大数据和数据科学的原理和区别

有没有想过是选择大数据还是数据科学？如果你对数据感兴趣，又是一个技术怪胎，你可能至少有一次会陷入这样的困境。在我们生活的数字世界中，数据正日益成为组织最有价值的资产。如果有一天它超过金价，那就不奇怪了。但要探索每一点数据，我们需要的不仅仅是基础知识。大数据和数据科学技术以数据为核心内容，实施着各种各样的行动。

尽管大数据和数据科学是两种不同的技术，但它们是以数据为基础相互联系的。这两种技术在数字进化中都扮演着重要角色。越来越多的公司在各个领域采用大数据和数据科学来加强日常工作。由于数据正在迅速改变我们的生活和交流方式，大数据和数据科学应用有助于收集、整理和研究数据，以提高组织的绩效。数据科学是统计学的延伸，借助计算机科学技术处理大数据集。另一方面，大数据涉及来自不同来源的大量异构数据。在本文中，我们将解开每一个结，揭示数据科学和大数据之间的区别。

定义

大数据代表了大量的数据，包括结构化和非结构化的数据，这些数据每天都会淹没企业。数据量非常大，传统的数据管理工具都无法有效地存储或处理数据。但是，大量的数据可以用来解决人类难以通过简单计算解决的业务问题。

数据科学是一个处理大量数据以获取有意义的信息并做出商业决策的领域。数据科学融合了各种工具、算法和机器学习原理，目的是从原始数据中发现隐藏的模式。“数据科学”一词诞生于2008年，当时各公司意识到需要能够熟练组织和分析大量数据的数据专业人员。

概念

大数据拥有从多个数据源生成的各种数据类型。因此，用传统的数据分析方法很难实现大数据方法。相反，非结构化数据需要专门的数据建模技术、工具和系统来提取组织所需的见解和信息。

数据科学是一个专门的领域，充满了智能数据捕获技术、数据清理、挖掘和编程，以准备和调整大数据进行智能分析，以提取见解和信息。数据科学是一个相对具有挑战性的领域，因为在大量数据中，结合和应用不同的方法、算法和复杂的编程技术来进行智能分析是非常复杂的。

应用

金融服务中的大数据：信用卡公司、零售银行、私人财富管理咨询、保险表格、风险基金和机构投资银行等金融服务每天都收集大量数据。为了使数据更有价值，他们使用大数据来解决常见问题。不幸的是，这些数据是生活在多个不同系统中的多结构数据，只有大数据才能管理。实体执行客户分析、合规分析、欺诈分析和运营分析以缓解财务问题。

游戏中的大数据：在线资源是数据的大来源。特别是，游戏行业是大数据的巨大创造者。一个在线游戏的单帧需要100mb的数据来渲染。想想游戏行业每天都会产生多少数据。是的，它超越了数不清的范围。

医疗保健领域的大数据：随着医疗保健行业越来越受到重视，从事该行业的组织和高管们发现，技术是加速医疗流程的解决方案。医院和医疗服务提供商存储大数据，以分析和执行诸如跟踪和优化患者流入、跟踪设施中设备和药物的使用、组织患者信息等任务。

推荐中的数据科学：推荐系统在现代世界越来越普遍。我们每天都会遇到推荐系统，发现它们非常棒。甚至在我们寻找更多内容之前，在线推荐系统就建议我们可能喜欢什么。这是一种向消费者推销产品的营销方法。许多公司已经开始使用推荐系统来提高销售额。

推荐中的数据科学：推荐系统在现代世界越来越普遍。我们每天都会遇到推荐系统，发现它们非常棒。甚至在我们寻找更多内容之前，在线推荐系统就建议我们可能喜欢什么。这是一种向消费者推销产品的营销方法。许多公司已经开始使用推荐系统来提高销售额。

广告中的数据科学：数字广告有着不同于传统广告的点击率。因此，在正确的时间和地点发布正确的广告在网络广告活动中是非常重要的。数字营销人员使用数据科学算法来展示横幅和数字广告牌，从而获得最大的收视率。

互联网搜索中的数据科学：由于互联网是数字社会的先知，我们在网上搜索一切。幸运的是，我们大部分时间都得到了相关的内容。数据科学正被应用于在线搜索引擎，以使我们得到我们期望的结果。它遍历我们以前的浏览历史，并根据我们的常规搜索过滤结果。

工作职责

大数据工程师的核心职能与数据工程师类似。数据工程师应该设计大数据平台的架构，维护数据管道，定制和管理集成工具、数据库、仓库和分析系统，管理和构建数据，为数据科学家建立数据访问工具。一些常见的大数据职业是，

大数据工程师

大数据分析师

数据可视化开发者

业务分析专家

机器学习科学家

数据科学家与业务主管密切合作，以了解他们的目标，并确定如何使用数据来实现这些目标。他们设计建模过程，创建算法和预测模型，以提取业务需要的数据，并帮助分析数据和与同行分享见解。一般来说，数据科学家有权提出正确的问题来开始发现过程、获取数据、清理和存储数据、探索数据分析、应用数据科学技术等，以改进业务功能。数据科学领域最常见的职业是，

数据科学家

数据分析师

数据架构师

数据工程师

商业智能专家
责编AJX