علم داده در مقابل کلان داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

علم داده در مقابل کلان داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها با تحول دیجیتال و ورود فناوری های جدید، اصطلاحات خاصی ظاهر می شوند که ممکن است گیج کننده باشند. این امر به ویژه زمانی صادق است.

این اصطلاحات مفاهیم یا فرآیندهای جدیدی را که هنوز به عنوان واقعیت تصور نشده اند یا بر اساس کاربردهای بالقوه آنها درک نشده اند، توصیف می کنند.

بنابراین، در “علم داده در مقابل کلان داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها” تفاوت های بین این سه مفهوم، کاربردهای هر یک از آنها و نحوه اتصال آنها را توضیح می دهیم.

کلان داده چیست؟

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

نقطه شروع برای یافتن تفاوت‌های علم داده در مقابل کلان داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده، تعریف اصطلاح «داده بزرگ» است.

شامل مجموعه داده یا ترکیبی از مجموعه داده‌هایی است که بزرگ (حجم)، پیچیده (تغییرپذیر) و دارای نرخ رشد خاص (سرعت) هستند.

در یک زمینه خاص (یک سازمان، یک شهر و غیره) تولید می‌شوند و از آن به دست می‌آیند.

منابع مختلف (به عنوان مثال، حسگرهای نصب شده بر روی یک سیستم یا کاربران متصل به یک شبکه).

این داده به نوبه خود می تواند به شکل زیر باشد:

داده های ساختاریافته

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

داده هایی که حاوی اطلاعاتی هستند که امکان سازماندهی، درک و طبقه بندی آن ها را فراهم می کند.

داده‌های بدون ساختار

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

داده‌هایی که حاوی این اطلاعات نیستند یا فقط به طور جزئی این اطلاعات را دارند.

این شامل داده های تولید شده توسط مرور وب سایت ها یا شبکه های اجتماعی می شود.

مجموعه‌ای از اطلاعات زمانی که امکان تجزیه و تحلیل یا پردازش آن‌ها از طریق فناوری‌ها یا ابزارهای رایانه‌ای مرسوم وجود نداشته باشد،

به‌عنوان کلان داده در نظر گرفته می‌شوند. هیچ اندازه گیری یا مقدار خاصی از داده وجود ندارد که پس از آن یک مجموعه به

عنوان Big Data در نظر گرفته شود

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

با این حال، اکثر تحلیلگران و متخصصان به مجموعه داده هایی اشاره می کنند که از 30 تا 50 ترابایت تا چندین پتابایت متغیر است.

در هر صورت، کیفیت و تجزیه و تحلیل این داده ها و ارزش آن برای یک شرکت (و نه میزان داده ها) است.

در مراحل بعدی تجزیه و تحلیل و اجرای تحولات تفاوت ایجاد می کند. یکپارچه سازی، مدیریت و تجزیه و تحلیل بلادرنگ تمام داده ها ارزش واقعی Big Data است.

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

رشته ای که به عنوان تجزیه و تحلیل داده ها شناخته می شود، مربوط به فرآیندهایی است،

به استفاده از نرم افزار برای کشف روندها، الگوهای همبستگی یا سایر ایده ها و نتیجه گیری های مفید در داده های بزرگ اختصاص داده شده است.

این رشته به شرکت‌ها و سایر سازمان‌ها کمک می‌کند تا بفهمند داده‌ها چه چیزی برای گفتن دارند و چگونه این اطلاعات می‌تواند فرآیندهایشان را بهبود بخشد.

در این راستا، دانش یک متخصص تجزیه و تحلیل باید شامل شناخت صنعتی باشد که در آن کارشناس به عنوان تحلیلگر کار می کند.

به این ترتیب، این شخص همچنین می‌تواند دیدگاه‌های ارزشمند جدیدی را ارائه دهد: روندهای اصلی،

چالش‌هایی که ممکن است پیش بیایند یا اینکه رقابت چگونه به این موضوعات رسیدگی می‌کند.

از طریق استفاده از داده‌ها، متخصصان تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند به نتایجی دست یابند.

