¿Cuál es la diferencia exacta entre Big Data, Data Science y Data Analytics?

Big data se refiere a grandes volúmenes de datos de varios tipos, a saber, estructurados, semiestructurados y no estructurados. Estos datos se generan a través de varios canales como internet, redes sociales y sitios web de comercio electrónico. Data Science se ocupa de cortar y cortar en cubitos (para dividir un cuerpo de información en partes más pequeñas o para examinarlo desde diferentes puntos de vista para que podamos entender) grandes fragmentos de datos, así como para encontrar patrones perspicaces utilizando tecnología, matemáticas y técnicas estadísticas. El análisis de datos se refiere a técnicas y procesos cualitativos y cuantitativos utilizados para mejorar y mejorar la productividad y la ganancia empresarial. Los datos se extraen y categorizan para identificar y analizar patrones de comportamiento y las técnicas varían según los requisitos de la organización.

De Analytics e Business Intelligence

• Big data: conjuntos de datos extremadamente grandes que pueden analizarse computacionalmente para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con el comportamiento y las interacciones humanas.
• Ciencia de datos: un campo interdisciplinario sobre métodos, procesos y sistemas científicos para extraer información de los datos en varias formas, estructuradas o no estructuradas; un concepto para unificar estadísticas, análisis de datos y sus métodos relacionados con el fin de comprender y analizar fenómenos reales con datos; Emplea técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro de las áreas amplias de matemáticas, estadísticas, ciencias de la información y ciencias de la computación, en particular del aprendizaje automático, clasificación, análisis de conglomerados, minería de datos, bases de datos y visualización.
• Análisis: descubrimiento y comunicación de patrones significativos en datos y texto.

Big data es un término para conjuntos de datos que son tan grandes o complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Los grandes desafíos de datos incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, la consulta, la actualización y la privacidad de la información.

La ciencia de datos , también conocida como ciencia basada en datos, es un campo interdisciplinario sobre métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimiento o ideas de los datos en varias formas, ya sea estructuradas o no, de manera similar a la minería de datos. La ciencia de datos es un “concepto para unificar estadísticas, análisis de datos y sus métodos relacionados” con el fin de “comprender y analizar fenómenos reales” con datos. Emplea técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro de las áreas amplias de matemáticas, estadística, ciencias de la información y ciencias de la computación, en particular de los subdominios de aprendizaje automático, clasificación, análisis de conglomerados, minería de datos, bases de datos y visualización.

El análisis de datos es el proceso de examinar conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre la información que contienen, cada vez más con la ayuda de sistemas y software especializados. Las tecnologías y técnicas de análisis de datos se utilizan ampliamente en las industrias comerciales para permitir a las organizaciones tomar decisiones comerciales más informadas y por parte de científicos e investigadores para verificar o refutar modelos, teorías e hipótesis científicas.

Big Data: datos no estructurados como video, texto, imagen, etc., estos son los archivos manejados en Hadoop Eco Systems.

Ciencia de datos: programación estadística para predecir datos con ayuda de la programación R o Python.

Análisis de datos: para hacer los datos de manera eficiente para visualizar los datos.

La ciencia de datos es básicamente la combinación de habilidades de estadística, programación, matemáticas y resolución de problemas para ver las cosas de manera diferente, encontrar patrones de los datos junto con la limpieza, preparación y alineación de datos. También se ocupa de datos estructurados y no estructurados.

Big Data es información de gran volumen, velocidad, veracidad y variedad que exige una forma rentable e innovadora de almacenamiento de datos y procesamiento de información.

Básicamente, Data Analytics está examinando los datos en bruto para hacer inferencias aplicando procesos algorítmicos o mecánicos.