Big Data vs Data Science - Wie unterscheiden sie sich?

• Unterschied zwischen Big Data und Data Science

Unterschied zwischen Big Data und Data Science

Ein Big-Data-Ansatz kann mit herkömmlichen Datenanalysemethoden nicht einfach erreicht werden. Stattdessen sind für unstrukturierte Daten spezielle Datenmodellierungstechniken, -tools und -systeme erforderlich, um Erkenntnisse und Informationen nach Bedarf von Organisationen zu extrahieren. Data Science ist ein wissenschaftlicher Ansatz, der mathematische und statistische Ideen und Computer-Tools zur Verarbeitung von Big Data anwendet. Data Science ist ein Spezialgebiet, das verschiedene Bereiche wie Statistik, Mathematik, intelligente Datenerfassungstechniken, Datenbereinigung, Mining und Programmierung kombiniert, um Big Data für intelligente Analysen vorzubereiten und auszurichten, um Erkenntnisse und Informationen zu extrahieren.

Nachfolgend sind die entsprechenden Unterschiede im Detail aufgeführt:

Derzeit erleben wir alle eine beispiellose Zunahme von Informationen, die weltweit und im Internet generiert werden und zum Konzept von Big Data führen. Die Datenwissenschaft ist aufgrund der Komplexität bei der Kombination und Anwendung verschiedener Methoden, Algorithmen und komplexer Programmiertechniken zur Durchführung intelligenter Analysen in großen Datenmengen eine ziemliche Herausforderung. Daher hat sich das Gebiet der Datenwissenschaft von Big Data entwickelt, oder Big Data und Data Science sind untrennbar miteinander verbunden. Es gibt jedoch viele Unterschiede zwischen Big Data und Data Science.

Dieses Konzept bezieht sich auf die große Sammlung heterogener Daten aus verschiedenen Quellen und ist normalerweise nicht in den uns normalerweise bekannten Standarddatenbankformaten verfügbar. Big Data umfasst alle Arten von Daten, nämlich strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Informationen, die im Internet leicht zu finden sind. Big Data beinhaltet,

• Unstrukturierte Daten - soziale Netzwerke, E-Mails, Blogs, Tweets, digitale Bilder, digitale Audio- / Video-Feeds, Online-Datenquellen, mobile Daten, Sensordaten, Webseiten usw.
• Teilstrukturiert - XML-Dateien, Systemprotokolldateien, Textdateien usw.
• Strukturierte Daten - RDBMS (Datenbanken), OLTP, Transaktionsdaten und andere strukturierte Datenformate.

Daher können alle Daten und Informationen unabhängig von Typ oder Format als Big Data verstanden werden. Die Big-Data-Verarbeitung beginnt normalerweise mit der Zusammenfassung von Daten aus mehreren Quellen.

Abbildung: Ein Beispiel für Datenquellen für Big Data

Head to Head Vergleich Big Data vs Data Science (Infografiken)

Hauptunterschiede zwischen Big Data und Data Science

Nachfolgend sind einige der Hauptunterschiede zwischen Big Data und Data Science-Konzepten aufgeführt:

• Unternehmen benötigen Big Data, um die Effizienz zu steigern, neue Märkte zu verstehen und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern, während Data Science die Methoden oder Mechanismen bereitstellt, um das Potenzial von Big Data rechtzeitig zu verstehen und zu nutzen.
• Gegenwärtig gibt es für Organisationen keine Begrenzung für die Menge an wertvollen Daten, die gesammelt werden können. Um jedoch alle diese Daten zu verwenden, um aussagekräftige Informationen für Organisationsentscheidungen zu extrahieren, ist Data Science erforderlich.
• Big Data wird durch seine Geschwindigkeitsvielfalt und sein Volumen (im Volksmund als 3Vs bezeichnet) charakterisiert, während Data Science die Methoden oder Techniken zur Analyse von Daten bereitstellt, die durch 3Vs charakterisiert sind.
• Big Data bietet das Potenzial für Leistung. Das Herausfinden von Insight-Informationen aus Big Data zur Nutzung des Potenzials zur Leistungssteigerung ist jedoch eine große Herausforderung. Die Datenwissenschaft verwendet neben deduktivem und induktivem Denken auch theoretische und experimentelle Ansätze. Übernimmt die Verantwortung, alle verborgenen, aufschlussreichen Informationen aus einem komplexen Netz unstrukturierter Daten herauszufinden, um Unternehmen dabei zu unterstützen, das Potenzial von Big Data auszuschöpfen.
• Bei der Big-Data-Analyse werden nützliche Informationen aus großen Datenmengen extrahiert. Im Gegensatz zur Analyse werden in der Datenwissenschaft maschinelle Lernalgorithmen und statistische Methoden verwendet, um den Computer so zu trainieren, dass er ohne großen Programmieraufwand lernen kann, um Vorhersagen aus Big Data zu treffen. Daher darf Data Science nicht mit Big Data Analytics verwechselt werden.
• Big Data bezieht sich eher auf Technologie (Hadoop, Java, Hive usw.), verteiltes Computing sowie Analysetools und -software. Dies steht im Gegensatz zur Datenwissenschaft, die sich auf Strategien für Geschäftsentscheidungen, die Verbreitung von Daten unter Verwendung von Mathematik, Statistik und Datenstrukturen und -methoden konzentriert, die zuvor erwähnt wurden.