فرآیندهای یک کسب‌وکار یا مؤسسه را بهبود می‌بخشد یا به آن ارزش می‌افزاید، علاوه بر این، از سناریوهای احتمالی آینده بر اساس روندهای فعلی جلوگیری می‌کند.

علم داده چیست؟

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

علم داده را می‌توان علم و تمام روش‌شناسی‌های موجود متمرکز بر مطالعه داده‌ها دانست که امکان تولید مدل‌های مؤثرتری برای مدیریت و تحلیل منابع داده‌های مختلف را فراهم می‌کند.

یک متخصص علوم داده نیز وظیفه دارد این مدل ها را به گونه ای پیاده سازی کند که موسسات بتوانند از داده هایی که جمع آوری کرده اند حداکثر استفاده را ببرند.

در این صورت، متخصصان علوم داده باید ترکیبی از رشته هایی را اعمال کنند که از آمار، ریاضیات و محاسبات تا برنامه نویسی را شامل می شود.

فرآیندهای علم داده شامل رشته هایی مانند یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق نیز می شود.

این به معنای توانایی تولید سیستم هایی است که به طور فزاینده ای اتوماسیون ساختمان آترینا کارآمد هستند،

“یاد می گیرند” و قادر به تصمیم گیری مبتنی بر داده هستند. این محرک کاربرد یادگیری ماشین در صنایع مختلف است.

علم داده در مقابل کلان داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده ها: برنامه های کاربردی آنها

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

مجموعه مهارت‌های علم داده در مقابل کلان داده در مقابل تجزیه و تحلیل داده‌ها به متخصصان داده (دانشمندان داده) اجازه می‌دهد.

تا ارزشی را از داده‌های بزرگ به شکل روندها یا فرصت‌های پنهان در اطلاعات استخراج کنند.

ورود هوش عملیاتی و هوش تجاری حاکی از مزیت رقابتی برای آن دسته از شرکت ها و مؤسساتی است.

در حال حاضر اطلاعات و داده ها را در تصمیمات استراتژیک خود به کار می برند.

استفاده از این رشته های جدید در چندین بخش تفاوت ایجاد می کند:

علم داده، موتورهای جستجو و تبلیغات دیجیتال

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

علم داده در حال ایجاد تفاوت در توانایی موتورهای جستجو و جمع‌آورنده‌ها در یافتن نتایج دقیق‌تر و مناسب برای کاربر است.

برای انجام این کار، بازیگران اصلی بازار (به رهبری گوگل) برای یافتن الگوریتم‌ها و مدل‌هایی کار می‌کنند که موثرتر باشند.

یکی از اهداف متعدد آنها شامل بهبود درک زبان مورد استفاده توسط کاربران برای جستجو است.

علاوه بر این، بخش تبلیغات و بازاریابی دیجیتال از طریق رشته هایی مانند SEO و SEM با این روند مرتبط هستند.

کلان داده ها و سرمایه گذاری ها و بیمه

سیستم مدیریت هوشمند ساختمان

شرکت‌های سرمایه‌گذاری بزرگ (مانند JPMorgan و BlackRock) در گامی چشم‌گیر در رابطه با روندهای آینده،

مراکز تحقیقاتی را برای استفاده حداکثری از هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ ایجاد کرده‌اند.

این آزمایشگاه‌های تحقیقاتی توانایی داده‌های بزرگ را برای تغییر کامل پارادایم در رابطه با روشی،

شرکت‌های سرمایه‌گذاری تا به امروز در آن کار می‌کردند، مطالعه می‌کنند. هدف این است.

ماشین ها بتوانند با استفاده از مجموعه داده های مختلف به عنوان شاخص های کلان یا ترازنامه، رفتار بازار سهام را پیش بینی کنند.

علاوه بر این، دنیای بیمه‌ها نیز کاملاً متحول خواهد شد و به عنوان مثال، می‌تواند سیاست‌های شخصی‌سازی‌شده‌تری را به مشتریان خود ارائه دهد.