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Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Data Science?

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Data Science?

Der britische Mathematiker und Datenwissenschaftler Clive Humby sagte 2006, dass Daten das neue √Ėl seien ‚Äď eine passende Analogie f√ľr das Online-Zeitalter. Es werden Unmengen an Daten von Benutzern auf verschiedenen Plattformen wie Facebook, Instagram, YouTube, Google und allen anderen Online-Websites gesammelt und in allen Sektoren und neuen aufkommenden Technologien der Branche umfassend genutzt.

Mit dem Begriff Data sind auch die Begriffe Data Science und Big Data entstanden. In diesem Artikel werden wir die folgenden Themen rund um Big Data und Data Science und ihre Unterschiede verstehen.

John Mashey pr√§gte 1987 den Begriff ‚ÄěBig Data‚Äú. Unter Big Data versteht man die schnelle Ansammlung riesiger Mengen an Rohdaten, strukturiert und unstrukturiert, einschlie√ülich Social-Media-Updates, Surfgewohnheiten, Mobiltelefonaufzeichnungen und sogar der Kaufhistorie einzelner Kunden. Diese riesigen Informationsberge sind zu gro√ü, als dass Menschen sie durchschauen k√∂nnten, und werden daher mit speziellen Computerprogrammen analysiert.

Unternehmen sammeln diese digitalen Informationen √ľber ihre Kunden schon seit langem, doch in letzter Zeit beginnen immer mehr Menschen, Datenbanken aus Registern verschiedener Quellen zusammenzustellen.

Beispielsweise sind Social-Media-Seiten wie Facebook und Twitter f√ľr Vermarkter von Vorteil, da sie die Interaktionen von Menschen mit verbundenen Unternehmen und anderen Unternehmen verfolgen k√∂nnen. Sie k√∂nnen auch anhand ihres Kommunikationsstils erkennen, welche Art von Aktivit√§ten eine Person ausf√ľhrt.

Durch die Entwicklung und Kommerzialisierung von Smartphones sind in den letzten Jahren viele Daten angefallen. Da Smartphone-Technologie immer billiger wurde, landeten immer ausgefeiltere Sensoren und technische Teile in preisg√ľnstigen Telefonen, was insgesamt zu mehr Datenpunkten bei einer gr√∂√üeren Zahl von Menschen f√ľhrte. In Verbindung mit einem zug√§nglicheren und schnelleren Internet stehen Smartphones im Mittelpunkt der Datenerfassung.

Die Sensoren in Telefonen erm√∂glichen es ihnen, alle m√∂glichen Daten √ľber ihre Benutzer zu sammeln. Die st√§ndige Nutzung von Smartphones hat zur Erzeugung gro√üer Datenmengen gef√ľhrt; Jedes Mal, wenn eine Person ein Spiel spielt, eine E-Mail sendet, ein Foto macht oder soziale Medien nutzt, werden diese Daten aufgezeichnet.

Big Data ist in vielen Bereichen ein hei√ües Thema. In der Medizin √ľberwacht es die Ausbreitung von Krankheiten und die Wirksamkeit von Behandlungen anhand einer Vielzahl von Patientenakten. Im Finanzwesen k√∂nnen Big Data spezifische Handelsmuster und Trends in verschiedenen Sektoren wie Energie und √Ėl analysieren. Es wird auch zur √úberwachung der Finanzm√§rkte und zur Aufzeichnung wirtschaftlicher Ver√§nderungen eingesetzt. Die Politikwissenschaft liefert bisher nicht verf√ľgbare Informationen √ľber die Vorlieben, Wahlgewohnheiten und politischen Vorhersagen der Menschen auf der Grundlage fr√ľherer W√§hlerdaten fr√ľherer Wahlen.

Drei Vs von Big Data

Die drei Vs, um die sich Big Data dreht, sind:

  • Volumen: Das Datenvolumen bestimmt, ob die Daten als Big Data gelten oder nicht.
  • Geschwindigkeit: Genau wie in der Physik bezieht sich Geschwindigkeit auf die Geschwindigkeit der Generierung, Analyse und Verarbeitung von Daten. Bei Big Data ist die Geschwindigkeit im Allgemeinen enorm.
  • Vielfalt: Vielfalt bezieht sich auf die verschiedenen Arten der gesammelten Daten. Dazu geh√∂ren halbstrukturierte und unstrukturierte Strukturen. Bei unstrukturierten Daten treten im Allgemeinen Probleme beim Mining und Analysieren auf, da der Inhalt und die Art der Daten unterschiedlich sind.

In j√ľngster Zeit wird in Big Data √ľber ein weiteres V gesprochen, n√§mlich die Variabilit√§t. Dies kann zusammen mit Variety gespielt werden. Es weist auf die Inkonsistenz und Unvorhersehbarkeit der Daten und ihrer Art hin, die den gesamten Datenverwaltungsprozess st√∂ren.

Data Science wurde 2002 von Peter Norvig als Data Science bezeichnet und wird einem weiten Feld zugeordnet, in dem viele Disziplinen zusammenkommen, um Daten zu sammeln, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Beliebtheit der Datenwissenschaft hat schnell zugenommen, da sie eine wirksame Methode ist, um zu verstehen, was in der Zukunft passieren k√∂nnte, und Vorhersagen dar√ľber zu treffen. Mithilfe datenwissenschaftlicher Techniken kann jeder F√§higkeiten entwickeln, die es ihm erm√∂glichen, kritisch zu denken und Muster zu erforschen, die zuvor m√∂glicherweise nicht sichtbar waren.

In gewisser Weise kann man sagen, dass Data Science zur Verarbeitung von Big Data eingesetzt wird. Data Science hilft auch beim Aufbau neuer Produkte und Dienstleistungen.

Es gibt verschiedene Techniken, mit denen die Datenwissenschaft Erkenntnisse aus einem Datensatz ableitet, darunter Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse, multivariate Statistiken und viele andere.

Wer nutzt Data Science?

Im Allgemeinen gibt es drei Arten von Menschen, die sich mit der Disziplin Data Science befassen.

  • Datenanalysten Helfen Sie Informatikern zu verstehen, welche Informationen in gro√üen Datens√§tzen enthalten sind. Sie m√ľssen in der Lage sein, die Daten so zu manipulieren, dass ihre Struktur sowohl visuell als auch mathematisch leicht erkennbar ist. Datenanalysten m√ľssen au√üerdem zeigen k√∂nnen, wie aus den Daten Informationen abgeleitet werden k√∂nnen. Datenanalysten m√ľssen in der Lage sein, Ergebnisse bereitzustellen, die dem Entwickler und/oder Wissenschaftler helfen, zu verstehen, was in einem Datensatz vor sich geht.
  • DatenwissenschaftlerAndererseits konzentrieren sie sich mehr auf den Bereich der Daten und ihren Bezug zu tats√§chlichen Problemen. Sie nutzen h√§ufig ihre technischen Kenntnisse in Computerprogrammiersprachen wie R oder Python. Sie verf√ľgen m√∂glicherweise √ľber Kenntnisse fortgeschrittener mathematischer Konzepte wie Analysis, lineare Algebra und Statistik. Datenwissenschaftler entwickeln typischerweise Modelle und Methoden zur Analyse von Daten und zur Kommunikation ihrer Ergebnisse mit anderen.
  • Dateningenieure Konzentrieren Sie sich darauf, sicherzustellen, dass die Daten f√ľr den Datenwissenschaftler und die Datenanalysten verf√ľgbar sind. Ihr Ziel ist es sicherzustellen, dass alle technischen Probleme im Zusammenhang mit dem Zugriff auf und der Verarbeitung gro√üer Datens√§tze von ihrem Team gel√∂st werden k√∂nnen.
Parameter Große Daten Datenwissenschaft
Funktion Extrahiert die wertvollen und wichtigsten Informationen aus den riesigen Datenmengen. Sammelt, verarbeitet und analysiert die Daten f√ľr verschiedene Zwecke.
Endziel Machen Sie Daten lesbarer und nutzbarer. Entwicklung datendominierter Produkte.
Werkzeuge und Technologien Hadoop, Flink, Spark, Tableau. R, Python, SAS.
Informations-/Datenquelle Internet und seine Benutzer, Sensoren, RFID, Audio-/Videostreams, von der Organisation generierte Daten, Systemprotokolle. Zur Gewinnung von Informationen werden wissenschaftliche Methoden wie Datenfilterung, Analyse und Data Mining eingesetzt.
Anwendungen Finanzdienstleistungen, Einzelhandel, Kommunikation, Geschäftsprozessoptimierung, Forschung und Entwicklung, Sicherheit. Digitale Werbung, Internetsuche, Empfehlungssysteme, Webentwicklung, Bild- und Spracherkennung, Betrugserkennung.
Zweck Geschäft und Kunden. Wissenschaftlich.
Vorteile Bessere Entscheidungsfindung, Kostensenkung, verbesserter Kundenservice. Vielseitig, Daten verbessern, Produkte intelligenter machen, mehrere Stellenangebote.
Nachteile Datenqualität, Sicherheitsrisiko, fehlende Infrastruktur. Datenschutz und Kosten.