تفاوت تحلیل داده، علوم داده و کلان داده

داده های بدون ساختار در عصر دیجیتال امروزی بیشتر و بیشتر رایج می شوند. چشم انداز کلان داده با استفاده از این حجم عظیم داده به طرق مختلف وسیع‌تر شده و علم داده و تجزیه و تحلیل داده در این مسیرها گنجانده شده است. اگرچه تمایز بین این اصطلاحات اغلب نادیده گرفته می‌شود، اما همه آنها وظایف متمایز و در عین حال حیاتی را انجام می‌دهند و تفاوت‌های زیادی بین این ایده‌ها وجود دارد. تمایز بین داده های بزرگ، تجزیه و تحلیل داده ها و علم داده در این مقاله مورد بحث قرار می گیرد.

داده ها چیست؟

به مجموعه ای از اطلاعات و حقایق داده می گویند. دو نوع داده ساختاریافته و بدون ساختار در دنیای واقعی وجود دارند.
به داده هایی که ساختار و ترتیب مشخصی دارند، داده های ساختار یافته گفته می شود. ذخیره سازی و دسترسی به داده های ساختار یافته ساده است، زیرا قابل اعتمادند و به وضوح تعریف شده‌اند.

از آنجا که از لیست‌بندی برای ذخیره داده های ساختار یافته استفاده می‌شود، جستجوی این داده ها نیز ساده است.
داده های بدون ساختار دسته دیگری هستند. هیچ ساختار، قالب یا ترتیبی برای این داده ها وجود ندارد. وقتی داده‌های بدون ساختار را فهرست‌بندی می‌کنیم، اغلب خطاهایی رخ می‌دهد. در نتیجه، درک داده های بدون ساختار و کار با آنها چالش برانگیز است. جالب است بدانید که داده های بدون ساختار بر داده های ساختار یافته در دنیای واقعی غالب هستند. برای نمایش این داده‌ها ممکن است از هر قالبی، از جمله متن، صدا، و ویدیو استفاده شود.

دلیل اهمیت داده‌ ها چیست؟

با نگاهی به آمار زیر ببینید در زندگی روزمره مردم چه اتفاقی می افتد:

• به طور متوسط روزانه مردم در سراسر جهان:
  روزانه بیش از 300 میلیارد ایمیل و 500 میلیون توییت ارسال می‌کنند.
• واتساپ به کاربران این امکان را می دهد که روزانه بیش از 65 میلیارد پیام ارسال کنند.
• گوگل 6 میلیارد جستجو دریافت کرده است.
• نزدیک به 4 پتابایت داده توسط فیس بوک تولید می شود.
• حجم کل داده ها در سراسر جهان تا سال 2025 به 463 اگزابایت خواهد رسید.

در دنیای تجارت مدرن، داده ها یکی از با ارزش ترین دارایی ها هستند. در واقع، فوربس مدت‌هاست که این را پیش‌بینی کرده و بیان می‌کند که پیش‌بینی می‌شود کل بازار داده تقریباً دو برابر شود.

ظهور کلان داده، علوم داده و تجزیه و تحلیل داده‌ها

کلان داده، علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها در حال بسیار محبوب شده‌اند.
چشم انداز کلان داده اکنون به دلیل رشد اقتصاد دیجیتال تغییر کرده است. عبارات کلان داده، علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها علیرغم تفاوت های آشکار بین این ایده ها اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند.
در نتیجه، متقاضیان اغلب یک نقش شغلی نادرست را انتخاب می‌کنند که با مجموعه مهارت‌های آنها همخوانی ندارد. بنابراین، درک تفاوت آنها با یکدیگر بسیار مهم است. پس بیایید در مورد تفاوت این سه اصطلاح با یکدیگر بحث کنیم.

“کلان داده” چیست؟

در دنیای فناوری، عباراتی مانند کلان داده، علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها چیزی بیش از اصطلاحات تخصصی فنی هستند. اگرچه این مفاهیم به هم مرتبط هستند، اما از جنبه های مهمی با هم تفاوت دارند.
فوربس تخمین می زند میلیون‌ها توسعه‌دهنده در سراسر جهان – یا بیش از 25٪ از همه توسعه‌دهندگان – در حال حاضر در پروژه‌های داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل پیشرفته مشغول هستند.
کلان داده شامل حجم عظیمی از داده‌های پیچیده است که یک سیستم پردازش داده معمولی نمی‌تواند از عهده آن برآید. کلان داده از ابزارها و فرآیندهایی تشکیل شده است که داده ها را استخراج می کند، به طور سیستماتیک آن ها را ذخیره می کند و اطلاعات مفیدی را استخراج می کند. انواع مختلف داده ای که Big Data با آنها کار می کند به شرح زیر است:

• ساختاریافته: داده هایی که ساختار یافته اند در این دسته قرار می گیرند. این طرح ثابت است. به همین دلیل، درک و تجزیه و تحلیل داده های ساختار یافته ساده است.
• داده‌های نیمه ساختاریافته: داده های نیمه ساختاریافته شامل اطلاعات در تعدادی فرمت فایل از جمله XML، JSON و CSV است. درک این داده ها چالش برانگیز است، زیرا خیلی سازماندهی نشده اند.
• داده های بدون ساختار: این دسته از داده ها فاقد طرح یا ساختار از پیش تعیین شده هستند. ماهیت بدون ساختار داده های دنیای واقعی، درک آن را دشوار می کند. برای تولید این داده ها از کانال های دیجیتالی مانند تلفن همراه، اینترنت، رسانه های اجتماعی و وب سایت های تجارت الکترونیک استفاده می شود.

کیفیت داده های بزرگ

ساختار و اهمیت داده های بزرگ توسط چند ویژگی خاص تعیین می شود. در زیر هر یک از شش ویژگی کلان داده توضیح داده شده است.

حجم: حجم قابل توجهی از داده ها هر روز از منابع متعدد تولید می شود. ذخیره سازی این کلان داده نیازمند تلاش مضاعف بود. با این حال، ما می توانیم این حجم عظیم از داده ها را به طور موثر با کمک Big Data Hadoop ذخیره کنیم.

تنوع: طیف وسیعی از اطلاعات از منابع مختلف جمع آوری می شود. این اطلاعات ممکن است به صورت متن، صدا، ویدئو، تصاویر یا اسناد بدون ساختار ارائه شوند. ابزارهای پردازش داده های بزرگ به پردازش هر دو نوع داده های ساختاریافته و بدون ساختار کمک می کنند.
استفاده از اینترنت در عصر دیجیتال کنونی روز به روز به سرعت در حال افزایش است. بنابراین سرعت تولید داده سریعتر می شود. به منظور درک روند داده ها و برآوردن تقاضاهای بازار، اصطلاح “سرعت” به سرعت تولید و پردازش این داده ها اشاره دارد.

دقت: مربوط به کالیبر داده هایی است که جمع آوری شده است. هنگام جمع آوری داده ها، سازمان ها باید مراقب باشند که اطلاعات دقیق و مرتبط با نیازهای آنها باشد.

ارزش: جمع آوری کلان داده شامل جمع آوری اطلاعاتی است که دارای ارزش تجاری برای سازمان ها است. از طریق آن، توانایی آنها برای رقابت در بازار و افزایش سود بیشتر می‌شود.

تغییرپذیری: روندهای بازار دائماً در حال تغییر است که این همان تغییرپذیری است. فراوانی این تغییر را تغییرپذیری آن می گویند. کلان داده به کسب و کارها در مدیریت این اطلاعات فراوان برای ارائه جدیدترین محصولات کمک می کند.