Was ist der genaue Unterschied zwischen Big Data, Data Science und Data Analytics?


Antwort 1:

Big Data ist ein Begriff für Datensätze, die so groß oder komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den großen Datenherausforderungen gehören die Erfassung von Daten, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

Data Science, auch als datengetriebene Wissenschaft bekannt, ist ein interdisziplinäres Feld über wissenschaftliche Methoden, Prozesse und Systeme, um Wissen oder Erkenntnisse aus Daten in verschiedenen strukturierten oder unstrukturierten Formen zu extrahieren, ähnlich wie beim Data Mining. Data Science ist ein "Konzept zur Vereinheitlichung von Statistik, Datenanalyse und den damit verbundenen Methoden", um "tatsächliche Phänomene zu verstehen und zu analysieren". Es verwendet Techniken und Theorien aus vielen Bereichen der breiten Mathematik, Statistik, Informationswissenschaft und Informatik, insbesondere aus den Subdomänen maschinelles Lernen, Klassifizierung, Clusteranalyse, Data Mining, Datenbanken und Visualisierung.

Bei der Datenanalyse werden Datensätze untersucht, um Rückschlüsse auf die darin enthaltenen Informationen zu ziehen, zunehmend mithilfe spezialisierter Systeme und Software. Datenanalysetechnologien und -techniken werden in der kommerziellen Industrie häufig eingesetzt, um es Unternehmen zu ermöglichen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen, und um von Wissenschaftlern und Forschern wissenschaftliche Modelle, Theorien und Hypothesen zu verifizieren oder zu widerlegen.


Antwort 2:

Big Data definiert die Art der Daten in Bezug auf die Geschwindigkeit, mit der sie generiert werden, das erstellte Datenvolumen und die Art der erstellten Daten (strukturiert oder unstrukturiert). Daher sind die Technologien, die für Big-Data-Lösungen wie Hadoop, Spark und No SQL entwickelt wurden, von Small-Data-Lösungen wie SQL- oder Oracle-Datenbanken getrennt.

Data Science ist eine Wissenszusammenführung mehrerer Bereiche, die sich auf die Implementierung einer Vielzahl wissenschaftlicher und mathematischer Methoden mit einer Vielzahl von Werkzeugen erstreckt, um Erkenntnisse abzuleiten, Erkenntnisse vorherzusagen und Erkenntnisse aus Daten zu kommunizieren. Die Daten hier könnten sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein, und der Einsichtsprozess könnte auch manuell und automatisiert sein.

Bei der Datenanalyse werden dagegen statistische Methoden und eine Vielzahl von analytikunterstützenden Tools wie Excel, Tableau, R verwendet, hauptsächlich für kleine Daten und strukturierte Daten, um geschäftsrelevante Erkenntnisse abzuleiten.

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Antwort 3:

Sie möchten in eine Datenkarriere investieren, sind aber verwirrt, wo und wie Sie von vorne anfangen sollen? Unbestreitbar regieren Daten bereits die Welt und sind überall präsent. Gegenwärtig sind wir alle mit einem beispiellosen Wachstum konfrontiert, bei dem jede Millisekunde Tonnen von Daten generiert werden, die zum Konzept von Big Data führen.

{Videoquelle: YouTube: edureka}

Wir leben alle in einer Zeit voller Daten, die überall ist. Daten sind heute eines der größten Vermögenswerte eines Unternehmens. Forbes sagte jedoch früher (2015) voraus, dass sich der gesamte Datenmarkt voraussichtlich fast verdoppeln wird, und zwar von 69,6 Mrd. USD Umsatz im Jahr 2015 auf 132,3 Mrd. USD im Jahr 2020. “ Und mit dem Aufstieg der digitalen Wirtschaft haben sich die verschiedenen Landschaften für die Big-Data-Welt geöffnet.

Data Science, Big Data und Datenanalyse arbeiten alle unter derselben Plattform, arbeiten jedoch alle unterschiedlich. Die meisten Kandidaten werden oft mit den Begriffen verwechselt, die von Daten umgeben sind. Die Datenwissenschaft deckt weitgehend Themen wie Mathematik, Statistik, Data Mining, maschinelles Lernen und Datenanalyse ab, in denen erläutert wird, wie Big Data analysiert wird.

Lassen Sie uns sehen, was diese Begriffe bedeuten:

Data Science

Data Science umfasst das Verarbeiten, Bereinigen und Analysieren großer Datenmengen. Diese Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein. Es wird gesagt, dass fast 90% der Datenwissenschaftler ihre Zeit damit verbringen, die Daten zu bereinigen. Die Fähigkeiten in den Bereichen Mathematik, Statistik, maschinelles Lernen, Programmieren in R und Python, Fähigkeiten zur Problemlösung, intuitive Datenerfassung und Vorhersage des Geschäfts des Unternehmens können anhand der Daten prognostiziert werden. Kurz gesagt, Data Science ist ein weiter gefasster Begriff für die Techniken, mit denen positive Erkenntnisse und Informationen aus den gesammelten Daten gewonnen werden.

Angesichts des exponentiellen Anstiegs der Technologieanforderung ist die Zertifizierung von Data Science für einen IT-Experten die nächste große Aufgabe. Data Science-Kenntnisse sollten für das Upgrade oberste Priorität haben. Da die Nachfrage nach einem Data Science-Experten steigt, können sich Data Science-Zertifizierungen auf die Jobs der Zukunft vorbereiten.

Große Daten

„Big Data ist ein umfangreiches und schnelles und / oder vielfältiges Informationsvermögen, das kostengünstige, innovative Formen der Informationsverarbeitung erfordert, die verbesserte Einblicke, Entscheidungsfindung und Prozessautomatisierung ermöglichen“, sagt Gartner.

Datenanalyse

Die Techniken, mit denen aussagekräftige Informationen einschließlich Schlussfolgerungen aus den bereits vorhandenen Daten abgeleitet werden, werden als Datenanalyse bezeichnet. Eine Kombination aus mechanischem und algorithmischem Prozess wird befolgt, um Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen.

Mehrere Unternehmen haben Big Data in die Produktentwicklung einbezogen, um sicherzustellen, dass sie eine effektive Entscheidung treffen können. In einfachen Worten, Datenanalyse ist ein Prozess, der die Verwendung effektiver Muster und Technologien für die Daten ermöglicht, die mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens, Vorhersagemodellen, Mathematik und Statistik aufgezeichnet werden.

Da Big Data heutzutage in fast allen Branchen eingesetzt wird, suchen Unternehmen nach Kandidaten, die sich mit New-Age-Technologien auskennen. Zertifizierte Big-Data-Experten werden Fachleuten ohne Anmeldeinformationen oder Zertifizierungen vorgezogen.

Bei einem rasanten Wettbewerb ist es nie zu spät, seine Fähigkeiten zu verbessern und zu verbessern. Darüber hinaus stehen Arbeitgeber dem Fachwissen heutzutage skeptisch gegenüber, weshalb es hilfreich sein kann, es durch eine glaubwürdige Zertifizierung nachzuweisen.

Ressourcenlink: Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics