Hvad er den nøjagtige forskel mellem Big Data, Data Science og Data Analytics?


Svar 1:

Big data er en betegnelse for datasæt, der er så store eller komplekse, at traditionel databehandlingsapplikationssoftware er utilstrækkelig til at håndtere dem. Store dataudfordringer inkluderer indsamling af data, datalagring, dataanalyse, søgning, deling, overførsel, visualisering, forespørgsel, opdatering og information til privatlivets fred.

Datavidenskab, også kendt som datadrevet videnskab, er et tværfagligt felt om videnskabelige metoder, processer og systemer til at udtrække viden eller indsigt fra data i forskellige former, enten strukturerede eller ustrukturerede, svarende til data mining. Datavidenskab er et "koncept til at forene statistik, dataanalyse og deres relaterede metoder" for at "forstå og analysere faktiske fænomener" med data. Det anvender teknikker og teorier, der er trukket fra mange felter inden for de brede områder af matematik, statistik, informationsvidenskab og datalogi, især fra underdomænerne til maskinlæring, klassificering, klyngeanalyse, data mining, databaser og visualisering.

Dataanalyse er processen med at undersøge datasæt for at drage konklusioner om de oplysninger, de indeholder, i stigende grad ved hjælp af specialiserede systemer og software. Dataanalytiske teknologier og teknikker er vidt brugt i kommercielle industrier for at gøre det muligt for organisationer at træffe mere informerede forretningsbeslutninger og af forskere og forskere til at verificere eller modbevise videnskabelige modeller, teorier og hypoteser.


Svar 2:

Big Data definerer arten af ​​data i forhold til den hastighed, hvormed de genereres, mængderne af data, der er oprettet, og hvilke typer data, der er oprettet (det være sig struktureret eller ustruktureret). Så teknologierne, der er udviklet til at håndtere big data-løsninger, som Hadoop, Spark, No SQL, er adskilt fra små dataløsninger som SQL eller Oracle-databaser.

Data Science er en videnesammensætning af flere domæner, dens store med hensyn til implementering af forskellige videnskabelige og matematiske metoder, ved hjælp af en række forskellige værktøjer, alt sammen for at udlede indsigt, forudsige indsigt, formidle indsigt fra data. Dataene her kan være både struktureret og ustruktureret, og indsigtskørsel kan også være manuel og automatiseret.

Dataanalyse involverer på den anden side anvendelse af statistikmetoder og en lang række analytiske understøttelsesværktøjer som Excel, Tableau, R, hovedsageligt på små data og strukturerede data for at udlede forretningsrelevant indsigt.

Hvis du planlægger at indtaste dette domæne, kan jeg anbefale dig at se vores webinar-serie om disse tre emner

Jeg håber, at disse oplysninger hjælper!


Svar 3:

Leder du efter at investere i en datakarriere, men du er forvirret, hvor og hvordan man begynder på ny? Ubestrideligt hersker data allerede verden, og de er til stede overalt. På nuværende tidspunkt står vi alle over for en hidtil uset vækst med masser af data, der genereres hvert millisekund, hvilket resulterer i begrebet big data.

{Videokilde: YouTube: edureka}

Vi lever alle i en æra, der er fyldt med data, det er overalt. I dag er data et af de største aktiver i en organisation. Skønt forudsigelsen blev fremsat tidligere (2015) af Forbes om, at "Det samlede datamarked forventes næsten at fordobles i størrelse og vokser fra $ 69,6 B i omsætning i 2015 til $ 132,3 B i 2020." Og med fremgangen i den digitale økonomi er det forskellige landskab åbnet for big data-verdenen.

Datavidenskab, big data og dataanalyse fungerer alle under den samme platform, men alle fungerer anderledes. De fleste kandidater forveksles ofte med vilkårene omgivet af data. Datavidenskab dækker bredt emner som matematik, statistik, datamining, maskinindlæring og dataanalyse, der forklarer, hvordan analyse af big data finder sted.

Lad os se, hvad disse udtryk betyder:

Data Science

Datavidenskab involverer behandling, rengøring og analyse af store mængder data, disse data kan struktureres eller ustruktureres. Det siges, at næsten 90% af dataforskeren bruger deres tid på at rense dataene. Færdighederne involveret matematik, statistik, maskinlæring, programmering i R og Python, problemløsningsevner, intuitivt indsamling af data og forudsigelse af virksomhedens forretning kan forudsiges baseret på dataene. Kort sagt er datavidenskab et bredere udtryk, der bruges til de teknikker, der er involveret i at skabe positiv indsigt og information fra de indsamlede data.

Med en eksponentiel stigning i teknologiefterspørgslen er datalogi-certificeringer den næste store ting for en it-professionel at mestre. Datavidenskabsfærdigheder bør være din højeste prioritet ved opgradering. Efterhånden som efterspørgslen efter en faglig stigning i datalogi kan datavidcertificeringer forberede sig på fremtidens job.

Big Data

”Big data er højvolumen og høj hastighed og / eller stor variation af informationsaktiver, der kræver omkostningseffektive, innovative former for informationsbehandling, der muliggør forbedret indsigt, beslutningstagning og procesautomation,” siger Gartner.

Data Analytics

De teknikker, der bruges til at udlede meningsfuld information inklusive konklusioner fra de allerede eksisterende data kaldes dataanalyse. En kombination af den mekaniske og algoritmeproces følges for at udtrække indsigt fra rådata.

Flere organisationer har inkluderet big data i produktudviklingen for at sikre, at de er i stand til at tage en effektiv beslutning. Enkelt sagt er dataanalyse en proces, der tillader brug af effektive mønstre og teknologier til de data, der registreres ved hjælp af maskinindlæringsteknikker, forudsigelig modellering, matematik og statistik.

Da der bruges big data i næsten hele branchen i dag, vælger organisationer kirsebærplukkere kandidater, der er dygtige inden for new age-teknologier. Certificeret Big data-fagfolk vælges frem for fagfolk uden nogen legitimationsoplysninger eller certificeringer.

Med konkurrence i et hurtigt tempo er det aldrig for sent at kvalificere sig og opgradere ens evner. Desuden er arbejdsgivere i disse dage skeptiske over for ekspertisen, og det kan derfor være nyttigt at demonstrere det gennem troværdig certificering.

Ressourcelink: Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics