Big Data vs Data Science - Como são diferentes?

• Diferença entre Big Data e Data Science

Diferença entre Big Data e Data Science

A abordagem de big data não pode ser facilmente alcançada usando métodos tradicionais de análise de dados. Em vez disso, dados não estruturados requerem técnicas, ferramentas e sistemas especializados de modelagem de dados para extrair insights e informações conforme necessário pelas organizações. A ciência de dados é uma abordagem científica que aplica idéias matemáticas e estatísticas e ferramentas de computador para o processamento de big data. A ciência de dados é um campo especializado que combina várias áreas, como estatística, matemática, técnicas inteligentes de captura de dados, limpeza de dados, mineração e programação para preparar e alinhar big data para análise inteligente para extrair insights e informações.

Abaixo estão as diferenças apropriadas em detalhes:

Atualmente, todos nós estamos testemunhando um crescimento sem precedentes de informações geradas em todo o mundo e na Internet, resultando no conceito de big data. A ciência de dados é uma área bastante desafiadora devido às complexidades envolvidas na combinação e aplicação de diferentes métodos, algoritmos e técnicas complexas de programação para executar análises inteligentes em grandes volumes de dados. Portanto, o campo da ciência de dados evoluiu do big data, ou big data e ciência de dados são inseparáveis. No entanto, existem muitas diferenças entre big data e data science.

Esse conceito refere-se à grande coleção de dados heterogêneos de diferentes fontes e geralmente não está disponível em formatos de banco de dados padrão dos quais estamos cientes. O big data abrange todos os tipos de dados, nomeadamente informações estruturadas, semiestruturadas e não estruturadas, que podem ser facilmente encontradas na internet. O big data inclui,

• Dados não estruturados - redes sociais, e-mails, blogs, tweets, imagens digitais, feeds de áudio / vídeo digitais, fontes de dados on-line, dados móveis, dados de sensores, páginas da Web e assim por diante.
• Semi-estruturado - arquivos XML, arquivos de log do sistema, arquivos de texto etc.
• Dados estruturados - RDBMS (bancos de dados), OLTP, dados de transações e outros formatos de dados estruturados.

Portanto, todos os dados e informações, independentemente de seu tipo ou formato, podem ser entendidos como big data. O processamento de big data geralmente começa com a agregação de dados de várias fontes.

Figura: Um exemplo de fontes de dados para big data

Comparação cara a cara Big Data vs Data Science (Infográficos)

Principais diferenças entre Big Data e Data Science

A seguir, são apresentadas algumas das principais diferenças entre os conceitos de big data e ciência de dados:

• As organizações precisam de big data para melhorar a eficiência, entender novos mercados e aumentar a competitividade, enquanto a ciência de dados fornece os métodos ou mecanismos para entender e utilizar o potencial do big data em tempo hábil.
• Atualmente, para as organizações, não há limite para a quantidade de dados valiosos que podem ser coletados, mas para usar todos esses dados para extrair informações significativas para decisões organizacionais, a ciência de dados é necessária.
• O big data é caracterizado por sua variedade e volume de velocidade (popularmente conhecido como 3Vs), enquanto a ciência de dados fornece os métodos ou técnicas para analisar dados caracterizados por 3Vs.
• O big data fornece o potencial para desempenho. No entanto, desenterrar informações de insight de big data para utilizar seu potencial para melhorar o desempenho é um desafio significativo. A ciência de dados utiliza abordagens teóricas e experimentais, além do raciocínio dedutivo e indutivo. Assume a responsabilidade de descobrir todas as informações perspicazes ocultas de uma malha complexa de dados não estruturados, apoiando assim as organizações a realizar o potencial do big data.
• A análise de big data realiza a mineração de informações úteis de grandes volumes de conjuntos de dados. Ao contrário da análise, a ciência de dados utiliza algoritmos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos para treinar o computador a aprender sem muita programação para fazer previsões a partir de big data. Portanto, a ciência de dados não deve ser confundida com a análise de big data.
• O big data está mais relacionado à tecnologia (Hadoop, Java, Hive etc.), ferramentas e software de computação distribuída e de análise. Isso se opõe à ciência de dados, que se concentra em estratégias para decisões de negócios, disseminação de dados usando matemática, estatística e estruturas e métodos de dados mencionados anteriormente.

