الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة

18-Jan-2022

ما هو تعريف علم البيانات؟ ما هي بالضبط البيانات الضخمة؟ ماذا تعني هذه المصطلحات ، ولماذا من المهم فهمها؟ هذه موضوعات كبيرة ، ومع ذلك يتم تفسيرها بشكل خاطئ في كثير من الأحيان. علاوة على ذلك ، لا توجد تعريفات متفق عليها عالميًا لكليهما في الصناعات المعنية.

هذه هي المجالات والمفاهيم الأساسية التي تزداد أهمية بشكل متزايد. لم يكتسب العالم أبدًا أو خزن قدرًا كبيرًا من البيانات كما هو الحال اليوم ، وبمثل هذا المعدل السريع. علاوة على ذلك ، فإن تنوع وحجم البيانات يتزايدان بسرعة.

لماذا يجب أن تعرف الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة؟ من نواح كثيرة ، يمكن مقارنة البيانات بالذهب. إنها قيمة للغاية ولها العديد من التطبيقات ، ولكن يجب عليك في كثير من الأحيان التخطيط لها لتقدير قيمتها.

تهدف هذه المقالة إلى إطلاعك على الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة. بينما سيتم ذكر المصطلحات ذات الصلة على مستوى عالٍ ، فإن القارئ مدعو للبحث عن مزيد من المعلومات في المراجع والموارد الأخرى.

علم البيانات:

علم البيانات هو مجال أو مجال يستلزم العمل مع كميات كبيرة من البيانات واستخدام تلك البيانات لإنشاء نماذج تحليلية تنبؤية وتعليمية وتعليمية. الأمر كله يتعلق بالحفر والتقاط (بناء النموذج) والتحليل (التحقق من صحة النموذج) واستخدام البيانات بشكل جيد (نشر أفضل نموذج).
إنها نقطة تتعارض فيها البيانات وأجهزة الكمبيوتر. يتم الجمع بين علوم الكمبيوتر والأعمال والإحصاء في هذا الموضوع.

البيانات الضخمة:

تحصل المؤسسات والمشاريع الكبيرة على بيانات أو معلومات أو إحصاءات ذات صلة ضخمة أو كبيرة أو ضخمة. نظرًا لصعوبة حساب البيانات الضخمة يدويًا ، فقد تم تطوير وإنشاء العديد من مخازن البرامج والبيانات.
يتم استخدامه لتحديد الأنماط والاتجاهات في السلوك البشري وتكنولوجيا التفاعل ، وكذلك اتخاذ القرارات.

سنشرح اليوم الاختلاف الحقيقي بين علم البيانات والبيانات الضخمة في جملتين بطريقة ستساعدك على فهم المفاهيم الأساسية الكامنة وراءها وكيف تختلف.

الاختلافات الرئيسية - الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة

عندما يتعلق الأمر بالبيانات الكبيرة مقابل علوم البيانات ، هناك بعض الاختلافات الرئيسية بين علم البيانات والبيانات الضخمة التي يجب مراعاتها.

تستخدم المؤسسات البيانات الضخمة لتحسين الكفاءة ، واستكشاف الأسواق غير المستغلة ، وتعزيز القدرة التنافسية ، بينما يركز علم البيانات على أدوات ومنهجيات النمذجة لتقييم إمكانيات البيانات الكبيرة بطريقة دقيقة.

يمكن للشركات جمع كميات هائلة من البيانات ، والتي يشار إليها باسم البيانات الضخمة ، ولكن علم البيانات مطلوب لاستخراج المعلومات القابلة للاستخدام من البيانات.

يتم تحديد 3Vs للبيانات الضخمة من خلال السرعة والتنوع والحجم ، بينما يوفر علم البيانات طرقًا لتحليل البيانات.

يقال إن علم البيانات يجمع بين الطرق النظرية والعملية لاستخراج المعلومات من البيانات الضخمة ، وهو أمر بالغ الأهمية في تحقيق وعد البيانات الضخمة. يمكن اعتبار البيانات الضخمة ، بأي حال من الأحوال ، على أنها مجموعة بيانات ليس لها مصداقية ما لم يتم فحصها باستخدام المنطق الاستنتاجي والاستقرائي.

يتعامل تحليل البيانات الضخمة ، المعروف أيضًا باسم التنقيب عن البيانات ، مع كميات هائلة من البيانات ، بينما يستخدم علم البيانات أساليب التعلم الآلي لبناء النماذج الإحصائية وتطويرها لاستخراج المعرفة من كمية كبيرة من البيانات.

تهتم البيانات الضخمة بالتكنولوجيا وأدوات الكمبيوتر والبرامج ، بينما يهتم علم البيانات بقرارات العمل.

الخلاصة:
يتوسع نمط نمو مقطع البيانات الحالي ، وهو يعمل بمثابة شعاع الشمس الحارق على البيانات الضخمة ، مما يشير إلى أن البيانات الضخمة ستكون موجودة لتبقى في السنوات القادمة.

الفرق بين علم البيانات والبيانات الضخمة البيانات الكبيرة