Différence entre Big Data et Data Science

L'approche Big Data ne peut pas être facilement réalisée en utilisant les méthodes traditionnelles d'analyse de données. Au lieu de cela, les données non structurées nécessitent des techniques, des outils et des systèmes de modélisation de données spécialisés pour extraire les informations et les informations nécessaires aux organisations. La science des données est une approche scientifique qui applique des idées mathématiques et statistiques et des outils informatiques pour le traitement des mégadonnées. La science des données est un domaine spécialisé qui combine plusieurs domaines tels que les statistiques, les mathématiques, les techniques de capture de données intelligentes, le nettoyage des données, l'extraction et la programmation pour préparer et aligner les mégadonnées pour une analyse intelligente afin d'extraire des idées et des informations.

Voici les différences appropriées en détail:

Actuellement, nous assistons tous à une croissance sans précédent des informations générées dans le monde et sur Internet pour aboutir au concept de big data. La science des données est un domaine assez difficile en raison des complexités impliquées dans la combinaison et l'application de différentes méthodes, algorithmes et techniques de programmation complexes pour effectuer une analyse intelligente dans de grands volumes de données. Par conséquent, le domaine de la science des données a évolué à partir des mégadonnées, ou les mégadonnées et la science des données sont indissociables. Cependant, il existe de nombreuses différences entre le Big Data et la science des données.

Ce concept fait référence à la grande collection de données hétérogènes provenant de différentes sources et n'est généralement pas disponible dans les formats de base de données standard que nous connaissons habituellement. Les mégadonnées englobent tous les types de données, à savoir les informations structurées, semi-structurées et non structurées qui peuvent être facilement trouvées sur Internet. Le Big Data comprend,

  • Données non structurées - réseaux sociaux, e-mails, blogs, tweets, images numériques, flux audio / vidéo numériques, sources de données en ligne, données mobiles, données de capteurs, pages Web, etc.
  • Semi-structuré - fichiers XML, fichiers journaux système, fichiers texte, etc.
  • Données structurées - RDBMS (bases de données), OLTP, données de transaction et autres formats de données structurées.

Par conséquent, toutes les données et informations, quel que soit leur type ou format, peuvent être considérées comme des mégadonnées. Le traitement des mégadonnées commence généralement par l'agrégation de données provenant de plusieurs sources.

Figure: Un exemple de sources de données pour les mégadonnées

Comparaison face à face Big Data vs Data Science (Infographie)

Différences clés entre Big Data et Data Science

Vous trouverez ci-dessous certaines des principales différences entre les concepts de Big Data et de science des données:

  • Les organisations ont besoin de données volumineuses pour améliorer leur efficacité, comprendre de nouveaux marchés et accroître leur compétitivité, tandis que la science des données fournit les méthodes ou les mécanismes pour comprendre et utiliser le potentiel des mégadonnées en temps opportun.
  • Actuellement, pour les organisations, il n'y a pas de limite à la quantité de données précieuses qui peuvent être collectées, mais pour utiliser toutes ces données pour extraire des informations significatives pour les décisions organisationnelles, la science des données est nécessaire.
  • Les mégadonnées se caractérisent par leur variété de vitesse et leur volume (communément appelé 3V), tandis que la science des données fournit les méthodes ou techniques pour analyser les données caractérisées par 3V.
  • Le Big Data offre un potentiel de performance. Cependant, déterrer des informations pertinentes à partir des mégadonnées pour utiliser son potentiel d'amélioration des performances est un défi important. La science des données utilise des approches théoriques et expérimentales en plus du raisonnement déductif et inductif. Prend la responsabilité de découvrir toutes les informations pertinentes cachées à partir d'un maillage complexe de données non structurées, aidant ainsi les organisations à réaliser le potentiel des mégadonnées.
  • L'analyse des mégadonnées effectue l'extraction d'informations utiles à partir de grands volumes d'ensembles de données. Contrairement à l'analyse, la science des données utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des méthodes statistiques pour former l'ordinateur à apprendre sans trop de programmation pour faire des prédictions à partir de mégadonnées. Par conséquent, la science des données ne doit pas être confondue avec l'analyse des mégadonnées.
  • Les mégadonnées concernent davantage la technologie (Hadoop, Java, Hive, etc.), l'informatique distribuée et les outils et logiciels d'analyse. Cela s'oppose à la science des données qui se concentre sur les stratégies de décisions commerciales, la diffusion des données en utilisant les mathématiques, les statistiques et les structures et méthodes de données mentionnées précédemment.

