डेटा वैज्ञानिक बनाम बिग डेटा के बीच मतभेद
एक डेटा वैज्ञानिक को अंतिम डेटा की प्रस्तुति तक डेटा लोडिंग से शुरू होने वाले पूर्ण डेटा झील वास्तु-कला के पूरे प्रवाह का ज्ञान होना चाहिए। जबकि बिग डेटा पूरे वास्तुकला के हिस्सों में से एक है।
डेटा लाइफसाइकिल नीचे की तरह होगा:
- डेटा वेयरहाउस उपकरण, प्रबंधित दस्तावेज़ रिपोजिटरी, फ़ाइल शेयर, डेटाबेस, और क्लाउड या बाहरी जैसे किस्मों के स्रोतों से विशाल डेटा आया ।
- डेटा एचडीएफएस सिस्टम को लोड किया गया है जिसे एंटरप्राइज़ डेटा लेक कहा जाता है। बिग डेटा को समझने के समय इसे सीखने की आवश्यकता हो सकती है। यह कैसे लोड किया गया और यह कैसे स्टोर करता है।
- डेटा सफलतापूर्वक लोड होने के बाद, उन डेटा को चुनने के लिए कई विधियां हैं और एक को बिग डेटा डिक्शनरी बनाने की आवश्यकता है।बहुत लोकप्रिय में से एक है हाइव जो डेटा को टेबल की तरह लोड करता है और हाइवक्यूएल का समर्थन करता है (जो भाषा की तरह एसक्यूएल है )। यह आंतरिक रूप से नक्शे को कम करने के लिए उपयोग किया जाता है जो बिग डेटा को समझने के लिए सीखना आवश्यक है।
- अब व्यापार नियम बनाने की एक और संभावना है जो विश्लेषण के लिए बिग डेटा शब्दकोश का उपयोग करेगी और रिपोर्टिंग उद्देश्य होगी। इन व्यवसाय नियमों को व्यवसाय नियम विकास द्वारा लिखा गया था, जो मुख्य रूप से सांख्यिकी, गणित, और भविष्यवाणी गणना सहित उस संगठन के वर्तमान व्यवसाय की अद्भुत समझ में विशेषज्ञ हैं।
- अब व्यवसाय नियम और बिग डेटा शब्दकोश दोनों तैयार हैं।अब रिपोर्ट विकास के लिए कार्य। उन्होंने बिग डेटा डिक्शनरी का उपयोग करके व्यवसाय नियम विकास द्वारा परिभाषित नियमों के आधार पर विभिन्न दृश्यों में रिपोर्टिंग संरचना तैयार की। रिपोर्ट आसानी से सुलभ हो सकती है और उस संगठन के लिए भविष्य की संभावना प्रदान कर सकती है।
अब, अगर हम पूरे प्रवाह पर विचार करते हैं तो 4 प्रकार के लोग सेट अप, तैनाती और प्रस्तुति के लिए शामिल होते हैं।
- हडूप एडमिन (एचडीएफएस सिस्टम स्थापित करने के लिए)
- बिग डेटा विकास (डेटा लोड करने और उन विशाल डेटा को लाकर शब्दकोश तैयार करने के लिए ज़िम्मेदार)
- व्यापार नियम विकास (व्यवसाय नियम विकसित करने के लिए ज़िम्मेदार)
- रिपोर्ट विकास (उपयोगकर्ता को अंतिम रूप देने के लिए डिज़ाइन और प्रेजेंटेशन)
अब एक डेटा वैज्ञानिक के पास 4 से अधिक हिस्सों का पूरा ज्ञान होना चाहिए जो आम तौर पर व्यक्तिगत ज़िम्मेदारी के रूप में विभाजित होते हैं।
डेटा वैज्ञानिक बनाम बिग डेटा के बीच हेड टू हेड तुलना
नीचे डेटा वैज्ञानिक बनाम बिग डेटा के बीच शीर्ष 3 तुलना है
डेटा वैज्ञानिक बनाम बिग डेटा के बीच महत्वपूर्ण अंतर
