Big Data se refiere a la recolección, almacenamiento y análisis de
grandes volúmenes de datos. Incluye la tecnología y los procesos necesarios
para manejar y analizar datos a gran escala, como el almacenamiento
distribuido, la paralelización de cálculos y la escalabilidad.
Data Science, por otro lado, se refiere al campo de la ciencia de datos
que se dedica a extraer información y conocimiento valioso de los datos. Los
científicos de datos utilizan una variedad de técnicas estadísticas,
matemáticas y de aprendizaje automático para analizar y modelar datos, con el
objetivo de descubrir patrones y tendencias, y para tomar decisiones
informadas.
En resumen, el Big Data se enfoca en cómo manejar y almacenar grandes
cantidades de datos, mientras que la ciencia de datos se enfoca en cómo
analizar y extraer información valiosa de esos datos. Es importante mencionar
que Big Data es una herramienta para la ciencia de datos, ya que permite a los
científicos de datos trabajar con grandes volúmenes de datos para extraer
información valiosa y tomar decisiones informadas.
Diferencias claves. Big Data vs Data Science
- Las
organizaciones necesitan grandes datos para mejorar la eficiencia,
comprender mercados nuevos e incrementar la competitividad, Entonces la
ciencia de datos proporciona los métodos para comprender y utilizar el
potencial del big data de manera óptima.
- Hoy
en día, para las organizaciones, no hay límite para la cantidad de datos
que se pueden recopilar, sin embargo, para usar toda esta información para
extraer información significativa para las decisiones de la organización,
se necesita ciencia de datos.
- Los
datos grandes se caracterizan por su velocidad, variedad y volumen
(popularmente conocidos como 3V), mientras que la ciencia de datos otorga
las técnicas para analizar datos caracterizados por 3V.
- Big
data proporciona el potencial de rendimiento. Sin embargo, extraer
información de Big Data para utilizar su potencial para mejorar el
rendimiento es un desafío significativo. La ciencia de los datos o
Data science usa enfoques teóricos y experimentales además del
razonamiento deductivo. Tiene la gran tarea de descubrir toda la
información perspicaz escondida de una compleja red de datos no
estructurados, lo que ayuda a las organizaciones a darse cuenta del
potencial del big data.
- El análisis
de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes
volúmenes de conjuntos de datos. Contrario al análisis, la ciencia de datos
hace uso de algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos
para entrenar a la computadora para aprender sin mucha programación para
hacer predicciones a partir de datos masivos. Por lo tanto, la ciencia de
los datos no se debe confundir con el análisis de big data.
- Big
data se relaciona más con la tecnología (Hadoop, Java, Hive, etc.),
informática distribuida y herramientas y software de análisis. Esto se
opone a la ciencia de datos que se centra en las
estrategias para las decisiones comerciales, la diseminación de datos
utilizando las matemáticas, las estadísticas y las estructuras y métodos
de datos
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