Aufgrund der obigen Unterschiede zwischen Big Data und Data Science ist festzustellen, dass Data Science in das Konzept von Big Data einbezogen ist. In vielen Anwendungsbereichen spielt die Datenwissenschaft eine wichtige Rolle. Data Science arbeitet mit Big Data, um nützliche Erkenntnisse durch eine prädiktive Analyse zu gewinnen, bei der die Ergebnisse verwendet werden, um kluge Entscheidungen zu treffen. Daher wird Data Science eher in Big Data einbezogen als umgekehrt.

Big Data vs Data Science Vergleichstabelle

Die folgende Tabelle zeigt die grundlegenden Unterschiede zwischen Big Data und Data Science.

Grundlage für den Vergleich	Große Daten	Data Science
Bedeutung	Riesige Datenmengen, die mit der herkömmlichen Datenbankprogrammierung nicht verarbeitet werden können Charakterisiert durch Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit	Daten, die sich auf wissenschaftliche Aktivitäten konzentrieren Ansätze zur Verarbeitung von Big Data Nutzt das Potenzial von Big Data für Geschäftsentscheidungen Ähnlich wie beim Data Mining
Konzept	Verschiedene Datentypen, die aus mehreren Datenquellen generiert wurden Beinhaltet alle Arten und Formate von Daten	Ein Spezialgebiet, das wissenschaftliche Programmierwerkzeuge, Modelle und Techniken zur Verarbeitung von Big Data umfasst Bietet Techniken zum Extrahieren von Erkenntnissen und Informationen aus großen Datenmengen Unterstützt Organisationen bei der Entscheidungsfindung
Grundlage der Bildung	Internetnutzer / Verkehr Elektronische Geräte (Sensoren, RFID usw.) Audio / Video-Streams einschließlich Live-Feeds Online-Diskussionsforen In Organisationen generierte Daten (Transaktionen, DB, Tabellenkalkulationen, E-Mails usw.) Aus Systemprotokollen generierte Daten	Wendet wissenschaftliche Methoden an, um Wissen aus Big Data zu extrahieren Bezogen auf Datenfilterung, -vorbereitung und -analyse Erfassen Sie komplexe Muster aus Big Data und entwickeln Sie Modelle Arbeits-Apps werden durch Programmierung entwickelter Modelle erstellt
Anwendungsbereiche	Finanzdienstleistungen Telekommunikation Geschäftsprozesse optimieren Leistungsoptimierung Gesundheit und Sport Verbesserung des Handels Forschung und Entwicklung Sicherheit und Strafverfolgung	Internetsuche Digitale Werbung Suche nach Empfehlern Bild- / Spracherkennung Betrug, Risikoerkennung Web Entwicklung Andere verschiedene Bereiche / Dienstprogramme
Ansatz	Geschäftsagilität entwickeln Wettbewerbsfähigkeit gewinnen Nutzen Sie Datasets für Geschäftsvorteile Richten Sie realistische Kennzahlen und ROI ein Nachhaltigkeit erreichen Märkte verstehen und neue Kunden gewinnen	Umfasst den umfassenden Einsatz von Mathematik, Statistik und anderen Tools Modernste Techniken / Algorithmen für das Data Mining Programmierkenntnisse (SQL, NoSQL), Hadoop-Plattformen Datenerfassung, -aufbereitung, -verarbeitung, -veröffentlichung, -erhaltung oder -vernichtung Datenvisualisierung, Vorhersage

Fazit -

In diesem Beitrag wird das aufstrebende Feld von Big Data und Data Science untersucht. Nach Schätzungen des Forbes-Magazins werden Big Data in den kommenden Jahren voraussichtlich mit einer Geschwindigkeit von 1, 7 Millionen MB pro Sekunde bis 2020 neu generiert. Dieses Wachstum von Big Data wird ein immenses Potenzial haben und muss von Organisationen effektiv verwaltet werden. Der Bereich Data Science wird hier auf seine Rolle bei der Realisierung des Potenzials von Big Data untersucht. Data Science entwickelt sich rasant weiter und es werden ständig neue Techniken entwickelt, die Data Science-Experten in die Zukunft unterstützen können.

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