Unterschied zwischen Big Data und Data Science

Die Daten wurden nicht mehr als statisch oder abgestanden angesehen, deren Nützlichkeit oder Würdigkeit abgeschlossen war, sobald der Zweck, für den sie gesammelt wurden, serviert wurde. Vielmehr wurden Daten zu einem Rohstoff des Geschäfts, zu einem wichtigen Element, das verwendet wurde, um eine neue Form des wirtschaftlichen Werts zu schaffen. Tatsächlich ist Daten ein Schatz an Innovation und Diensten in der heutigen digitalen Welt, die bereit sind, sich mit den richtigen Tools zu bewegen. Technologische Fortschritte und die Verbreitung des Internets führten zu einem völlig neuen Universum neuer Inhalte, neuer Daten und neuen Informationsquellen in der Umgebung. Die Wissenschaften wie Astronomie und Genomik prägten den Begriff „Big Data“. Das Konzept migriert nun auf alle funktionellen Bereiche menschlicher Bestrebungen. Unabhängig davon, wie man es definiert, ist das Phänomen von Big Data immer vorhanden und immer wichtigerer. Big Data hat ein enormes Wertpotenzial und unzählige Möglichkeiten, die Zukunft zu gestalten. Data Science ist das Hauptmittel, um dieses Potenzial zu entdecken und zu tippen.

Was ist Big Data?

Es gibt keine spezifische Definition von Big Data, unabhängig davon; Das Phänomen von Big Data ist allgegenwärtig. Big Data ist ein All-Inclusive-Begriff, der sich auf das so große, so große und so komplexe Informationsvolumen bezieht, das nicht mit herkömmlichen Datenverarbeitungstools verwaltet werden kann. Die Informationsmenge passt nicht mehr in den Speicher, den Computer für die Verarbeitung verwenden. Dies führt zu neuen Verarbeitungstechnologien wie MapReduce und Hadoop von Google, die aus Yahoo stammten. Die Grundidee hinter Big Data ist, dass alles, was wir tun, eine digitale Spur oder Daten hinterlässt, die analysiert werden können, um umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten. Big Data ist durch vier V -Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Richtigkeit gekennzeichnet. Auf der grundlegendsten Ebene ist Big Data eine Sammlung von Daten, die für Geschäftszwecke analysiert werden können.

Was ist Data Science?

Big Data hat ein enormes Wertpotential und die Datenwissenschaft ist das Hauptmittel, um dieses Potenzial zu entdecken und zu nutzen. Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit allen Daten befasst und Möglichkeiten bietet, von Big Data zu profitieren. Die Fähigkeit, Daten elektronisch zu sammeln. Die Idee hinter Data Science besteht darin, Muster zu identifizieren, Beziehungen zu entdecken und die Rohdaten zu verstehen. Es ist ein Feld, das sich mit der komplexen Datenwelt befasst und gleichzeitig eine Mischung aus Tools und Algorithmen verwendet, um nützliche Informationen aus den Daten zu extrahieren.

Unterschied zwischen Big Data und Data Science

Definition

- Big Data bezieht sich auf die großen Mengen von Daten, die zu umfangreich und komplex sind, um mit herkömmlichen Datenverarbeitungsanwendungen gespeichert und verarbeitet zu werden. Big Data enthält alle Arten von Daten, die dazu beitragen, die richtigen Informationen für die richtige Person in der richtigen Menge zu liefern, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Data Science ist ein Feld, das alles umfasst, einschließlich der Möglichkeiten, von Big Data zu profitieren. Data Science ist das Hauptmittel, um das Potenzial von Big Data zu entdecken und zu nutzen.

Konzept

- Big Data ist durch vier V -Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Richtigkeit gekennzeichnet. Es spiegelt alles wider, von Datenmengen über die Komplexität von Datentypen und Strukturen bis hin zur Geschwindigkeit neuer Datenerstellung. Big Data sind Daten oder Informationen, mit denen Erkenntnisse analysiert werden können, die zu fundierten Entscheidungen und strategischen Geschäftsbewegungen führen. Die Fähigkeit, Daten elektronisch zu sammeln.

Zweck

- Der eigentliche Wert von Big Data liegt nicht in den großen Datenmengen, sondern was wir damit machen können. Es ist nicht die Datenmenge, die einen Unterschied macht, sondern die Fähigkeit der Analysten, die riesigen und komplexen Datensätze zu analysieren, die vorher nicht durchgeführt werden konnten. Ziel ist es, Unternehmen zu helfen, neue Wachstumschancen zu schaffen oder einen erheblichen Vorteil gegenüber traditionellen Geschäftspraktiken zu erzielen. Der Zweck der Datenwissenschaft besteht darin, die Möglichkeiten zu nutzen, die Big Data mit neuen Datenarchitekturen, Prinzipien, Tools und Algorithmen bietet.

Big Data vs. Data Science: Vergleichstabelle

Zusammenfassung von Big Data vs. Datenwissenschaft

Big Data hat ein enormes Wertpotential und die Datenwissenschaft ist das Hauptmittel, um dieses Potenzial zu entdecken und zu nutzen. Big Data sind Daten oder Informationen, mit denen die Erkenntnisse analysiert werden können. Das ultimative Ziel der Arbeit mit Big Data ist es, nützliche Informationen zu extrahieren. Data Science nutzt die Möglichkeiten, die Big Data mit neuen Methoden aus Statistiken, Informatik und künstlicher Intelligenz ergeben. Während die Anwendung der Praktiken der Datenwissenschaft auf Big Data eine wertvolle Differenzstrategie ist, ist es wahrscheinlich eine Standardkompetenz in nicht so weit entfernter Zukunft.