數據庫與大數據的區別-數據庫和大數據兩個概念的區別和聯系

2024-05-02 14:53:23

數據無處不在，已成為我們日常生活中不可或缺的一部分。數字數據的數量呈指數級增長。據估計，全球創建的數據將超過180澤字節。

因此，需要專業人士了解數據科學、大數據和數據分析的基礎知識，并可以進行數據科學與數據分析等比較，這有助于區分各種數據處理學科。

這三個術語在行業中經常聽到，雖然它們的含義有一些相似之處，但它們也有一些明顯的差異。本文將幫助你清楚地了解成為數據科學家、大數據專家或數據分析師的含義、應用和所需技能。

數據科學是一個處理非結構化、結構化和半結構化數據的領域。它涉及數據清理、數據準備、數據分析等實踐。

數據科學是統計學、數學、編程和問題解決的結合;以巧妙的方式捕獲數據;用不同的眼光看待事物的能力;以及清理、準備和對齊數據的能力。這個總括性術語包括從數據中提取見解和信息時使用的各種技術。

大數據是指目前使用的傳統應用程序無法有效處理的大量數據。大數據的處理從原始數據開始，這些數據沒有匯總，而且通常不可能存儲在一臺計算機的內存中。

大數據是一個流行詞，用來描述大量的數據，包括非結構化的和結構化的，這些數據可以覆蓋日常的業務。大數據被用來分析，這可以采取更好的決策和戰略業務措施。

總之，Gartner給出了大數據的以下定義:“大數據是高容量、高速度或高種類的信息資產，需要具有成本效益的、創新的信息處理形式，以增強洞察力、決策制定和流程自動化。”

數據分析是研究原始數據以得出某些結論的科學。

數據分析包括應用算法或機械過程來獲得見解，并運行多個數據集以尋找有意義的相關性。它被用于多個行業，使組織和數據分析公司能夠做出更明智的決策，以及驗證和反駁現有的理論或模型。數據分析的重點在于推理，這是一個完全基于研究人員已經知道的東西得出結論的過程。

現在，讓我們來探索數據科學、大數據和數據分析的應用。

1. 互聯網搜索引擎

搜索引擎利用數據科學算法在幾秒鐘內為搜索查詢提供最佳結果。

2. 數字廣告

從展示橫幅到數字廣告牌，整個數字營銷領域都使用數據科學算法。這就是數字廣告比傳統廣告有更高點擊率的主要原因。

3. 推薦系統

推薦系統不僅可以從數十億可用產品中輕松找到相關產品，而且還可以為用戶體驗增加很多內容。許多公司利用該系統根據用戶的需求來推廣自己的產品。這些推薦是基于用戶以前的搜索結果。

1. 面向金融服務的大數據

信用卡公司、零售銀行、私人財富管理咨詢公司、保險公司、風險基金和機構投資銀行都在其金融服務中使用大數據。其中的共同問題是存在于多個不同系統中的大量多結構化數據，而大數據可以解決這些問題。因此，大數據的用途有很多，包括:

客戶分析
遵從性分析
欺詐行為分析
運營分析

2. 面向通信的大數據

獲得新用戶、留住客戶和擴大現有用戶基礎是電信服務提供商的首要任務。這些挑戰的解決方案在于能夠組合和分析每天創建的大量客戶生成的數據和機器生成的數據。

3. 面向零售業的大數據

無論是實體公司還是在線零售商，要想在游戲中保持競爭力，答案就是更好地了解客戶。這需要能夠分析公司每天處理的所有不同數據源，包括博客、客戶交易數據、社交媒體、商店品牌信用卡數據和客戶依賴度數據。

1. 醫療保健

醫院面臨的主要挑戰是盡可能有效地治療病人，同時提供高質量的醫療服務。儀器和機器數據越來越多地被用于跟蹤和優化醫院的病人流程、治療和設備。據估計，通過利用數據分析公司的軟件，將有1%的效率提升，可為全球醫療保健節省超過630億美元。

2. 旅行

數據分析可以通過博客和社交媒體數據分析來優化購買體驗。旅游網站可以深入了解顧客的偏好。通過定制的套餐和優惠，將當前的銷售與隨后的“從瀏覽到購買”轉換的瀏覽量增加相關聯，可以實現產品的追加銷售。基于社交媒體數據的數據分析也可以提供個性化的旅行建議。

3. 游戲

數據分析有助于收集數據以優化游戲內部的支出。游戲公司也能夠更多地了解用戶的喜好。

4. 能源管理

大多數公司正在使用數據分析進行能源管理，包括智能電網管理、能源優化、能源分配和公用事業公司的樓宇自動化。這里的應用程序集中在控制和監視網絡設備和調度人員，以及管理服務中斷。公用事業公司有能力在網絡性能中集成數百萬個數據點，并為工程師提供使用分析來監控網絡的機會。

數據已經成為驅動當今幾乎所有活動的引擎，無論這些活動是在醫療保健、技術、教育、研究還是零售領域。此外，面向業務已經從以產品為中心的模型演變為以數據為中心的模型。各種規模的公司都重視信息，不管這些數據有多微不足道。信息分析和可視化幫助營銷人員和分析師獲得業務洞察力。這種需求產生了對專家的需求，他們可以從當今可用的tb級數據中提取有用的、有意義的見解。

大數據通過提供欺詐檢測和運營分析系統等重要技術來幫助銀行、零售和其他行業，而數據分析通過利用歷史和基于數據的趨勢分析，使銀行、能源管理、醫療保健、旅游和運輸等行業取得了新的進展。數據科學以更多的方式擴展了這一點，使公司能夠在科學發現、醫學進步、網絡開發、數字廣告、電子商務等領域探索新的戰略——實際上，任何你能想象到的領域。

為了更好地理解數據科學與數據分析的整體比較，讓我們來看看每個職業都做些什么。

數據科學家與項目負責人密切合作，以了解他們的目標，并找出如何使用數據來實現這些目標。他們負責清理和組織數據、收集數據集、挖掘數據模式、精煉算法、集成和存儲數據以及構建訓練集。

對于大數據專業人士來說，當描述一個職業或工作職位時，“大數據”這個詞不再是一個“大”的東西。大數據專業人員現在更多地被稱為分析專業人員，他們審查、分析和報告公司存儲和維護的大量數據。這些專業人員識別大數據的挑戰并設計解決方案，采用基本的統計技術，提高報告和分析數據的質量，以及訪問、修改和操作數據。

最后，數據分析師收集、清理和研究數據集，將其轉化為可操作的資源，以幫助解決問題或實現組織內的目標。

如果這三種職業似乎有大量的重疊，那是因為它們確實如此!每個企業都有自己的結構和流程，你肯定會看到這些職位之間的一些模糊的區別。也許在一些公司里，數據科學家身兼數職。

1. 教育程度：88%的人擁有碩士學位，46%的人擁有博士學位

2. 對SAS或R有深入的了解。對于數據科學，通常優先考慮R。

3. Python編碼：Python是數據科學中最常用的編碼語言，還有Java、Perl和C/ C++。

4. Hadoop平臺：雖然并不總是必需的，但了解Hadoop平臺仍然是該領域的首選。有一些Hive或者Pig的經驗也是有好處的。

5. SQL數據庫/編碼：雖然NoSQL和Hadoop已經成為數據科學的重要組成部分，但如果你能用SQL編寫和執行復雜的查詢，它仍然是首選。

6. 處理非結構化數據：數據科學家必須能夠處理非結構化數據，無論是在社交媒體、視頻還是音頻上。

1. 分析技能：這些技能對于理解數據，以及在創建報告和尋找解決方案時確定哪些數據是相關的至關重要。