La différence entre la science des données, le Big Data et l'analyse des données

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui comprend tout le contenu lié aux données structurées et non structurées, depuis la préparation, le nettoyage, l'analyse et l'obtention d'une perspective utile. Il combine mathématiques, statistiques, capture intelligente de données, programmation, résolution de problèmes, nettoyage des données, différents angles de vision, préparation et alignement des données.

En bref, il s'agit d'une combinaison de plusieurs technologies et processus pour traiter les données et obtenir une perspective commerciale précieuse. Grâce à l’utilisation de méthodes scientifiques, d’algorithmes, de processus et de systèmes pour extraire efficacement les informations, ces informations peuvent être utilisées par l’entreprise pour prendre des décisions commerciales clés.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Lorsque l’on parle de big data, nous ne parlons pas de données stockées sur un seul ordinateur, mais plutôt d’une grande quantité de données brutes non agrégées stockées à différents endroits, dont la taille varie en pétaoctets. Comme de plus en plus de données sont générées à partir de diverses sources chaque milliseconde, les données ne sont pas sous forme standard mais sous plusieurs formes. En fait, 80 % des données actuellement générées ne sont pas structurées et il est difficile de les traiter efficacement en utilisant uniquement les techniques traditionnelles.

Au début, la quantité de données générées n’était pas élevée, nous les avons donc archivées et n’avons effectué qu’une analyse historique. Cependant, une chose importante à retenir est que « le Big Data est très important et doit être analysé afin que nous puissions obtenir des informations utiles et prendre des décisions commerciales meilleures et stratégiques ».

En tant que leader mondial de la recherche et du conseil, Gartner définit le Big Data comme « des actifs informationnels de grande capacité, à grande vitesse et/ou très diversifiés qui nécessitent des moyens innovants et rentables de traiter l'information qui peuvent améliorer la prise de décision, la vision et les processus ». automatisation."

Qu’est-ce que l’analyse des données ?

L'analyse des données est un processus qui implique l'application d'algorithmes ou de procédures mécaniques pour obtenir des informations commerciales utiles. Les techniques et méthodes d’analyse des données sont largement utilisées dans l’industrie pour prendre des décisions éclairées afin de vérifier ou de nier les modèles et théories actuels.

Passons maintenant à chaque catégorie d'applications.

Applications de science des données :

Système de recommandation : le système de recommandation peut prédire si un certain utilisateur est prêt à acheter un certain produit et aider les utilisateurs à trouver rapidement des produits associés. De nombreux géants de l'industrie comme Amazon utilisent des systèmes de recommandation pour promouvoir leurs recommandations et leurs produits en fonction des préférences des utilisateurs à l'aide de leurs résultats de recherche précédents.

Publicité numérique : la publicité numérique est la dernière tendance et c'est également une publicité qui a un taux de clics plus élevé que la publicité traditionnelle. Qu'il s'agisse de superbes bannières d'affichage ou de panneaux d'affichage numériques interactifs, les algorithmes scientifiques numériques sont l'épine dorsale du succès de ces publicités numériques.

Recherche sur Internet : les moteurs de recherche peuvent obtenir n’importe quel résultat en peu de temps.

Applications de mégadonnées :

Commerce de détail : à mesure que la concurrence sur le marché s'intensifie, le commerce de détail devient de plus en plus difficile. Les propriétaires d'entreprise sont toujours à la recherche de canaux leur permettant de mieux comprendre et servir leurs clients. Il y a une énorme quantité de données chaque seconde, et analyser correctement toutes les données provenant des médias sociaux, des programmes de fidélité, des transactions clients et d'autres canaux peut les aider à obtenir un avantage concurrentiel.

Communications : les fournisseurs de services de télécommunications analysent d'énormes quantités de données pour prendre des décisions commerciales importantes, telles que l'élargissement de leur clientèle.

Services financiers : presque toutes les grandes institutions financières, des compagnies d'assurance aux banques de détail, Cook fournit des services Big Data pour leurs services financiers. Le principal défi auquel sont confrontées ces sociétés financières est que leurs énormes données multistructurées sont réparties sur différents systèmes. L'analyse des mégadonnées peut les aider de plusieurs manières, notamment l'analyse des clients, l'analyse de la fraude, l'analyse de la conformité et l'analyse opérationnelle.

Applications d'analyse de données :

Gestion de l'énergie : la plupart des entreprises utilisent l'analyse de données pour la gestion de l'énergie, notamment l'énergie des réseaux intelligents, l'automatisation des bâtiments de services publics, l'optimisation énergétique et la distribution d'énergie.

Médecin : La pression des coûts constitue le principal défi auquel sont confrontés les hôpitaux, ce qui limite également l'efficacité du traitement pour de nombreux patients.

Jeux : la collecte de données sur les jeux pour optimiser et dépenser est le principal avantage de l'analyse des données. Les entreprises qui créent des jeux disposent de meilleures informations sur les goûts, les aversions et les relations des utilisateurs.

Tourisme : optimiser l'expérience d'achat grâce à l'analyse