Verdienen Sie Geld mit Ihren Tech-Blogs, Gadgets und Tipps

Mitä eroa on Big Datan ja Data Sciencen välillä?

Huomautus: Seuraava artikkeli auttaa sinua: Mitä eroa on Big Datan ja Data Sciencen välillä?

Brittiläinen matemaatikko ja datatieteilijä Clive Humby sanoi vuonna 2006, että data on uusi öljy – osuva analogia verkkoaikaan. Käyttäjiltä kerätään tonnia tietoa eri alustoilla, kuten Facebookissa, Instagramissa, YouTubessa, Googlessa ja kaikilla muilla verkkosivustoilla, ja sitä käytetään laajasti kaikilla aloilla ja alan uusissa nousevissa teknologioissa.

Termit datatiede ja big data syntyivät myös termillä data. Tässä artikkelissa ymmärrämme seuraavat Big Dataan ja Data Scienceen liittyvät aiheet ja niiden erot.

John Mashey loi termin “big data” vuonna 1987. Big data on valtavan strukturoidun ja jäsentelemättömän raakadatan nopeaa kerääntymistä, mukaan lukien sosiaalisen median päivitykset, selaustavat, matkapuhelintietueet ja jopa yksittäisten asiakkaiden ostohistoria. Nämä valtavat tietovuoret ovat liian suuria ihmisten ymmärtämään, ja siksi niitä analysoidaan erityisillä tietokoneohjelmilla.

Yritykset ovat jo pitkään keränneet tätä digitaalista tietoa asiakkaistaan, mutta viime aikoina yhä useammat ovat alkaneet koota tietokantoja eri lähteiden rekistereistä.

Esimerkiksi sosiaalisen median sivustot, kuten Facebook ja Twitter, ovat hyödyllisiä markkinoijille, koska ne voivat seurata ihmisten vuorovaikutusta tytäryhtiöiden ja muiden yritysten kanssa. Voit myös kertoa, millaisia ​​toimintoja henkilö tekee viestintätyylinsä perusteella.

Älypuhelimien kehitys ja kaupallistaminen on tuottanut paljon dataa viime vuosina. Kun älypuhelinteknologia halpeni, kehittyneempiä antureita ja teknisiä osia päätyi edullisiin puhelimiin, mikä johti enemmän datapisteitä useammille ihmisille. Yhdessä helpomman ja nopeamman internetin kanssa älypuhelimet ovat tiedonkeruun keskipisteessä.

Puhelimen anturien avulla ne voivat kerätä kaikenlaista dataa käyttäjistään. Älypuhelimien jatkuva käyttö on johtanut suurien tietomäärien syntymiseen; Aina kun henkilö pelaa peliä, lähettää sähköpostin, ottaa valokuvan tai käyttää sosiaalista mediaa, nämä tiedot tallennetaan.

Big data on kuuma aihe monilla alueilla. Lääketieteessä se seuraa sairauksien leviämistä ja hoitojen tehokkuutta erilaisten potilastietojen avulla. Rahoituksessa big data voi analysoida tiettyjä kaupankäynnin malleja ja trendejä eri sektoreilla, kuten energia- ja öljyalalla. Sitä käytetään myös rahoitusmarkkinoiden seurantaan ja talouden muutosten tallentamiseen. Valtiotiede tarjoaa aiempien vaalien aiempien äänestäjien tietoihin perustuvia tietoja ihmisten mieltymyksistä, äänestystottumuksista ja poliittisista ennusteista, joita ei aiemmin ollut saatavilla.

Big Datan kolme vs

Kolme V:tä, joiden ympärillä big data pyörii, ovat:

  • Äänenvoimakkuus: Datavolyymi määrittää, pidetäänkö dataa isona datana vai ei.
  • Nopeus: Kuten fysiikassa, nopeus viittaa tiedon tuottamisen, analysoinnin ja käsittelyn nopeuteen. Big datalla nopeus on yleensä valtava.
  • Monimuotoisuus: Monimuotoisuus viittaa erityyppisiin kerättyihin tietoihin. Näitä ovat puolirakenteiset ja rakenteettomat rakenteet. Strukturoimattomassa datassa on yleensä louhinta- ja analysointiongelmia, koska datan sisältö ja luonne ovat erilaisia.

Viime aikoina on puhuttu toisesta big datan V:stä, nimittäin vaihtelevuudesta. Tätä voi pelata yhdessä Varietyn kanssa. Se tuo esiin tietojen epäjohdonmukaisuuden ja arvaamattomuuden sekä sen luonteen, joka häiritsee koko tiedonhallintaprosessia.

