Q:
Quelle est la différence entre le Big Data et l'exploration de données?
UNE:Le Big Data 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 deux éléments différents de ce type d'opération.
Les mégadonnées sont un terme pour un grand ensemble de données. Les ensembles de données volumineuses sont ceux qui dépassent le type simple d'architectures de bases de données et de gestion de données qui étaient utilisées à une époque antérieure, lorsque les mégadonnées 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 se réfère à l'activité consistant à parcourir des ensembles de données volumineuses pour rechercher des informations pertinentes ou pertinentes. Ce type d'activité est vraiment un bon exemple de l'ancien axiome «à la recherche d'une aiguille dans une botte de foin». L'idée est que les entreprises collectent des ensembles massifs de données qui peuvent 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 éléments d'information qui informeront les dirigeants 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 peut nécessiter beaucoup de main-d'œuvre, lorsque des travailleurs individuels envoient des requêtes spécifiques d'informations à une archive ou à une base de données. En règle générale, l'exploration de données fait référence à des opérations qui impliquent 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 débiteurs pour une année d'exploitation spécifique.
En bref, les mégadonnées sont l'actif et l'exploration de données en est le «gestionnaire» qui est utilisé pour fournir des résultats bénéfiques.
