बिग डेटा बनाम डेटा विज्ञान के बीच अंतर
बिग डेटा बनाम डेटा विज्ञान, वर्तमान में, हम सभी बड़े डेटा की अवधारणा के परिणामस्वरूप दुनिया भर में और इंटरनेट पर उत्पन्न जानकारी की अभूतपूर्व वृद्धि देख रहे हैं । यह अवधारणा विभिन्न स्रोतों से विषम डेटा के बड़े संग्रह को संदर्भित करती है और आमतौर पर मानक डेटाबेस स्वरूपों में उपलब्ध नहीं होती है जिन्हें हम आमतौर पर जानते हैं। बिग डेटा में सभी प्रकार के डेटा शामिल हैं अर्थात् संरचित, अर्ध-संरचित और असंगठित जानकारी जो इंटरनेट पर आसानी से पाई जा सकती हैं। बिग डेटा में शामिल हैं,
- असंगठित डेटा – सोशल नेटवर्क, ईमेल, ब्लॉग , ट्वीट्स , डिजिटल इमेजेस , डिजिटल ऑडियो / वीडियो फ़ीड्स, ऑनलाइन डेटा स्रोत , मोबाइल डेटा , सेंसर डेटा , वेब पेज आदि।
- अर्ध-संरचित – एक्सएमएल फाइलें, प्रणाली लॉग फाइल, टेक्स्ट फाइल इत्यादि।
- संरचित डेटा – आरडीबीएमएस (डेटाबेस), ओएलटीपी, लेनदेन डेटा, और अन्य संरचित डेटा प्रारूप।
इसलिए, इसके प्रकार या प्रारूप के बावजूद सभी डेटा और जानकारी को बिग डेटा के रूप में समझा जा सकता है। बड़ी डेटा प्रोसेसिंग आमतौर पर एकाधिक स्रोतों से एकत्रित डेटा के साथ शुरू होती है।
चित्रा: बिग डेटा के लिए डेटा स्रोतों का एक उदाहरण
पारंपरिक डेटा विश्लेषण विधियों का उपयोग करके बड़ी डेटा प्रोसेसिंग आसानी से हासिल नहीं की जा सकती है । इसके बजाए, गैर-संरचित डेटा को संगठनों द्वारा आवश्यक अंतर्दृष्टि और जानकारी निकालने के लिए विशेष डेटा मॉडलिंग तकनीकों, उपकरण और प्रणाली की आवश्यकता होती है। डेटा विज्ञान एक वैज्ञानिक दृष्टिकोण है जो बिग डेटा को संसाधित करने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय विचारों और कंप्यूटर उपकरण लागू करता है।
डेटा विज्ञान एक विशेष क्षेत्र है जो अंतर्दृष्टि और जानकारी निकालने के लिए बुद्धिमान विश्लेषण के लिए बिग डेटा तैयार करने और संरेखित करने के लिए आंकड़े, गणित, बुद्धिमान डेटा कैप्चर तकनीकों, डेटा सफाई, माइनिंग और प्रोग्रामिंग जैसे कई क्षेत्रों को जोड़ता है। यद्यपि यह आसान लग सकता है, डेटा विज्ञान बड़े पैमाने पर डेटा में बुद्धिमान विश्लेषण करने के लिए विभिन्न विधियों, एल्गोरिदम, और जटिल प्रोग्रामिंग तकनीकों के संयोजन और लागू करने में शामिल जटिलताओं के कारण काफी चुनौतीपूर्ण क्षेत्र है। इसलिए, डेटा विज्ञान का क्षेत्र बिग डेटा से विकसित हुआ है, या बिग डेटा और डेटा विज्ञान अविभाज्य है। हालांकि, बिग डेटा और डेटा विज्ञान के बीच कई अंतर हैं।
हेड टू हेड तुलना बिग डेटा बनाम डेटा विज्ञान (इंफोग्राफिक्स)
बिग डेटा बनाम डेटा विज्ञान के बीच महत्वपूर्ण अंतर
बिग डेटा और डेटा विज्ञान अवधारणाओं के बीच मुख्य अंतर कुछ नीचे दिए गए हैं:
- संगठनों को दक्षता में सुधार, नए बाजारों को समझने और प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने के लिए बिग डेटा की आवश्यकता है, जबकि डेटा विज्ञान समय-समय पर बिग डेटा की क्षमता को समझने और उपयोग करने के तरीकों या तंत्र प्रदान करता है।
- वर्तमान में, संगठनों के लिए, एकत्रित किए जा सकने वाले मूल्यवान डेटा की कोई सीमा नहीं है, लेकिन संगठनात्मक निर्णयों के लिए सार्थक जानकारी निकालने के लिए इस डेटा का उपयोग करने के लिए, डेटा विज्ञान की आवश्यकता है।
- बिग डेटा इसकी वेग विविधता और मात्रा (जिसे 3बनाम के रूप में जाना जाता है) द्वारा विशेषता है, जबकि डेटा विज्ञान 3वी द्वारा वर्णित डेटा का विश्लेषण करने के तरीकों या तकनीकों को प्रदान करता है।
- बिग डेटा प्रदर्शन की संभावना प्रदान करता है।हालांकि, प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए अपनी क्षमता का उपयोग करने के लिए बिग डेटा से अंतर्दृष्टि जानकारी खोदना एक महत्वपूर्ण चुनौती है। डेटा विज्ञान कटौतीत्मक और आकस्मिक तर्क के अलावा सैद्धांतिक और प्रयोगात्मक दृष्टिकोण का उपयोग करता है। असंगठित डेटा के जटिल जाल से सभी छिपी अंतर्दृष्टिपूर्ण जानकारी को उजागर करने की ज़िम्मेदारी लेता है, इस प्रकार बिग डेटा की संभावना का एहसास करने के लिए संगठनों का समर्थन करता है।
- बिग डेटा विश्लेषण डेटासेट की बड़ी मात्रा से उपयोगी जानकारी का माइनिंग करता है।विश्लेषण के विपरीत, डेटा विज्ञान कंप्यूटर सीखने के लिए कंप्यूटर सीखने के लिए कंप्यूटर सीखने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम को बिग डेटा से भविष्यवाणियां करने के लिए बहुत प्रोग्रामिंग के बिना सीखने के लिए बनाता है। इसलिए डेटा विज्ञान को बिग डेटा एनालिटिक्स के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए।
- बिग डेटा प्रौद्योगिकी ( हडूप, जावा , हाइव , इत्यादि), वितरित कंप्यूटिंग, और विश्लेषिकी उपकरण और सॉफ्टवेयर के साथ अधिक संबंधित है । यह डेटा विज्ञान का विरोध करता है जो व्यापार निर्णयों के लिए रणनीतियों, गणित, सांख्यिकी और डेटा संरचनाओं और पहले वर्णित विधियों का उपयोग कर डेटा प्रसार पर केंद्रित है।
बिग डेटा और डेटा विज्ञान के बीच उपरोक्त मतभेदों से, यह ध्यान दिया जा सकता है कि डेटा विज्ञान को बिग डेटा की अवधारणा में शामिल किया गया है। कई विज्ञान क्षेत्रों में डेटा विज्ञान एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। डेटा विज्ञान बड़े आंकड़ों पर पूर्वानुमानित विश्लेषण के माध्यम से उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए काम करता है जहां परिणाम स्मार्ट निर्णय लेने के लिए उपयोग किए जाते हैं। इसलिए, डेटा विज्ञान को दूसरे तरीके के बजाय बिग डेटा में शामिल किया गया है।
बिग डेटा बनाम डेटा विज्ञान तुलना तालिका
नीचे दी गई तालिका बिग डेटा और डेटा विज्ञान के बीच मौलिक अंतर प्रदान करती है।
| तुलना के लिए आधार | बिग डेटा | डेटा विज्ञान |
| अर्थ |
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| संकल्पना |
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| गठन का आधार |
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| उपयेाग क्षेत्र |
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| पहुंच |
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निष्कर्ष
इस पोस्ट में बिग डेटा और डेटा विज्ञान के उभरते क्षेत्र का पता लगाया गया है। आने वाले सालों में रहने के लिए यहां बड़ा आंकड़ा है क्योंकि मौजूदा आंकड़ों के विकास के रुझानों के मुताबिक फोर्ब्स पत्रिका के अनुमान के मुताबिक 2020 तक प्रति सेकंड 1.7 मिलियन एमबी की दर से नया आंकड़ा उत्पन्न होगा। बिग डेटा के इस विकास में अत्यधिक क्षमता होगी और संगठनों द्वारा प्रभावी रूप से प्रबंधित किया जाना चाहिए। बिग डेटा की संभावना को साकार करने में इसकी भूमिका के लिए डेटा विज्ञान का क्षेत्र यहां खोजा गया है। डेटा विज्ञान लगातार विकसित होने वाली नई तकनीकों के साथ तेजी से विकसित हो रहा है जो भविष्य में डेटा विज्ञान पेशेवरों का समर्थन कर सकता है।
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