Peter Norvig kuvaili datatieteitä datatieteeksi vuonna 2002, ja se on luokiteltu laajaksi alaksi, jolla monet tieteenalat kokoontuvat keräämään, analysoimaan ja johtamaan näkemyksiä datasta.

Datatieteen suosio on kasvanut nopeasti, koska se on tehokas tapa ymmärtää ja tehdä ennusteita siitä, mitä tulevaisuudessa voi tapahtua. Datatieteen tekniikoita käyttämällä kuka tahansa voi kehittää taitoja, joiden avulla he voivat ajatella kriittisesti ja tutkia malleja, jotka eivät ehkä ole olleet näkyvissä aiemmin.

Tietyllä tavalla voidaan sanoa, että datatieteitä käytetään big datan käsittelyyn. Datatiede auttaa myös uusien tuotteiden ja palveluiden rakentamisessa.

Datatiede käyttää erilaisia ​​tekniikoita oivallusten saamiseksi tietojoukosta, mukaan lukien regressioanalyysi, aikasarjaanalyysi, klusterianalyysi, monimuuttujatilastot ja monet muut.

Kuka käyttää datatieteitä?

Yleisesti ottaen datatieteen alaa opiskelee kolmenlaisia ​​ihmisiä.

  • Data-analyytikot Auta tietojenkäsittelytieteilijöitä ymmärtämään, mitä tietoa suuret tietojoukot sisältävät. Sinun on kyettävä käsittelemään tietoja niin, että sen rakenne on helposti tunnistettavissa sekä visuaalisesti että matemaattisesti. Dataanalyytikkojen on myös kyettävä osoittamaan, kuinka tiedoista voidaan saada tietoa. Data-analyytikkojen on kyettävä tarjoamaan tuloksia, jotka auttavat kehittäjää ja/tai tutkijaa ymmärtämään, mitä datajoukossa tapahtuu.
  • Tietojen tutkijaToisaalta he keskittyvät enemmän data-alueeseen ja sen suhteeseen todellisiin ongelmiin. He käyttävät usein teknistä tietämystään tietokoneohjelmointikielistä, kuten R tai Python. Sinulla saattaa olla tietoa edistyneistä matemaattisista käsitteistä, kuten laskennasta, lineaarisesta algebrasta ja tilastoista. Datatieteilijät kehittävät tyypillisesti malleja ja menetelmiä datan analysointiin ja tulosten viestimiseen muiden kanssa.
  • Tietosuunnittelijat Keskity varmistamaan, että tiedot ovat tietotutkijan ja data-analyytikoiden saatavilla. Heidän tavoitteenaan on varmistaa, että heidän tiiminsä voi ratkaista kaikki tekniset ongelmat, jotka liittyvät suurten tietojoukkojen käyttöön ja käsittelyyn.

Parametrit Big Data Data Science

toiminto Poimii arvokkaat ja tärkeimmät tiedot valtavista tietomääristä. Kerää, käsittelee ja analysoi tietoja eri Tarkoituksiin.
Päämäärä Tee tiedoista luettavampia ja käyttökelpoisempia. Tietovaltaisten tuotteiden kehittäminen.
Työkalut ja teknologiat Hadoop, Flink, Spark, Tableau. R, Python, SAS.
Tieto/tietolähde Internet ja sen käyttäjät, anturit, RFID, ääni-/videovirrat, organisaation luomat tiedot, järjestelmälokit. Tiedon hankkimiseen käytetään tieteellisiä menetelmiä, kuten tietojen suodatusta, analysointia ja tiedon louhintaa.
Sovellukset Rahoituspalvelut, vähittäiskauppa, viestintä, liiketoimintaprosessien optimointi, tutkimus ja kehitys, turvallisuus. Digitaalinen mainonta, Internet-haku, suositusjärjestelmät, verkkokehitys, kuvan- ja puheentunnistus, petosten havaitseminen.
Tarkoitus yritystä ja asiakkaita. Tieteellinen.
Edut Parempi päätöksenteko, kustannussäästöt, parempi asiakaspalvelu. Monipuolinen, parantaa dataa, tekee tuotteista älykkäämpiä, useita työmahdollisuuksia.
Haitat Tietojen laatu, turvallisuusriski, infrastruktuurin puute. Tietosuoja ja kustannukset.

Sisällysluettelo