Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?

• Erinevus suurandmete ja andmeteaduse vahel

Erinevus suurandmete ja andmeteaduse vahel

Suurte andmete lähenemist ei saa traditsiooniliste andmete analüüsimeetodite abil hõlpsasti saavutada. Struktureerimata andmete asemel on vaja spetsiaalseid andmete modelleerimise tehnikaid, tööriistu ja süsteeme, et saada organisatsioonide vajaduste põhjal teadmisi ja teavet. Andmeteadus on teaduslik lähenemisviis, mis rakendab matemaatilisi ja statistilisi ideid ning arvutiriistu suurandmete töötlemiseks. Andmeteadus on spetsialiseeritud valdkond, mis ühendab endas mitmeid valdkondi, nagu statistika, matemaatika, intelligentsed andmete kogumise tehnikad, andmete puhastamine, kaevandamine ja programmeerimine, et koostada ja joondada suurandmeid intelligentseks analüüsiks, et saada teadmisi ja teavet.

Allpool on toodud detailsed sobivad erinevused:

Praegu on kõik meist tunnistajaks kogu maailmas ja Internetis loodud teabe enneolematule kasvule, mille tulemuseks on suurandmete kontseptsioon. Andmeteadus on üsna keeruline väljakutse, mis tuleneb erinevate meetodite, algoritmide ja keerukate programmeerimistehnikate kombineerimise ja rakendamise keerukusest suure andmemahu aruka analüüsi tegemiseks. Seega on andmeteaduse valdkond arenenud suurandmetest ehk suurandmed ja andmeteadus on lahutamatud. Suurandmete ja andmeteaduste vahel on aga palju erinevusi.

See mõiste viitab erinevatest allikatest pärit heterogeensete andmete suurele kogumisele ja pole tavaliselt saadaval standardsetes andmebaasivormingutes, millest me tavaliselt oleme teadlikud. Suurandmed hõlmavad igat tüüpi andmeid, nimelt struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata teavet, mis on Internetist hõlpsasti leitav. Suured andmed hõlmavad

• Struktureerimata andmed - sotsiaalsed võrgustikud, e-kirjad, ajaveebid, säutikad, digitaalsed pildid, digitaalsed heli- / videovood, sidusandmeallikad, mobiilne andmeside, andurite andmed, veebilehed ja nii edasi.
• Poolstruktureeritud - XML-failid, süsteemi logifailid, tekstifailid jne
• Struktureeritud andmed - RDBMS (andmebaasid), OLTP, tehinguandmed ja muud struktureeritud andmevormingud.

Seetõttu võib suurandmetena mõista kõiki andmeid ja teavet, sõltumata nende tüübist või vormingust. Suuremahuline andmetöötlus algab tavaliselt andmete kogumisega mitmest allikast.

Joonis: suurandmete andmeallikate näide

Võrdlus suurandmete ja andmeteaduse (infograafika) vahel

Peamised erinevused suurandmete ja andmeteaduse vahel

Allpool on toodud mõned peamised erinevused suurandmete ja andmeteaduste kontseptsioonide vahel:

• Organisatsioonid vajavad tõhususe suurendamiseks, uute turgude mõistmiseks ja konkurentsivõime suurendamiseks suurandmeid, samas kui andmeteadus pakub meetodeid või mehhanisme suurandmete potentsiaali õigeaegseks mõistmiseks ja kasutamiseks.
• Praegu ei ole organisatsioonide jaoks piiratud väärtuslike andmete kogumist, mida saab koguda, kuid kõigi nende andmete kasutamiseks organisatsiooni otsuste jaoks olulise teabe hankimiseks on vaja andmeteadust.
• Suurandmeid iseloomustab nende kiiruse mitmekesisus ja maht (rahvapäraselt tuntud kui 3 V), samas kui andmeteadus pakub meetodeid või tehnikaid 3 V iseloomustatud andmete analüüsimiseks.
• Suured andmed pakuvad jõudluse potentsiaali. Kuid suurandmetest teabe kaevamine selle potentsiaali kasutamiseks jõudluse suurendamiseks on oluline väljakutse. Andmeteadus kasutab lisaks deduktiivsele ja induktiivsele mõttekäigule ka teoreetilist ja eksperimentaalset lähenemist. Võtab vastutuse kogu varjatud mõistva teabe paljastamise eest struktureerimata andmete keerukast võrgust, toetades organisatsioone suurandmete potentsiaali realiseerimisel.
• Suurte andmete analüüs kaevandab kasulikku teavet suurtest andmekogudest. Vastupidiselt analüüsile kasutab infoteadus masinõppe algoritme ja statistilisi meetodeid, et õpetada arvutit õppima ilma suurema programmeerimiseta, et ennustada suurandmetest. Seetõttu ei tohi andmeteadust segi ajada suurandmete analüüsiga.
• Suurandmed on seotud rohkem tehnoloogiaga (Hadoop, Java, Hive jne), hajutatud andmetöötluse ning analüüsivahendite ja tarkvaraga. Sellele vastandub andmetöötlus, mis keskendub äriotsuste strateegiale, andmete levitamisele matemaatika, statistika ning andmestruktuuride ja meetodite abil, mida on juba mainitud.