डेटा वैज्ञानिक बनाम बिग डेटा के बीच कुछ महत्वपूर्ण मतभेदों को नीचे समझाया गया है
- डेटा वैज्ञानिक को डेटा लोडिंग तैयार करने और डेटा डिक्शनरी तैयार करने के लिए लाने सहित संपूर्ण डेटा झील वास्तु-कला का ज्ञान है। जबकि बिग डेटा केवल डेटा लोडिंग, डेटा लाने और डेटा डिक्शनरी कार्य तैयार करने पर सीमित हैं।
- उचित निष्पादन पर डेटा वैज्ञानिक की जिम्मेदारी और अंत तक प्रवाह के लिए एक विकसित अंत, डेटा लोडिंग से लेकर अंतिम उपयोगकर्ता तक प्रस्तुति तक।जबकि बिग डेटा अपेक्षित डेटा लोडिंग और अपेक्षित डेटा डिक्शनरी तैयार करने के लिए डेटा लाने का डेटा सुनिश्चित करता है।
- प्रस्तुति पर उपयोगकर्ता को समाप्त करने के लिए सिस्टम प्रदर्शन में सुधार के लिए, डेटा वैज्ञानिक मुख्य रूप से बिग डेटा लोगों पर निर्भर करते हैं, क्योंकि डेटा लाने वाले भाग पर अधिकतम प्रदर्शन ट्यूनिंग संभव हो सकती है।जबकि डेटा लोडिंग और डेटा लाने के तर्क में डेटा या गति अनुकूलन पर बिग डेटा लोग पूरी तरह उत्तरदायी होते हैं। लोग सामान्य रूप से मानचित्र पर ट्यूनिंग में शामिल होते हैं या डेटा वॉल्यूम या संगठन की आवश्यकता के आधार पर पूरे सेट को हाइव या स्पार्क तक ले जाते हैं।
- डेटा वैज्ञानिक को व्यवसाय नियमों या प्रस्तुति तर्क तैयार करने में मदद के लिए किसी भी संगठन की व्यावसायिक आवश्यकता पर स्पष्ट ज्ञान होना चाहिए।वे अपने व्यावसायिक प्रदर्शन या वर्तमान गतिविधि के आधार पर संगठन विकास की उचित संभावना प्रदान करने के लिए प्रमुख व्यक्ति हैं। जबकि बिग डेटा लड़के को संगठन व्यवसाय या प्रस्तुति तर्क के बारे में जानने की आवश्यकता नहीं है। वे लोग मुख्य रूप से ध्यान केंद्रित करते हैं कि कैसे विभिन्न स्रोतों से डेटा सुचारू रूप से लोड होता है और डेटा शब्दकोश तैयार करने के लिए तेजी से प्राप्त किया जा सकता है।
- डेटा वैज्ञानिक के पास सामान्य रूप से एचडीएफएस सिस्टम सेट अप पर बुनियादी ज्ञान होता है । जबकि बिग डेटा वाले व्यक्ति को एचडीएफएस सिस्टम की पूरी स्थापना के बारे में पता है, चाहे वे उस कार्य पर व्यवस्थापक के रूप में शामिल हों या नहीं। डेटा लोडिंग या डेटा लाने पर प्रदर्शन ट्यूनिंग के साथ काम करने के रूप में स्पष्ट रूप से उस सिस्टम सेट से संबंधित हैं। सिस्टम की बढ़ती संख्या डेटा लोडिंग या फेचिंग के प्रदर्शन को स्वचालित रूप से प्रभावित कर देगी। लेकिन सब कुछ इस बात पर निर्भर करता है कि उस संगठन के लिए वास्तव में कितना डेटा आवश्यक है जिसने फिर से डेटा वैज्ञानिक द्वारा निर्णय लिया।
- नियम विकास एक है यदि डेटा वैज्ञानिक के लिए महत्वपूर्ण कार्य है, जबकि बिग डेटा लोग आसानी से उस से बच सकते हैं।
डेटा वैज्ञानिक बनाम बिग डेटा तुलना तालिका
