Ilmu Data vs Data Besar: Perbedaan Antara Ilmu Data & Big Data
Diterbitkan: 2020-05-22Di era digital tempat kita hidup, data telah menjadi aset terbesar dan paling berharga bagi sebagian besar organisasi. Data dengan cepat mengubah cara kita hidup dan berkomunikasi, dan dengan mengumpulkan, menyortir, dan mempelajari data ini, organisasi di seluruh dunia mencari cara untuk memengaruhi laba mereka.
Saat bekerja dengan semua terminologi yang terkait dengan data, penting untuk memiliki pemahaman yang jelas tentang berbagai ruang lingkup pekerjaan yang terkait dengannya. Pada artikel ini, kita akan membahas perbedaan antara Big Data dan Data Science . Meskipun istilah-istilah ini saling terkait dan sering digunakan secara bergantian, ada perbedaan mendasar yang besar di antara mereka dalam semua aspek.
Mari kita mulai dengan mendefinisikan kedua istilah tersebut.
Big Data adalah cara standar untuk mendefinisikannya sebagai bermacam-macam data yang terlalu besar untuk disimpan atau diproses menggunakan sistem database tradisional dalam periode tertentu. Kesalahpahaman umum saat merujuknya adalah ketika istilah tersebut digunakan untuk merujuk pada data yang ukuran volumenya orde terabyte atau lebih. Namun, ini adalah istilah kontekstual murni. Misalnya, bahkan file 250MB adalah Big Data dalam konteks lampiran email. Jika Anda seorang pemula dan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, lihat kursus ilmu data kami dari universitas terkemuka.
Data menunjukkan atribut utama yang harus dipertimbangkan saat memproses kumpulan data. Mereka paling sering dikenal sebagai 5 Vs. Masing-masing Vs memiliki implikasi khusus dalam hal penanganannya, tetapi, ketika semuanya terlihat dalam kombinasi, mereka menghadirkan tantangan yang lebih besar.
Daftar isi
5 Vs Big Data termasuk
Volume : Dengan evolusi teknologi, sebagian besar data yang dibuat setiap detik sangat besar dalam ukuran dan volume.
Velocity: Kecepatan data yang dihasilkan berada di luar cakupan perhitungan kami. Tahukah Anda bahwa rata-rata 300 jam konten video dialirkan dan diunggah di situs hiburan seperti YouTube setiap menit?
Keanekaragaman: Keindahan data adalah bahwa data merupakan istilah umum untuk sejumlah besar jenis informasi, baik itu konten audio, aliran video, bukti tekstual, atau apa pun yang dapat direkam.
Kebenaran: Itu harus bersih dan dapat diandalkan. Yang kami maksudkan dengan bersih adalah harus akurat dan dapat diakses. Data dalam format yang tidak terbaca, data yang berlebihan dibuang karena tidak memenuhi benchmark.
Nilai: Ini harus memberikan beberapa manfaat dan tidak menjadi omong kosong.
Pertemuan keduanya!
Ketika kita berbicara tentang data, itu hanyalah kumpulan fakta mentah. Untuk mengekstrak informasi penting darinya dan untuk mengubah Big Data ini menjadi informasi yang dapat dibaca, peran Ilmu Data ikut bermain. Kontribusinya tidak dapat dinegosiasikan dengan proses lainnya. Pada dasarnya, perannya adalah untuk menganalisis data yang banyak untuk mendapatkan wawasan. Wawasan ini berguna bagi perusahaan yang merencanakan produk baru, mencari wawasan tentang minat pelanggan, atau meningkatkan proses operasional dan proses lainnya dalam organisasi.
Baca: 3 Ide Proyek Data Besar Utama
Ilmu Data, secara formal, adalah studi tentang setiap dan setiap data yang tersedia, termasuk data yang sangat banyak. Dengan kata lain, data adalah bahan bakar di mana bagian sains ini menjalankan mesinnya untuk sampai pada informasi yang bermakna dan relevan. Netflix adalah contoh yang baik di mana kedua istilah ini berjalan beriringan.
