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Q:
Quelle est la différence entre le big data et l'exploration de données?
UNE:
Les données volumineuses et l'exploration de données sont deux choses différentes. Les deux concernent l’utilisation de grands ensembles de données pour gérer la collecte ou la communication de données au service des entreprises ou d’autres destinataires. Cependant, les deux termes sont utilisés pour désigner deux éléments différents de ce type d'opération.
Big data est un terme pour un grand ensemble de données. Les ensembles de données volumineuses sont ceux qui dépassent le type simple de bases de données et d'architectures de traitement de données utilisées autrefois, lorsque les données volumineuses étaient plus coûteuses et moins réalisables. Par exemple, des ensembles de données trop volumineux pour être facilement manipulés dans une feuille de calcul Microsoft Excel peuvent être appelés ensembles de données volumineuses.
L'exploration de données fait référence à l'activité consistant à parcourir des ensembles de données volumineuses pour rechercher des informations pertinentes. Ce type d'activité est vraiment un bon exemple du vieil axiome "chercher une aiguille dans une botte de foin". L'idée est que les entreprises collectent d'énormes quantités de données pouvant être homogènes ou collectées automatiquement. Les décideurs doivent avoir accès à des données plus petites et plus spécifiques provenant de ces grands ensembles. Ils utilisent l’exploration de données pour découvrir les informations qui informeront le leadership et aideront à tracer la voie à suivre pour une entreprise.
L'exploration de données peut impliquer l'utilisation de différents types de progiciels tels que des outils d'analyse. Il peut être automatisé ou nécessiter beaucoup de main-d’œuvre lorsque des travailleurs individuels demandent des informations à des archives ou à une base de données. En règle générale, l'exploration de données fait référence à des opérations impliquant des opérations de recherche relativement sophistiquées qui renvoient des résultats ciblés et spécifiques. Par exemple, un outil d’exploration de données peut parcourir des dizaines d’années d’informations comptables pour trouver une colonne spécifique de dépenses ou de comptes à recevoir pour une année d’exploitation donnée.
En bref, le big data est l'actif et l'exploration de données est le "gestionnaire" qui est utilisé pour fournir des résultats bénéfiques.