka radi na velikim podacima kako bi se dobili korisni uvidi prediktivnom analizom gdje se rezultati koriste za donošenje pametnih odluka. Stoga je znanost o podacima uključena u velike podatke, a ne obrnuto.

Tabela usporedbe podataka velikih podataka prema podacima

U donjoj tablici nalaze se temeljne razlike između velikih podataka i znanosti o podacima.

Osnove za usporedbu	Veliki podaci	Znanost podataka
Značenje	Ogromne količine podataka s kojima se ne može obraditi koristeći tradicionalno programiranje baze podataka Karakterizira ga volumen, raznolikost i brzina	Podaci usmjereni na znanstvenu aktivnost Pristupi obradi velikih podataka Koristi potencijal velikih podataka za poslovne odluke Slično je s iskopavanjem podataka
Koncept	Različite vrste podataka generirane iz više izvora podataka Sadrži sve vrste i formate podataka	Specijalizirano područje koje uključuje znanstvene programske alate, modele i tehnike za obradu velikih podataka Pruža tehnike izvlačenja uvida i informacija iz velikih skupova podataka Podržava organizacije u odlučivanju
Osnove tvorbe	Korisnici interneta / promet Elektronički uređaji (senzori, RFID itd.) Audio / video streamovi koji uključuju žive feedove Internetski forumi za diskusiju Podaci generirani u organizacijama (transakcije, DB, proračunske tablice, e-poruke, itd.) Podaci generirani iz zapisnika sustava	Primjenjuje znanstvene metode za vađenje znanja iz velikih podataka Povezano s filtriranjem podataka, pripremom i analizom Snimite složene obrasce iz velikih podataka i razvijte modele Radne aplikacije stvorene su programiranjem razvijenih modela
Područja primjene	Financijske usluge Telekomunikacija Optimizacija poslovnih procesa Optimizacija performansi Zdravlje i sport Poboljšanje trgovine Istraživanje i razvoj Sigurnost i provođenje zakona	Internet pretraživanje Digitalni oglasi Traži preporučivače Prepoznavanje slike / govora Prevara, otkrivanje rizika Web razvoj Ostala područja / komunalije
Pristup	Razviti poslovnu agilnost Da bi se dobila konkurentnost Upotrijebite skupove podataka za poslovnu prednost Uspostavite realne metrike i povrat ulaganja Da bi se postigla održivost Da biste razumjeli tržišta i stekli nove kupce	Uključuje široku upotrebu matematike, statistike i drugih alata Najsuvremenije tehnike / algoritmi za vađenje podataka Vještine programiranja (SQL, NoSQL), Hadoop platforme Prikupljanje podataka, priprema, obrada, objavljivanje, očuvanje ili uništenje Vizualizacija podataka, predviđanje

Zaključak -

U ovom postu istražuje se polje velikih podataka i podataka o razvoju. Veliki podaci trebaju ostati u narednim godinama jer će se prema trenutnim trendovima rasta podataka generirati novi podaci brzinom od 1, 7 milijuna MB u sekundi do 2020. prema procjenama magazina Forbes. Rast velikih podataka imat će ogroman potencijal i moraju ga učinkovito upravljati organizacijama. Ovdje se istražuje područje znanosti o podacima radi njegove uloge u ostvarivanju potencijala velikih podataka. Znanost podataka brzo se razvija s novim tehnikama koje se kontinuirano razvijaju, a koje mogu podržati stručnjake iz područja znanosti podataka u budućnosti.

Preporučeni članci:

Ovo je vodič za velike podatke u odnosu na znanost podataka, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -

1. Analitika velikih podataka važna u ugostiteljstvu
2. 16 zanimljivih savjeta za pretvaranje velikih podataka u veliki uspjeh
3. Koliko veliki podaci mijenjaju lice u zdravstvu
4. Znanost o podacima i njezin rastući značaj