Netflix menghasilkan miliaran byte data setiap hari. 'Konten' ini tidak akan berarti bagi kami sebagai pengguna jika tidak disusun oleh Ilmuwan Data yang bekerja di Netflix. Mereka mempelajari dan memahami perilaku pengguna berdasarkan volume besar yang dihasilkan setiap pengguna selama mereka menggunakan situs web hiburan. Setelah memodelkan data perilaku ini, mereka membuat pengalaman streaming yang dipersonalisasi dan menampilkan film atau acara mana yang memiliki persentase kecocokan terbesar dengan riwayat masa lalu pengguna.
Pelajari: Ide Proyek Ilmu Data untuk Pemula
Perbedaan antara Big Data & Ilmu Data
1. Konsep
Ilmu Data
Ini adalah istilah umum yang mencakup sebagian besar hal yang terkait dengan data — mulai dari pembuatan data hingga pembersihan data, visualisasi, penambangan hingga analitik dan berurusan dengan data mentah dan data terstruktur (informasi). Sains meliputi statistik, pemrograman, matematika, pemecahan masalah, untuk beberapa nama.
Data besar
Analisis Big Data adalah tentang memeriksa data mentah untuk mendukung pengambilan keputusan di bidang intelijen bisnis. Proses algoritmik, ketika diterapkan akan menghasilkan visi operasional untuk solusi bisnis multifaset. Singkatnya, itu perlu diperiksa, diubah, dibersihkan, dan dimodelkan menjadi informasi.
2. Aplikasi
Ilmu Data
Iklan digital: Anda akan melihat bahwa setiap kali Anda membuka situs web apa pun yang didukung oleh iklan, iklan tersebut terkait dengan riwayat penelusuran! Algoritme ilmu data dan pembelajaran mesin digunakan oleh setiap domain pemasaran digital seperti Google AdSense atau Media.Net untuk mempersonalisasi iklan yang Anda lihat.
Pencarian Internet: Terkadang saat Anda mencari istilah atau menjalankan kueri di browser baik dalam mode normal maupun mode penyamaran, Anda akan terkejut melihat perbedaan hasil pencarian di kedua jendela browser. Itu karena kita hidup dalam semacam gelembung filter, di mana ketika kita masuk ke akun kita, berdasarkan riwayat penelusuran akun itu, hasil pencarian disaring.
Sistem pemberi rekomendasi: Seperti yang kita bicarakan tentang Netflix, beberapa situs web sejenis lainnya menggunakan dan mengembangkan banyak algoritme untuk membuat sistem pemberi rekomendasi yang kuat. Situs web semacam itu biasanya memenuhi preferensi pengguna. .
Data besar
Sektor game: Satu frame dari game online favorit Anda dapat memerlukan 100mb data untuk dirender. Bayangkan berapa banyak Big Data yang dihasilkan dari server dalam satu sesi game online.
Sektor perawatan kesehatan: Rumah sakit dan penyedia layanan kesehatan menyimpan data besar untuk dianalisis guna melakukan tugas seperti melacak dan mengoptimalkan masuknya pasien, melacak penggunaan peralatan dan obat-obatan di fasilitas, mengatur informasi pasien, dll.
Sektor perjalanan: Agen perjalanan menghasilkan data besar dari pelanggan mereka untuk mengoptimalkan layanan dan rencana perjalanan mereka melalui berbagai saluran. Preferensi konsumen dipelajari untuk menawarkan pilihan liburan atau pengalaman yang paling sesuai dengan minat mereka – yang kemungkinan besar akan mengoptimalkan konversi.
3. Tanggung Jawab Pekerjaan
Ilmu Data
Tanggung jawab utama ilmu data dapat ditangkap dalam dua kata – analisis eksplorasi. Seperti istilahnya, sains mengeksplorasi dan menganalisis data, dengan kombinasi algoritma pembelajaran mesin. Analisis dapat memprediksi hasil – seperti jatuhnya pasar perumahan AS tahun 2009 dengan bantuan anomali dan tren, baik yang tersembunyi maupun yang jelas.
Data besar
Big Data berukuran lebih dari satu terabyte dan tidak terstruktur karena diambil dari berbagai sumber. Solusi masa depan tergantung pada data dan struktur,
Perilaku dan struktur untuk solusi masa depan dan bagaimana mereka dapat disampaikan dengan menerapkan teknologi yang berbeda seperti Spark, Hadoop, dll berdasarkan persyaratan.
