Big Data vs Data Science
Big Data Se trata de datos o información, grandes cantidades, complejos o voluminosos datos, estadísticas relevantes, que han sido adquiridas por grandes organizaciones. Debido a que es difícil calcular manualmente, se crean muchos almacenes de software y datos. Big Data se utiliza para identificar patrones y tendencias, y para tomar decisiones sobre el comportamiento humano y la tecnología de interacción
Data Science (Ciencia de Datos) Es el campo que se ocupa de grandes cantidades de datos, utiliza estos datos para construir modelos predictivos, prescriptivos y prescriptivos. Implica cavar, capturar (construir el modelo), analizar (validar el modelo) y usar los datos (desplegar el mejor modelo). Es una combinación de Estadística, Ciencias de la Computación y Negocios.
Estamos siendo testigos de un aumento sin precedentes de la información, de los datos en todo el mundo, de todo lo que se produce en línea, esto es Big data.
El Data Science es un área difícil debido a la complejidad que implica aplicar y combinar diferentes algoritmos y técnicas de programación para analizar de forma inteligente grandes cantidades de datos. El Data Science evolucionó a partir del Big Data.
El Big Data y el Data Science (Ciencia de Datos) están interrelacionados.
Big Data se refiere a una gran cantidad de datos heterogéneos que no están disponibles en los formatos de base de datos estándar que conocemos. Big Data incluye todos los tipos de datos, incluidos los datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que se pueden encontrar fácilmente en línea:
- Datos no estructurados: Redes sociales, correos electrónicos, blogs y tweets, así como imágenes digitales, transmisiones digitales de audio/vídeo, fuentes de datos en línea, información móvil, datos de sensores, páginas web, etc.
- Semiestructurados: Archivos XML, archivos de registro del sistema, archivos de texto, etc.
- Datos estructurados: RDBMS, OLTP, datos transaccionales y otros formatos estructurados.
Se puede entender que el Big Data incluyen toda la información y los datos, independientemente de su formato o tipo, la mayor parte del procesamiento de big data implica la agregación de datos de muchas fuentes.
El Data Science (Ciencia de Datos) es un enfoque científico para el procesamiento de grandes datos que utiliza ideas matemáticas y estadísticas. El Data Science es un campo que integra múltiples disciplinas como las matemáticas, las estadísticas, las técnicas de captura de datos de inteligencia, la limpieza y Minería de Datos y la Programación. Prepara y alinea el Big Data para el análisis inteligente con el fin de extraer información.
6 Diferencias entre Big Data and Ciencia de Datos (Data Science)
1
El Big Data es esencial para que las organizaciones aumenten la eficiencia, comprenden los nuevos mercados y mejoren la competitividad. Sin embargo, la Ciencia de Datos (Data Science) proporciona las herramientas y los métodos para comprender y utilizar rápidamente el enorme potencial del Big Data.
2
Las organizaciones tienen acceso ilimitado a datos valiosos. Sin embargo, para tomar decisiones significativas basadas en estos datos, se requiere la Ciencia de Datos (Data Science)
3
El Big Data se define por su variación de velocidad y volumen (comúnmente conocidos como los 3V), mientras que la Ciencia de Datos (Data Science) proporciona métodos y técnicas para analizar los datos que se caracterizan por los 3V. (Las 3V iniciales del Big Data)
4
El rendimiento es posible con Big Data. Es difícil extraer la información del Big Data para maximizar su potencial y mejorar el rendimiento. La Ciencia de Datos (Data Science) emplea enfoques experimentales y teóricos, así como el razonamiento deductivo e inductivo. Es responsable de descubrir todos los conocimientos ocultos de los datos no estructurados, lo que permite a las organizaciones aprovechar el poder del Big Data.
5
El análisis de Big Data es el proceso de extraer información útil de grandes cantidades de datos. La Ciencia de Datos (Data Science), contrariamente al análisis, utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas para entrenar al ordenador sin programar para predecir el Big Data. La Ciencia de Datos (Data Science) no debe confundirse con el análisis de Big Data.
6
Big Data relaciona más tecnología (Hadoop Java Hive, Hive, etc.). Herramientas y software de análisis, computación distribuida e informática distribuida. Esto contrasta con la Ciencia de Datos (Data Science), que se centra más en las estrategias comerciales, la difusión de datos mediante estadísticas, matemáticas y estructuras de datos, y métodos, como se mencionó anteriormente.
Conclusión
Las organizaciones deben gestionar este enorme potencial del Big Data, La Ciencia de Datos (Data Science) está en constante evolución con nuevas técnicas que se pueden utilizar para apoyar a los Científicos de Datos en el futuro.
Fuentes de información para el presente Post: Investigación realizada por el Autor.
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