Différence entre les mégadonnées et la science des données

Les données n'étaient plus considérées comme statiques ou victimes, dont l'utilité ou la valeur a été terminée une fois que le but pour lequel il a été collecté est servi. Au contraire, les données sont devenues une matière première de l'entreprise, un élément vital, utilisé pour créer une nouvelle forme de valeur économique. En fait, les données sont un trésor d'innovation et de services dans le monde numérique d'aujourd'hui, prêt à prouver sa valeur avec les bons outils. Les progrès technologiques et la prolifération d'Internet ont donné naissance à un tout nouvel univers de nouveaux contenus, de nouvelles données et de nouvelles sources d'information tout autour de nous. Les sciences comme l'astronomie et la génomique ont inventé le terme «big data». Le concept migre maintenant vers tous les domaines fonctionnels de l'effort humain. Quelle que soit la façon dont on le définit, le phénomène des mégadonnées est de plus en plus présent et de plus en plus important. Les mégadonnées ont un potentiel de valeur énorme et d'innombrables opportunités pour façonner l'avenir. La science des données est le principal moyen de découvrir et d'appuyer sur ce potentiel.

Qu'est-ce que le Big Data?

Il n'y a pas de définition spécifique des mégadonnées, peu importe; Le phénomène des mégadonnées est omniprésent. Big Data est un terme tout compris qui fait référence au volume d'informations si grandes, si vastes et si complexes qui ne peuvent pas être gérées avec des outils de traitement des données conventionnelles. La quantité d'informations ne s'intègre plus dans la mémoire que les ordinateurs utilisent pour le traitement, alors l'ingénierie a commencé à travailler sur de nouveaux outils qui pourraient tout analyser. Cela donne lieu à de nouvelles technologies de traitement telles que MapReduce et Hadoop de Google, qui est sortie de Yahoo. L'idée de base derrière les mégadonnées est que tout ce que nous faisons laisse une trace numérique ou des données, qui peuvent être analysées pour obtenir des informations exploitables. Les mégadonnées se caractérisent par quatre V - volume, variété, vitesse et véracité. Au niveau le plus élémentaire, le Big Data est une collection de données qui peuvent être analysées à des fins commerciales.

Qu'est-ce que la science des données?

Les mégadonnées ont un énorme potentiel de valeur en informatique et la science des données est le principal moyen de découvrir et de tirer ce potentiel. La science des données est un domaine interdisciplinaire qui s'occupe de toutes les données, fournissant des moyens de bénéficier du Big Data. La capacité de collecter des données a incité à l'émergence du nouveau domaine passionnant de la science des données - à rassembler les disciplines de l'informatique et des statistiques pour analyser les volumes incroyablement énormes de données conduisant à la découverte de connaissances. L'idée derrière la science des données est d'identifier les modèles, de découvrir des relations et de donner un sens aux données brutes. Il s'agit d'un domaine qui traite du monde complexe des données tout en utilisant un mélange d'outils et d'algorithmes pour extraire des informations utiles des données.

Différence entre les mégadonnées et la science des données

Définition

- Les mégadonnées se réfèrent aux grands volumes de données trop vastes et complexes pour être stockées et traitées avec des applications traditionnelles de traitement des données. Les mégadonnées incluent toutes sortes de données, qui aident à fournir les bonnes informations, à la bonne personne, en bonne quantité, afin d'aider à prendre des décisions éclairées. La science des données est un domaine qui comprend tout ce qui concerne les données, y compris les moyens de bénéficier du Big Data. La science des données est le principal moyen de découvrir et d'appuyer sur le potentiel du Big Data.

Concept

- Les mégadonnées se caractérisent par quatre V - volume, variété, vitesse et véracité. Il reflète tout, des volumes de données à la complexité des types de données et des structures à la vitesse de la création de nouvelles données. Les mégadonnées sont des données ou des informations qui peuvent être utilisées pour analyser les informations qui se traduisent par des décisions éclairées et des mouvements commerciaux stratégiques. La capacité de collecter des données a entraîné l'émergence du domaine de la science des données, qui rassemble les disciplines de l'informatique et des statistiques afin d'analyser les volumes incroyablement énormes de données qui pourraient conduire à la découverte de connaissances.

But

- La valeur réelle des mégadonnées n'est pas dans les grands volumes de données, mais ce que nous pouvons en faire. Ce n'est pas la quantité de données qui fait la différence mais la capacité des analystes à analyser les ensembles de données vastes et complexes qui n'ont pas pu être effectués auparavant. Le but est d'aider les entreprises à créer de nouvelles opportunités de croissance ou à obtenir un avantage significatif sur les pratiques commerciales traditionnelles. Le but de la science des données est d'exploiter les opportunités que le Big Data présente à l'aide de nouvelles architectures de données, principes, outils et algorithmes.

Big Data vs. Science des données: graphique de comparaison

Résumé des mégadonnées vs. Science des données

Les mégadonnées ont un énorme potentiel de valeur en informatique et la science des données est le principal moyen de découvrir et de tirer ce potentiel. Les mégadonnées sont des données ou des informations qui peuvent être utilisées pour analyser les informations. Le but ultime de travailler avec les mégadonnées est d'extraire des informations utiles. La science des données exploite les opportunités que le Big Data présente en utilisant de nouvelles méthodes dérivées des statistiques, de l'informatique et de l'intelligence artificielle. Bien que l'application des pratiques de la science des données aux mégadonnées soit une stratégie différentielle précieuse, il s'agit probablement d'une compétence de base standard dans un avenir pas si lointain.