4. Keterampilan yang Dibutuhkan
Ilmu Data
Untuk menjadi Ilmuwan Data, Anda harus memiliki:
- kemampuan analisis
- keterampilan manajemen data
- keterampilan pemrograman
- keterampilan teknis
- pengetahuan yang baik tentang sistem basis data
Data besar
Sebagai calon profesional analitik data besar, saya perlu mengembangkan kemahiran:
keterampilan bahasa pemrograman dalam statistik dan matematika yang diperlukan.
- Keterampilan pertengkaran data
- visualisasi data,
- Keterampilan pembelajaran mesin, dan
- Kemampuan berkomunikasi.
Meskipun kedua industri itu sama, perbedaannya sangat besar dan bisa sangat mencengangkan. Ilmuwan Data di India memperoleh gaji yang jauh lebih tinggi daripada Analis Data Besar karena keterampilan yang mereka miliki yang dapat membantu organisasi menemukan tren yang diperlukan untuk membuat rencana pemasaran yang membantu mendatangkan keuntungan.
5. Timbangan Pembayaran
Ilmu Data
Seorang Data Scientist dapat memperoleh gaji rata-rata sekitar 7.08.012 per tahun .
Data besar
Rata-rata profesional Big Data Analytics dapat memperoleh Rs. 7.24.280 per tahun
6. Pilihan Karir
Ilmu Data
Ilmuwan Data dengan cepat menjadi tulang punggung perusahaan tempat mereka bekerja, karena kemampuan mereka untuk membaca data yang membantu perusahaan mencapai kesuksesan. Berikut adalah beberapa pilihan karir yang dapat Anda jelajahi:
Arsitek Data/Infrastruktur/Perusahaan ditugaskan untuk membangun solusi untuk analisis desain, melacak perilaku aplikasi, dan mengawasi sistem bisnis.
Ilmuwan Data biasanya bertanggung jawab untuk menangani data yang dapat mencakup pembersihan, penambangan, visualisasi data untuk menggali informasi tersembunyi dalam bentuk tren.
Analis/Insinyur Data bertanggung jawab untuk mengeluarkan dan memproses kumpulan data. Penting untuk mengidentifikasi kumpulan data yang berguna bagi perusahaan dan kemudian memprosesnya secara real time.
Ahli statistik adalah tulang punggung ilmu aktuaria dan industri lain karena mereka menafsirkan informasi statistik.
Anda harus mulai dengan posisi junior seperti analis data junior atau ilmuwan data junior, sebelum Anda dapat beralih ke peran yang lebih berarti dalam karir Anda.
Data besar
Dengan miliaran byte data yang diproduksi di seluruh dunia, tidak mengherankan jika ada beberapa pilihan karir yang tersedia untuk Analis Big Data. Beberapa opsi yang dapat Anda jelajahi adalah:
Big Data Engineers bertanggung jawab atas desain bangunan, diikuti dengan pengujian dan pemeliharaan desain bersama dengan analis solusi.
Analis Big Data berpengalaman dalam Hadoop dan teknologi lainnya. Mereka bertanggung jawab untuk menemukan informasi dari kumpulan data besar yang dapat digunakan oleh ahli statistik dan ilmuwan.
Business Intelligence Engineers adalah manajer gudang data. Mereka membuat pertanyaan dan terlibat dalam memecahkan masalah yang kompleks.
Jadi, apa saja langkah-langkah yang perlu Anda ikuti untuk menjadi Big Data Analytics yang terkenal?
Anda harus fokus mempelajari analisis data atau statistik terapan untuk mengembangkan keterampilan untuk proyek dan manajemen basis data.
Ingat, pekerjaan tanpa pengalaman itu sulit dan karenanya, Anda sebaiknya mencari tawaran magang yang memungkinkan Anda bekerja dengan, atau sebagai, profesional analitik Big Data. Pengalaman yang Anda peroleh sebagai magang bisa menjadi langkah pertama menuju karir yang sangat sukses.
Mulailah sebagai asisten dan kemudian setelah Anda mengembangkan kepercayaan diri untuk bekerja sendiri, pindah ke posisi manajerial atau kepemimpinan tim.