Das diferenças acima entre big data e ciência de dados, pode-se notar que a ciência de dados está incluída no conceito de big data. A ciência de dados desempenha um papel importante em muitas áreas de aplicação. A ciência de dados trabalha com big data para obter informações úteis por meio de uma análise preditiva, na qual os resultados são usados ​​para tomar decisões inteligentes. Portanto, a ciência de dados é incluída no big data e não o contrário.

Tabela de comparação Big Data vs Data Science

A tabela abaixo fornece as diferenças fundamentais entre big data e ciência de dados.

Base para Comparação	Big Data	Ciência de Dados
Significado	Grandes volumes de dados que não podem ser manipulados usando a programação tradicional de banco de dados Caracterizado por volume, variedade e velocidade	Dados focados na atividade científica Abordagens para processar big data Aproveita o potencial do big data para decisões de negócios Semelhante à mineração de dados
Conceito	Diversos tipos de dados gerados a partir de várias fontes de dados Inclui todos os tipos e formatos de dados	Área especializada envolvendo ferramentas de programação científica, modelos e técnicas para processar big data Fornece técnicas para extrair insights e informações de grandes conjuntos de dados Apoia as organizações na tomada de decisões
Base de formação	Usuários da Internet / tráfego Dispositivos eletrônicos (sensores, RFID, etc.) Transmissões de áudio / vídeo, incluindo feeds ao vivo Fóruns de discussão online Dados gerados nas organizações (transações, banco de dados, planilhas, emails, etc.) Dados gerados a partir dos logs do sistema	Aplica métodos científicos para extrair conhecimento de big data Relacionado a filtragem, preparação e análise de dados Capture padrões complexos de big data e desenvolva modelos Aplicativos de trabalho são criados pela programação de modelos desenvolvidos
Áreas de aplicação	Serviços financeiros Telecomunicações Otimizando processos de negócios Otimização de performance Saúde e esportes Melhorando o comércio Pesquisa e desenvolvimento Segurança e aplicação da lei	Pesquisa na internet Anúncios digitais Recomendadores de pesquisa Reconhecimento de imagem / fala Fraude, detecção de risco desenvolvimento web Outras áreas / utilidades diversas
Abordagem	Desenvolver agilidade nos negócios Para ganhar competitividade Aproveite conjuntos de dados para obter vantagem nos negócios Estabeleça métricas realistas e ROI Para alcançar a sustentabilidade Compreender mercados e conquistar novos clientes	Envolve o uso extensivo de matemática, estatística e outras ferramentas Técnicas / algoritmos de última geração para mineração de dados Habilidades de programação (SQL, NoSQL), plataformas Hadoop Aquisição, preparação, processamento, publicação, preservação ou destruição de dados Visualização de dados, previsão

Conclusão -

O campo emergente do big data e da ciência de dados é explorado neste post. O big data veio para ficar nos próximos anos porque, de acordo com as tendências atuais de crescimento de dados, novos dados serão gerados à taxa de 1, 7 milhão de MB por segundo até 2020, de acordo com estimativas da Revista Forbes. Esse crescimento de big data terá imenso potencial e deve ser gerenciado de forma eficaz pelas organizações. A área da ciência de dados é explorada aqui por seu papel na realização do potencial do big data. A ciência de dados está evoluindo rapidamente com novas técnicas desenvolvidas continuamente, que podem apoiar os profissionais de ciência de dados no futuro.

Artigos recomendados:

Este foi um guia para Big Data vs Data Science, seu significado, comparação direta, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -

1. Análise de big data importante na indústria da hospitalidade
2. 16 dicas interessantes para transformar Big Data em grande sucesso
3. Como o Big Data está mudando a cara da assistência médica
4. Ciência de dados e sua crescente importância