大資料(big data)和資料科學(data science)的區別

資料不再被認為是靜態的或過時的，一旦達到了收集資料的目的，資料的有用性或價值就被消除了。相反，資料成了商業的原材料，一個重要的元素，用來創造一種新的經濟價值。事實上，資料是當今數字世界創新和服務的寶庫，隨時準備用正確的工具證明其價值。技術的進步和網際網路的普及給我們帶來了一個全新的世界，新的內容、新的資料和新的資訊來源。天文學和基因組學等科學創造了“大資料”一詞。這個概念現在正遷移到人類努力的所有功...

什麼是大資料(big data)？

不管怎樣，大資料沒有具體的定義；大資料現象無處不在。大資料是一個包羅永珍的術語，指的是如此龐大、如此龐大、如此複雜的資訊量，無法用傳統的資料處理工具進行管理。資訊的數量不再適合計算機用來處理的記憶體，因此工程人員開始研究新的工具來分析所有的資訊。這就產生了新的處理技術，比如谷歌的MapReduce和來自雅虎的Hadoop。大資料背後的基本思想是，我們所做的每件事都會留下一個數字痕跡，或者說資料，可以對其進行分析，以獲得可行的見解。大資料的特點是四個V——體積、多樣性、速度和準確性。在最基本的層面上，大資料是一組可以為商業目的進行分析的資料。

什麼是資料科學(data science)？

大資料在資訊科技中具有巨大的價值潛力，而資料科學是發現和挖掘這種潛力的主要手段。資料科學是一個跨學科的領域，它處理所有的事物資料，提供從大資料中獲益的方法。以電子方式收集資料的能力推動了資料科學這一令人興奮的新領域的出現——將電腦科學和統計學學科結合起來，分析導致知識發現的巨大資料量。資料科學背後的理念是識別模式、發現關係並理解原始資料。它是一個處理複雜資料世界的領域，同時使用多種工具和演算法從資料中提取有用資訊。

大資料與資料科學的區別

定義

–大資料指的是大量資料，這些資料太龐大、太複雜，無法用傳統的資料處理應用程式進行儲存和處理。大資料包括各種各樣的資料，它們有助於以適當的數量向適當的人提供適當的資訊，以幫助做出明智的決策。資料科學是一個包含所有與資料相關的東西的領域，包括從大資料中獲益的方式。資料科學是發現和挖掘大資料潛力的主要手段。

概念

–大資料的特點是四個V–數量、多樣性、速度和準確性。它反映了從資料量到資料型別和結構的複雜性再到新資料建立的速度。大資料是可以用來分析見解的資料或資訊，這些見解會導致明智的決策和戰略性的業務行動。以電子方式收集資料的能力導致了資料科學領域的出現，該領域彙集了電腦科學和統計學的學科，以便分析可能導致知識發現的巨大資料量。

目的

–大資料的真正價值不在於海量資料，而在於我們能用它做些什麼。重要的不是資料量，而是分析師分析龐大而複雜的資料集的能力，這是以前無法做到的。這樣做的目的是幫助企業創造新的增長機會，或實現傳統商業慣例的顯著優勢。資料科學的目的是利用新的資料架構、原理、工具和演算法，利用大資料帶來的機遇。

大資料與資料科學：對比圖

總結 - 大資料時代(of big data) vs. 資料科學(data science)

大資料在資訊科技中具有巨大的價值潛力，而資料科學是發現和挖掘這種潛力的主要手段。大資料是可以用來分析見解的資料或資訊。使用大資料的最終目的是提取有用的資訊。資料科學利用大資料帶來的機遇，利用統計學、電腦科學和人工智慧的新方法。雖然將資料科學的實踐應用於大資料是一種有價值的差異化戰略，但在不久的將來，它很可能成為一種標準的核心競爭力。