7. Dasar Pembentukan
Ilmu Data
Di bidang Ilmu Data, aplikasi ilmiah digunakan. Aplikasi ini membantu ilmuwan data untuk mengekstrak informasi atau menggali tren yang tersembunyi di Big dan data lainnya.
Bidang ini terkait dengan penyaringan data diikuti dengan mempersiapkannya untuk dianalisis.
Aplikasi dan alat digunakan untuk memfilter pola dan mengembangkan model dan solusi yang berfungsi.
Data besar
Big Data biasanya ditangkap oleh volume lalu lintas Internet yang tinggi.
Pola dan preferensi perilaku pengguna ditangkap melalui perangkat elektronik, umpan AV, forum online, dan media digital lainnya.
Data organisasi dari email dan spreadsheet serta log sistem dapat ditangkap sebagai Big Data.
Cara terbaik untuk sukses dalam karir adalah untuk mendapatkan pelatihan. Sekarang pelatihan dapat dilakukan dengan:
- Kursus profesional yang ditawarkan oleh upGrad
Kelas tambahan yang ditawarkan oleh sekolah dan perguruan tinggi - Peluang pelatihan yang ditawarkan oleh perusahaan tempat Anda bekerja.
Anda tidak hanya akan mengembangkan pengetahuan yang penting untuk menjadi seorang analis, tetapi juga bisa menjadi batu loncatan menuju kesuksesan.
Pendidikan adalah kunci kesuksesan, dan gelar apapun yang Anda tekuni, akan membawa peluang kerja yang lebih banyak dan lebih baik.
Hari ini, ini semua tentang otomatisasi dan teknologi. Oleh karena itu, membiasakan diri dengan alat dan teknologi canggih dan terbaru melalui gelar dan diploma di bidang data adalah penting untuk kesuksesan.
Selain itu, situs web pendidikan menawarkan sertifikasi yang menggabungkan teori dengan pengetahuan dan pengalaman praktis. Tidak perlu menunda karir Anda untuk mendapatkan sertifikasi. Anda dapat bergabung dengan kelas online dan mendapatkan sertifikasi yang Anda cari.
Membungkus
Seperti terlihat dari tabel yang dibagikan di atas, kedua bidang tersebut sangat mirip satu sama lain, dengan cukup banyak tumpang tindih.
Big Data adalah volume data yang sangat besar – minimal satu terabyte data dianggap Big Data. Namun, dengan jutaan dan triliunan data ditangkap di seluruh dunia, ukuran data yang dianalisis Big Data telah meningkat menjadi 1024 terabyte atau petabyte atau 1024 petabyte yang disebut exabytes .
Ukuran data berkembang, dan menurut majalah Forbes, data akan dihasilkan dengan kecepatan 1,7 juta MB per detik. Hanya ahli di bidang Big Data yang dapat mengelola data tidak terstruktur agar dapat digunakan oleh orang lain.
Ilmu Data, di sisi lain, menangani pembersihan, penambangan, penyiapan, dan analisis data. Ilmuwan Data akan menggunakan alat yang mereka miliki untuk membuat grafik, membaca pola, dan menemukan anomali yang dapat mengejutkan dan mengejutkan organisasi. Operasi direncanakan di sekitar analisis ini, menjadikannya elemen penting dalam pertumbuhan satu unit atau industri. Tidak banyak orang yang menyadari bahwa beberapa analis keuangan menggali anomali pasar Perumahan AS dan bersiap untuk kehancuran, meraup jutaan dolar.
Keduanya mungkin bersaing, tetapi mereka tidak lengkap tanpa satu sama lain. Ilmu Data membutuhkan data untuk berfungsi, dan Big Data membutuhkan ilmuwan dan analis untuk menjadi relevan. Memilih satu bidang di atas yang lain adalah masalah preferensi dan kecenderungan pribadi.
Keduanya adalah domain panas, dan Anda dapat melakukannya dengan baik di salah satu dari mereka jika Anda dilengkapi dengan pengetahuan dan pendidikan yang tepat sambil tetap mengikuti tren industri. Tentunya harus didukung dengan pengalaman untuk membangun keahlian. Di masa depan, opsi untuk beralih dari satu ke yang lain selalu ada.
Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.
Jika Anda tertarik untuk belajar python & ingin mempelajari berbagai alat dan perpustakaan, lihat Program PG Eksekutif di Ilmu Data.
Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
