Tìm hiểu về Big Data: Data science và Data Analytics

Spread the love

Hãy cùng phân loại hai thuật ngữ này, sự khác nhau giữa cả hai, và ý nghĩa của nó. Dù sao thì, phân biệt được hai thuật ngữ này ngày nay là rất quan trọng. Big data đang trở nên quan trọng hơn trong thế giới của chúng ta, và có rất nhiều khía cạnh khác nhau của khái niệm này đáng để khám phá.

 

data analytics

Nhưng trước tiên, Big Data là gì

Big data được biết đến là khối lượng dữ liệu khổng lồ mà không thể xử lý được cách bằng các kỹ thuật truyền thống. Việc xử lý big data bắt đầu với dữ liệu thô chưa được tổng hợp và không thực sự có thể lưu trữ trong bộ nhớ của một máy tính duy nhất. Mỗi ngày, big data tràn ngập các doanh nghiệp. Nó là thứ được sử dụng để phân tích thông tin chi tiết để hỗ trợ việc ra quyết định tốt hơn và lập kế hoạch chiến lược kinh doanh.

Theo trang Gartner, định nghĩa của Big Data là “Tài nguyên thông tin đa dạng cao, tốc độ cao, cần các hình thức xử lý thông tin hiệu quả và sáng tạo và có thể cho phép tăng cường quyết định, hiểu biết và tự động hóa quy trình . ” Tuy nhiên, Big data có những điểm yếu nhất định.

Data science vs data analytics:

 

data science

Data Science:

Đây là một lĩnh vực bao gồm tất cả mọi thứ liên quan đến việc chuẩn bị, chọn lọc và phân tích, xử lý dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Data science kết hợp toán học, thống kê, thu thập dữ liệu một cách thông minh, lập trình, giải quyết vấn đề, làm sạch dữ liệu, chuẩn bị và sắp xếp dữ liệu.

Đơn giản có thể nói rằng đó là sự kết hợp của một số kỹ thuật được sử dụng khi cố gắng lấy thông tin và chi tiết từ dữ liệu, nó không chỉ là những truy vấn SQL cơ bản.

 

Data Analytics:

Điều này liên quan đến việc áp dụng các quy trình thuật toán hoặc cơ học trong việc rút ra một cái nhìn sâu sắc. Ví dụ, tìm mối tương quan hợp lý giữa các bộ dữ liệu bằng cách chạy một số thuật toán nhất định. Data analytics được nhiều ngành sử dụng để cho phép họ đưa ra các quyết định tốt hơn và xác minh hoặc bác bỏ các mô hình và lý thuyết hiện có.

Data Analytics tập trung chủ yếu vào suy luận, đó là hành động đưa ra kết luận chủ yếu dựa vào kiến thức của nhà nghiên cứu.

 

Tại sao nó lại quan trọng?

Khoa học dữ liệu đóng một vai trò rất lớn trong việc nghiên cứu máy móc và trí tuệ nhân tạo. Một điều rất cần thiết trong thị trường hiện nay là có thể sàng lọc và kết nối lượng dữ liệu khổng lồ, tiếp theo là tạo các thuật toán và chức năng cho phép các thực thể ảo rút ra dữ liệu.

Phát biểu của Google, công ty gần đây đã mua lại Kaggle, một cộng đồng trực tuyến tổ chức cuộc thi tìm hiểu về khoa học dữ liệu và máy học. Thực tế, công nghệ này chính là tương lai – và Google biết điều đó. Đó là lý do tại sao hiểu được sự phân biệt giữa các thuật ngữ này là rất quan trọng.

Suy cho cùng, hai thuật ngữ này cũng không quá khó hiểu. Cả hai đều là những thám tử dữ liệu, những người phân loại các tập hợp thống kê lớn, số liệu, báo cáo, v.v … cho đến khi họ tìm thấy thông tin cần thiết mà họ đến. Cách làm và mục tiêu cuối cùng có thể khác nhau, nhưng cả hai lại không quá khác biệt.

 

Chúng ta đã cùng nắm bắt được ranh giới mỏng manh phân biệt hai khái niệm data science và data analytics. Nhưng đây chỉ là sự bắt đầu. Có nhiều dữ liệu hơn về hai thuật ngữ này. Và, như tôi đã nói nhiều lần trong phần này, dữ liệu rất quan trọng. Nó đã trở nên nổi bật hơn trong cuộc sống của chúng ta vì nó liên quan đến tất cả mọi thứ từ thể thao đến hẹn hò với kinh doanh đến thuốc. Việc dữ liệu quyết định hành động của chúng ta đã và đang xảy ra rồi, vì vậy không bao giờ là quá thừa khi học hỏi nhiều về Big Data ý nghĩa của nó đối với cuộc sống của bạn.