کلان‌داده و علم داده‌ها

ساختن مصنوعات از سنگ معدن نیازمند ابزار، مهارت و معلومات کافی است. کلان داده‌ها نیز مانند سنگ معدن و علم داده‌ها مانند علم تبدیل سنگ معدن به مصنوعات است. در واقع علم داده‌ها، کلان داده‌های خام را به اطلاعات ارزشمند تبدیل می‌کند. داده‌های ارزشمند، داده‌هایی هستند که مقیاس پذیر، مدون و دارای الگو باشند.

اهمیت داده‌ها در اقتصاد امروز بسیار زیاد است.ابزارهایی که ما استفاده می‌کنیم و کارهایی که  ما برای مصرف و تولید انجام می‌دهیم، یک نسخه دیجیتال از دنیای ما را تولید می‌کنند. امروزهداده‌ها به یک منبع واقعی مورد علاقه در بیشتر صنایع تبدیل شده‌اند و به درستی دروازه‌ای برای مزیت رقابتی به‌وجود آورده‌اند.

همراه با افزایش داده‌ها، دو روش متمایز برای بکارگیری پتانسیل آنها به‌وجود آمده است.این دو روش عبارتند از: «علم داده‌ها (Data Science)» و «کلان داده (Big Data)».این اصطلاحات اغلب با وجود داشتن روش‌های متفاوت در استفاده از پتانسیل‌های نهفته در داده‌های یک سازمان، بجای یکدیگر استفاده می‌شوند.

علم داده‌ها (Data Science) برای ایجاد مدل‌هایی است که الگوهای اساسی سیستم‌های پیچیده را در بر می‌گیرد و مدل‌های آنها را در برنامه‌های کاربردی استفاده می‌کند.با این‌حال کلان داده (Big Data) برای جمع‌آوری و مدیریت مقادیر زیادی از داده‌های متنوع برای استفاده در برنامه‌های کاربردی بزرگ مبتنی بر وب و شبکه‌های حسگر گسترده است.

درک تمایز بین علم داده‌ها و کلان داده برای سرمایه‌گذاری در یک استراتژی حیاتی است.برای سازمان‌هایی که به دنبال استفاده از داده‌های خود به عنوان یک مزیت رقابتی هستند، سرمایه اولیه باید روی تبدیل داده‌ها به ارزش، متمرکز شود.در حقیقت تمرکز باید بر روی علوم داده مورد نیاز برای ساخت مدل‌هایی باشد که داده‌های خام را به داده‌های ارزشمند تبدیل می‌کنند.