Differenza tra Big Data e Data Science 

Da molti anni ormai, i dati non sono più considerati statici o obsoleti, la cui utilità o valore era terminato una volta raggiunto lo scopo per cui erano stati raccolti. Piuttosto, i dati sono diventati una materia prima del business, un elemento vitale, utilizzato per creare una nuova forma di valore economico. In effetti, i dati sono un tesoro di innovazione e servizi nel mondo digitale di oggi, pronti a dimostrare il proprio valore con gli strumenti giusti. I progressi tecnologici e la proliferazione di Internet hanno dato origine a un universo completamente nuovo di nuovi contenuti, nuovi dati e nuove fonti di informazioni tutt’intorno a noi. Le scienze come l’astronomia e la genomica hanno coniato il termine “Big Data”. Il concetto sta ora migrando verso tutte le aree funzionali dell’attività umana. A prescindere da come lo si definisca, il fenomeno dei Big Data è sempre più presente e sempre più importante. I Big Data hanno un enorme potenziale di valore e innumerevoli opportunità per plasmare il futuro. La scienza dei dati è il mezzo principale per scoprire e sfruttare quel potenziale.

Big Data

Non esiste una definizione specifica di Big Data, a prescindere; il fenomeno dei Big Data è onnipresente. Big Data è un termine onnicomprensivo che si riferisce al volume di informazioni così grande, così vasto e così complesso che non può essere gestito con strumenti di elaborazione dati convenzionali. La quantità di informazioni non rientra più nella memoria che i computer utilizzano per l’elaborazione, quindi l’ingegneria ha iniziato a lavorare su nuovi strumenti in grado di analizzare tutto. Ciò dà origine a nuove tecnologie di elaborazione come MapReduce e Hadoop di Google, che sono uscite da Yahoo. L’ idea di basedietro i Big Data c’è che tutto ciò che facciamo lascia una traccia digitale, o dati, che possono essere analizzati per ottenere informazioni utili. I Big Data sono caratterizzati da quattro V: volume, varietà, velocità e veridicità. Al livello più elementare, i Big Data sono una raccolta di dati che possono essere analizzati per scopi aziendali.

Data Science

I Big Data hanno un potenziale di valore enorme e Data Science è il mezzo principale per scoprire e sfruttare quel potenziale. La Data Science (in italiano scienza dei dati) è un campo interdisciplinare che si occupa di tutto ciò che riguarda i dati, fornendo modi per trarre vantaggio dai Big Data. La capacità di raccogliere dati elettronicamente ha spinto l’emergere del nuovo entusiasmante campo della scienza dei dati: riunire le discipline dell’informatica e della statistica per analizzare i volumi follemente enormi di dati che portano alla scoperta della conoscenza. L’ idea alla base della Data Science è identificare i modelli, scoprire le relazioni e dare un senso ai dati grezzi. È un campo che si occupa del complesso mondo dei dati mentre utilizza una miscela di strumenti e algoritmi per estrarre informazioni utili dai dati.

Differenza tra Big Data e Data Science

Innanzitutto, Big Data si riferisce ai grandi volumi di dati che sono troppo vasti e complessi per essere archiviati ed elaborati con le applicazioni di elaborazione dati tradizionali. I Big Data includono tutti i tipi di dati, che aiutano a fornire le informazioni giuste, alla persona giusta, nella giusta quantità, al fine di aiutare a prendere decisioni informate. La scienza dei dati è un campo che comprende tutto ciò che riguarda i dati, inclusi i modi per trarre vantaggio dai Big Data. La Data Science è il mezzo principale per scoprire e sfruttare il potenziale dei Big Data.

In altre parole, i Big Data hanno un potenziale di valore enorme e Data Science è il mezzo principale per scoprire e sfruttare quel potenziale. I Big Data sono dati o informazioni che possono essere utilizzati per analizzare gli insight. L’obiettivo finale del lavorare con i Big Data è estrarre informazioni utili. Data Science sfrutta le opportunità offerte dai Big Data utilizzando nuovi metodi derivati ​​dalla statistica, dall’informatica e dall’intelligenza artificiale. Sebbene l’applicazione delle pratiche di Data Science ai Big Data sia una preziosa strategia differenziale, è probabile che diventi una competenza di base standard in un futuro non così lontano.

Scopo Big Data e Data Science

Il vero valore dei Big Data non è nei grandi volumi di dati, ma in cosa possiamo farci. Non è la quantità di dati che fa la differenza, ma la capacità degli analisti di analizzare set di dati vasti e complessi che prima non potevano essere fatti. Lo scopo è aiutare le aziende a creare nuove opportunità di crescita o ottenere un vantaggio significativo rispetto alle pratiche commerciali tradizionali. Lo scopo della Data Science è sfruttare le opportunità che i Big Data presentano utilizzando nuove architetture di dati, principi, strumenti e algoritmi.