Le Big Data et la data science sont deux termes que l’on retrouve de plus en plus dans les domaines des technologies et de l’informatique. Bien qu’ils soient intimement liés, ils englobent différentes techniques. Il est important de comprendre la différence entre le Big Data et la data science afin d’utiliser leurs spécificités à bon escient.
Qu’est-ce que la Data Science ?
La Data Science est une discipline qui utilise des outils, système et méthodes pour résoudre des problèmes dans un domaine spécifique. Elle implique souvent l’utilisation de capacités informatiques avancées, d’algorithmes complexes et de technologies d’intelligence artificielle pour analyser les données interconnectées et en tirer des conclusions pratiques et utiles.
Une maîtrise des langages de programmation comme Python, R ou SQL est très importante pour travailler dans le domaine de la Data Science. Elle permet aux scientifiques d’effectuer l’analyse des données plus rapidement et facilement. La formation en Data Science est proposée dans un ia school et elle peut être utilisée dans de nombreux secteurs (marketing, la finance, la gestion de la chaîne logistique et même pour améliorer le processus innovant.)
Qu’est-ce que le Big Data ?
Le terme « Big Data » fait référence à la gestion, à l’acquisition et au traitement de grandes quantités de données pour fournir une idée précise des informations nécessaires à la prise des décisions. Elles peuvent prendre différents formats, que ce soit du texte, du son, de l’image ou de la vidéo. Par exemple, une entreprise peut analyser sur une période donnée ses ventes et comparer ces données à celles des années précédentes.
Le Big Data offre ainsi aux entreprises une opportunité inouïe de rassembler et d’analyser des données afin d’obtenir un aperçu plus clair et plus complet sur leurs activités commerciales. Cela leur permet à la fois d’identifier les tendances en cours et d’anticiper ce qui se passera à l’avenir.
Différence entre le Big Data et la Data Science : que retenir ?
Il existe une relation forte entre le Big Data et la data science, car si les premières fournissent les données, les deuxièmes permettent aux organisations d’en tirer le meilleur parti. En plus de fournir une aide aux entreprises dans la prise de décision, la science des données est également utilisée pour créer un modèle qui analyse les schémas d’utilisation avec un logiciel spécialisé et l’utilise pour prendre le contrôle du processus opératoire.
Dans le cadre du Big Data, les professionnels créent et se servent d’algorithmes complexes pour traiter cette quantité massives de données sur une période plus courte qu’auparavant. Alors que la science des données est principalement axée sur l’application pratique des techniques d’analyse et de traitement des données afin de résoudre des problèmes réels, le Big Data représente quant à lui tout gros volume massif non structuré disponible au sein de votre organisation.