Melihat Apa yang Harus Anda Ketahui saat Memulai Ilmu Data - dummies

Bagian Lembar Data Ilmu Pengetahuan untuk Lembar Fakta Dummies Cheat Sheet

Secara tradisional, data besar adalah istilah untuk data yang memiliki volume, kecepatan, dan variasi yang luar biasa. Teknologi database tradisional tidak mampu menangani data yang besar - diperlukan solusi data rekayasa yang lebih inovatif. Untuk mengevaluasi proyek Anda apakah memenuhi syarat sebagai proyek data besar, pertimbangkan kriteria berikut:

• Volume: Antara 1 terabyte / year and10 petabyte / year

• Kecepatan: Antara 30 kilobyte / detik dan 30 gigabyte / second

• Ragam: Sumber gabungan data terstruktur, semi terstruktur, dan terstruktur

Ilmu data dan teknik data tidak sama

Mempekerjakan manajer cenderung membingungkan peran ilmuwan data dan insinyur data. Meskipun mungkin menemukan seseorang yang melakukan sedikit dari keduanya, masing-masing bidang sangat kompleks. Tidak mungkin Anda akan menemukan seseorang dengan keterampilan dan pengalaman yang kuat di kedua wilayah tersebut. Untuk alasan ini, penting untuk dapat mengidentifikasi jenis spesialis yang paling sesuai untuk membantu Anda mencapai tujuan spesifik Anda. Deskripsi di bawah ini akan membantu Anda melakukan itu.

Teknisi data: Teknisi data menggunakan keterampilan dalam sains komputer dan rekayasa perangkat lunak untuk merancang sistem, dan memecahkan masalah dengan, menangani dan memanipulasi kumpulan data yang besar.

Ilmu pengetahuan dan intelijen bisnis juga tidak sama

Ilmu data sentris bisnis dan analis bisnis yang melakukan intelijen bisnis seperti sepupu. Kedua jenis data penggunaan spesialis tersebut untuk mencapai tujuan bisnis yang sama, namun pendekatan, teknologi, dan fungsinya berbeda. Deskripsi di bawah ini menguraikan perbedaan antara kedua peran tersebut.

Business intelligence (BI):

Solusi BI pada umumnya dibuat dengan menggunakan dataset yang dihasilkan secara internal - dari dalam sebuah organisasi, bukan dari luar, dengan kata lain. Alat dan teknologi umum meliputi pemrosesan analitik online, ekstrak transformasi dan beban, dan pergudangan data. Meskipun BI kadang-kadang melibatkan metode berwawasan ke depan seperti peramalan, metode ini didasarkan pada kesimpulan matematika sederhana dari data historis atau terkini.

• Ilmu pengetahuan sentris bisnis: Solusi sains data sentris bisnis dibangun menggunakan kumpulan data yang bersifat internal dan eksternal ke organisasi. Alat, teknologi, dan keahlian umum meliputi platform analisis berbasis awan, pemrograman statistik dan matematis, pembelajaran mesin, analisis data menggunakan Python dan R, dan visualisasi data tingkat lanjut. Ilmu data sentris bisnis menggunakan metode matematika atau statistik lanjutan untuk menganalisis dan menghasilkan prediksi dari sejumlah besar data bisnis.