नीचे डेटा वैज्ञानिक और बिग डेटा के बीच तुलना तालिका है
| आधारित है
तुलना |
डेटा वैज्ञानिक | बिग डेटा |
| मुख्य कार्य | डेटा लोडिंग से लेकर अंतिम उपयोगकर्ता तक प्रस्तुति तक डेटा लोडिंग से शुरू होने वाले डेटा झील वास्तु-कला के प्रवाह को समाप्त करने के लिए सुनिश्चित करें। | बड़ी डेटा लोडिंग को तैयार करने के लिए आसानी से डेटा लोड करना सुनिश्चित करें और उन डेटा को बिग डेटा डिक्शनरी तैयार करने के लिए लाएं जिन्हें व्यापार नियमों को लागू करके अंतिम उपयोग प्रस्तुत करने के लिए आसानी से उपयोग किया जा सके। |
| ज्ञान | अंतिम नियम के लिए व्यवसाय नियम, वर्तमान संगठन व्यापार ट्रैक और उपयोगकर्ता के अनुकूल प्रस्तुति समेत पूरे प्रवाह का ज्ञान होना चाहिए। | विभिन्न स्रोतों से आसानी से लोड होने वाले विशाल डेटा का ज्ञान होना चाहिए, और किसी भी गलती के बिना जितनी जल्दी संभव हो सके डेटा लेना चाहिए। |
| प्रौद्योगिकी | डेटा वैज्ञानिक आमतौर पर हाइव, मैप घटा, आर, स्पार्क या संबंधित प्रौद्योगिकियों या उपकरणों जैसी सभी तकनीकों या प्रसंस्करण उपकरण का विचार रखते हैं। | उन लोगों के पास डेटा लोडिंग और संबंधित तकनीक या उपकरण लाने वाले डेटा पर स्पष्ट विचार हैं। आमतौर पर हाइव, स्पार्क, मैपराइडस, पिग, कैसंद्रा आदि पर विशेषज्ञ |
निष्कर्ष
डेटा वैज्ञानिक और बिग डेटा एक समान प्रकार के विशेषज्ञ हैं जो एक वर्तमान प्रारूप में डेटा (विभिन्न स्रोतों से आए) को स्थानांतरित करने में मदद करते हैं, जिसने भविष्य के विकास या सुधार बिंदुओं की संभावना के बारे में उस विशिष्ट संगठन को उचित पहचान या मार्गदर्शन दिया है।
तो एक निष्कर्ष डेटा विज्ञान के रूप में पूरे वर्गों के नीचे ज्ञान हो सकता है
- हडूप एडमिन (एचडीएफएस सिस्टम स्थापित करने के लिए)
- बिग डेटा विकास (डेटा लोड करने और उन विशाल डेटा को लाकर शब्दकोश तैयार करने के लिए ज़िम्मेदार)
- व्यापार नियम विकास (व्यवसाय नियम विकसित करने के लिए ज़िम्मेदार)
- रिपोर्ट विकास (उपयोगकर्ता को अंतिम रूप देने के लिए डिज़ाइन और प्रेजेंटेशन)
और बिग डेटा विकास के पास ज्ञान है:
- विभिन्न प्रकार के संसाधनों से डेटा लोडिंग की प्रक्रिया।
- संरचना और असंगठित डेटा को स्वीकार करना, और सिस्टम आवश्यकता के आधार पर उन डेटा को लोड करने के लिए प्रबंधन करना।
- एचडीएफएस और मानचित्र-प्रोग्रामिंग को कम करने का पूरा ज्ञान।
- अद्यतन डेटा इंजन जैसे हाइव या स्पार्क का ज्ञान।
- अंतिम उपयोगकर्ता की आवश्यकता के आधार पर डेटा अनुकूलन में बहुत अधिक शामिल है।
- पूरे डेटा प्रवाह वास्तुकला के डेटा प्रवाह सुनिश्चित करने के लिए एक प्रमुख सदस्य में से एक।
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