Блог

Data Science та Big Data є взаємопов’язаними концепціями. Обидві ці концепції мають ключове значення у процесі використання даних для прийняття рішень, інновацій і отримання вигоди. Активний розвиток у галузі даних передбачає присутність науки про дані та аналітики великих даних. Але Data Science і Big Data хоч і пов’язані між собою, однак є різними концепціями в області аналізу даних.

Фокус науки про дані спрямований на застосування методів статистики та машинного навчання з метою вилучення інформації з даних та вирішення проблем. У цей процес входить збирання, очищення, дослідження та інтерпретація даних. Великі дані стосуються великих і складних даних, де можливостей традиційних методів обробки даних недостатньо.

Розглянемо ключові відмінності між наукою про дані та великими даними:

1. Концепція та характеристика

Наука про дані є міждисциплінарною областю, яка поєднує наукові методи, алгоритми та системи вилучення інформації зі структурованих і неструктурованих даних. Дані є ключовим джерелом для аналізу та прийняття рішень. Для цього застосовуються статистичні методи та алгоритми машинного навчання.

Великі дані включають структуровані (бази даних), напівструктуровані (xml) і неструктуровані (тексти та зображення) дані з різних джерел. Ця технологія дозволяє провести попереднє очищення та обробку, а також аналіз величезних обсягів даних у режимі реального часу.

2. Масштаб та методологія

Для розуміння закономірностей даних, прогнозування та пошуку рішень наука про дані використовує статистичний аналіз, машинне навчання, візуалізацію даних та дослідницький аналіз даних.

Великі набори даних обробляються за допомогою технологій інфраструктури. До них відносяться розподілені системи зберігання та обробки даних. Паралельна обробка, масштабованість тощо забезпечує якісне управління великими обсягами та високу швидкість передачі даних.

3. Цілі

Метою науки про дані є вилучення знань і розв’язання складних завдань із використанням даних.

Метою великих даних є ефективне зберігання, обробка та аналіз величезних обсягів даних.

4. Використання

Широке використання наука про дані отримала у бізнес-аналітиці з метою аналізу поведінки клієнтів, тенденцій ринку та даних про продаж. У сфері охорони здоров’я ця технологія відповідає за аналіз даних пацієнтів для діагностики, постановки діагнозу та прогнозування результатів лікування. Також наука про дані допомагає у процесі прийняття клінічних рішень та виявлення спалахів захворювань. У фінансових організаціях технологія допомагає виявити шахрайства, моделювати ризики та ухвалення обґрунтованих рішень у сфері інвестування. Здатність проводити аналіз людської мови надає можливість використовувати такі програми, як чат-боти, голосові помічники та машинний переклад.

Великі дані дозволяють проводити аналіз інтересів, поведінки та моделі покупок клієнтів, що дозволяє удосконалити продукти, покращити управління запасами, оптимізувати стратегію ціноутворення, підвищити ефективність та персоналізувати маркетингові кампанії. Ця технологія використовується для аналізу даних соціальних мереж, зокрема, взаємодії з користувачами, аналіз настрою тощо.

5. Переваги

Основною перевагою науки про дані є можливість приймати обґрунтовані рішення, ґрунтуючись на отриманій з даних інформації. Це відбувається за допомогою статистичного аналізу, методів машинного навчання та методів візуалізації даних. Пропонує широкий спектр додатків та економію коштів за рахунок ефективного управління даними.

Основною перевагою великих даних є можливість обробки та аналізу величезних обсягів даних, а також отримання цінної інформації та прийняття рішень на основі даних. Надає платформу для розширеної аналітики та додатків машинного навчання.

6. Недоліки

Використання науки про дані передбачає наявність кваліфікованих фахівців у цій галузі. Попередня обробка та очищення даних потребує значних часових та ресурсних витрат. Також можуть виникнути етичні проблеми, оскільки наука про дані має справу з конфіденційною інформацією.

Великі дані також вимагають певні навички та досвід у цій галузі. Питання безпеки та захисту можуть бути проблемою під час роботи з конфіденційною інформацією.