À partir des différences ci-dessus entre le Big Data et la science des données, on peut noter que la science des données est incluse dans le concept de Big Data. La science des données joue un rôle important dans de nombreux domaines d'application. La science des données travaille sur les mégadonnées pour obtenir des informations utiles grâce à une analyse prédictive où les résultats sont utilisés pour prendre des décisions intelligentes. Par conséquent, la science des données est incluse dans les mégadonnées plutôt que l'inverse.

Tableau de comparaison Big Data vs Data Science

Le tableau ci-dessous présente les différences fondamentales entre le Big Data et la science des données.

Base de comparaisonBig DataScience des données

Sens
  • D'énormes volumes de données qui ne peuvent pas être traités à l'aide de la programmation de base de données traditionnelle
  • Caractérisé par le volume, la variété et la vitesse
  • Une donnée centrée sur l'activité scientifique
  • Approches pour traiter les mégadonnées
  • Exploite le potentiel des mégadonnées pour les décisions commerciales
  • Similaire à l'exploration de données
Concept
  • Divers types de données générés à partir de plusieurs sources de données
  • Comprend tous les types et formats de données
  • Un domaine spécialisé impliquant des outils, des modèles et des techniques de programmation scientifique pour traiter les mégadonnées
  • Fournit des techniques pour extraire des idées et des informations de grands ensembles de données
  • Soutient les organisations dans la prise de décision
Base de formation
  • Utilisateurs Internet / trafic
  • Appareils électroniques (capteurs, RFID, etc.)
  • Flux audio / vidéo, y compris les flux en direct
  • Forums de discussion en ligne
  • Données générées dans les organisations (transactions, BD, feuilles de calcul, e-mails, etc.)
  • Données générées à partir des journaux système
  • Applique des méthodes scientifiques pour extraire les connaissances des mégadonnées
  • Liés au filtrage, à la préparation et à l'analyse des données
  • Capturez des modèles complexes à partir de Big Data et développez des modèles
  • Les applications de travail sont créées en programmant des modèles développés
Zone d'application
  • Services financiers
  • Télécommunications
  • Optimiser les processus métier
  • Optimisation des performances
  • Santé et sports
  • Améliorer le commerce
  • Recherche et développement
  • Sécurité et application de la loi
  • recherche Internet
  • Publicités numériques
  • Recommandateurs de recherche
  • Reconnaissance image / parole
  • Fraude, détection des risques
  • développement web
  • Autres domaines / utilitaires divers
Approche
  • Développer l'agilité commerciale
  • Pour gagner en compétitivité
  • Tirez parti des ensembles de données pour un avantage commercial
  • Établir des mesures et un retour sur investissement réalistes
  • Pour atteindre la durabilité
  • Comprendre les marchés et gagner de nouveaux clients
  • Implique une utilisation intensive des mathématiques, des statistiques et d'autres outils
  • Techniques / algorithmes de pointe pour l'exploration de données
  • Compétences en programmation (SQL, NoSQL), plateformes Hadoop
  • Acquisition, préparation, traitement, publication, conservation ou destruction des données
  • Visualisation des données, prédiction

Conclusion -

Le domaine émergent des mégadonnées et de la science des données est exploré dans cet article. Le Big Data est là pour rester dans les années à venir car selon les tendances actuelles de croissance des données, de nouvelles données seront générées au rythme de 1, 7 million de Mo par seconde d'ici 2020 selon les estimations du magazine Forbes. Cette croissance du big data aura un immense potentiel et devra être gérée efficacement par les organisations. Le domaine de la science des données est exploré ici pour son rôle dans la réalisation du potentiel des mégadonnées. La science des données évolue rapidement avec de nouvelles techniques développées en continu qui peuvent soutenir les professionnels de la science des données dans le futur.

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