Ülaltoodud erinevustest suurandmete ja andmeteaduse vahel võib märkida, et suurandmete mõistesse on kaasatud ka andmeteadus. Andmeteadus mängib olulist rolli paljudes rakendusvaldkondades. Andmeteadus töötab suurandmete põhjal kasulike teadmiste saamiseks ennustava analüüsi kaudu, mille tulemusi kasutatakse nutikate otsuste tegemiseks. Seetõttu on andmeteadus kaasatud suurandmetesse, mitte vastupidi.

Big Data vs Data Science võrdlustabel

Allolevas tabelis on toodud põhiandmed suurandmete ja andmeteaduse vahel.

Võrdluse alus	Suured andmed	Andmeteadus
Tähendus	Suur andmemaht, mida ei saa traditsioonilise andmebaasi programmeerimise abil töödelda Iseloomustab maht, mitmekesisus ja kiirus	Andmed keskendusid teaduslikule tegevusele Meetodid suurandmete töötlemiseks Kasutab suurandmete potentsiaali äriotsuste tegemisel Sarnaselt andmete kaevandamisega
Kontseptsioon	Mitmest andmeallikast genereeritud mitmekesised andmetüübid Hõlmab kõiki andmetüüpe ja -vorminguid	Spetsialiseeritud valdkond, mis hõlmab suurandmete töötlemiseks teaduslikke programmeerimisvahendeid, mudeleid ja tehnikaid Pakub tehnikaid teadmiste ja teabe eraldamiseks suurtest andmekogumitest Toetab organisatsioone otsuste tegemisel
Moodustamise alus	Interneti kasutajad / liiklus Elektroonilised seadmed (andurid, RFID jne) Heli- / videovood, sealhulgas otsevood Veebifoorumid veebis Organisatsioonides genereeritud andmed (tehingud, DB, arvutustabelid, e-kirjad jne) Süsteemilogidest genereeritud andmed	Rakendab teaduslikke meetodeid teadmiste eraldamiseks suurandmetest Seotud andmete filtreerimise, ettevalmistamise ja analüüsiga Jäädvustage suurandmetest keerukaid mustreid ja töötage välja mudeleid Töötavad rakendused luuakse välja töötatud mudelite programmeerimisega
Kasutusalad	Finantsteenused Telekommunikatsioon Äriprotsesside optimeerimine Toimivuse optimeerimine Tervis ja sport Kaubanduse parandamine Teadus-ja arendustegevus Turvalisus ja korrakaitse	Interneti-otsing Digitaalreklaamid Otsige soovitusi Kujutise / kõnetuvastus Pettus, riski tuvastamine Veebiarendus Muud mitmesugused piirkonnad / kommunaalkulud
Lähenemisviis	Ärilise paindlikkuse arendamiseks Konkurentsivõime suurendamine Finantsvõimenduse andmekogumid äri eeliseks Luua realistlikud mõõdikud ja investeeringutasuvus Jätkusuutlikkuse saavutamiseks Turgude mõistmiseks ja uute klientide saamiseks	Hõlmab matemaatika, statistika ja muude tööriistade kasutamist Andmekaevandamise kaasaegsed tehnikad / algoritmid Programmeerimisoskused (SQL, NoSQL), Hadoopi platvormid Andmete kogumine, ettevalmistamine, töötlemine, avaldamine, säilitamine või hävitamine Andmete visualiseerimine, ennustamine

Järeldus -

Selles postituses käsitletakse tekkivaid suurandmete ja andmeteaduste valdkondi. Suured andmed jäävad siia järgmisteks aastateks, sest vastavalt praegustele andmete kasvutrendidele genereeritakse ajakirja Forbes hinnangul 2020. aastaks uusi andmeid kiirusega 1, 7 miljonit MB sekundis. Sellel suurandmete kasvus on tohutu potentsiaal ja organisatsioonid peavad seda tõhusalt haldama. Andmeteaduse valdkonda uuritakse selles seoses suurandmete potentsiaali realiseerimisega. Andmeteadus areneb kiiresti, pidevalt arenedes välja uusi tehnikaid, mis saavad tulevikus toetada andmeteaduse spetsialiste.

Soovitatavad artiklid:

See on olnud juhend Big Data vs Data Science, nende tähendus, pea võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -

1. Külalislahkuses oluline suurandmete analüüs
2. 16 huvitavat näpunäidet suurandmete suureks õnnestumiseks
3. Kui suured andmed muudavad tervishoiu nägu
4. Andmeteadus ja selle kasvav tähtsus