Big Data vs Data Science : quelle est la vraie différence ?

La science des données et le Big Data sont deux concepts qui sont omniprésents dans le domaine du traitement des données. Bien entendu, ces deux notions se rapportent au data ou données. Mais au-delà de ce point commun, elles font référence à deux choses bien distinctes. Pourtant, nombreux sont ceux qui les considèrent encore comme synonymes.

Même si la Data Science et le Big Data permettent tous les deux de récupérer et traiter des données, ce sont deux notions distinctes mais complémentaires. Passons en revue les différences et les similitudes entre ces deux concepts qui s'avèrent complémentaires.

Data Science vs Big Data : deux notions en vogue mais bien différentes

La data science et le Big Data sont très en vogue. En effet, ils se rapportent tous deux aux données internes et externes, indispensables pour améliorer les performances de l'entreprise.

Les entreprises sont aujourd'hui conscientes de l'importance de l'exploitation des données, notamment dans le processus de prise de décision. D'où l'importance de bien saisir toutes les notions qui s'y rapportent, comme la Data science et le Big Data, deux concepts qui sont parfois utilisés à tort et à travers.

Qu'est-ce que le Big Data ?

Le terme de Big Data désigne un volume important de données destiné à être exploitées en entreprise. Le Big Data est ainsi une notion qui désigne uniquement ces mégadonnées. Ces données peuvent être de différentes natures et peuvent provenir de partout : messages, vidéos, enregistrements transactionnels…

Le Big Data ne fait donc pas référence à des outils ou à des techniques d'exploitation de données, il s'agit d'un système de mesure qui permet de désigner un volume colossal de données.

Qu'est-ce que la Data Science ?

La Data Science ou science des données est une discipline qui consiste à analyser une quantité importante de données pour améliorer la performance de l'entreprise. L'exploitation de ces données, comme abordée dans le cadre d'une formation Big Data, permet d'orienter la stratégie de gestion de l'entreprise.

La Data Science implique l'utilisation de plusieurs disciplines scientifiques afin de prédire les comportements des consommateurs à partir des données à disposition. Elle englobe des méthodes qui sont axées sur la prédiction, l'analyse exploratoire, la segmentation ou encore les études de profils. Un Data Scientist peut évoluer dans divers secteurs tel que : la biologie, les finances, le gouvernement, des agences de consulting, etc.

Le Machine Learning et l'intelligence artificielle sont parmi les outils utilisés dans le cadre de la Data Science pour exploiter le Big Data.

Quelles sont les similitudes entre le Big Data et la Data Science ?

Le Big Data et la Data Science ont pour point commun de participer ai traitement des données dans le but d'orienter les décisions au sein de l'entreprise. Leur lien est donc lié aux données : la Data Science va analyser et prédire des phénomènes futurs à partir des données (Big Data). Ce sont ainsi deux notions complémentaires, l'une ne pouvant aller sans l'autre.

Mais leur similitude s'arrête là. En effet, la Data Science consiste à construire à partir des datas des décisions business innovantes. Quant au Big Data, il s'agit simplement d'une volumétrie de données et non d'une méthode d'analyse de données comme la Data Science.

Quelles sont les différences entre le Big Data et la Data Science ?

La confusion entre ces deux concepts est fréquente, car le Big Data et les outils de Data Science aident tous deux les entreprises à prendre des décisions. Mais ils présentent plusieurs différences, tant au niveau des outils ou du process qu'au niveau de leurs objectifs finaux. Par ailleurs, les champs d'application de la Data Science et du Big Data diffèrent suivant le secteur et selon le besoin de l'entreprise.

Voici les principales différences en ce qui concerne le Big Data et la Data Science :

• Les données collectées par les entreprises sont très souvent colossales. C'est ce que l'on appelle Big Data. Mais quand nous parlons de leur exploitation en vue d'orienter les décisions en entreprise et d'extraire des informations précieuses, c'est la science des données qui entre en scène.
• Le Big Data est exploité par des entités de toute sorte pour regrouper toutes les informations qui visent à améliorer l'efficacité de leurs décisions. Par contre, la Data Science va plus se concentrer sur la fourniture des outils et des méthodes de modélisation pour exploiter le Big Data.
• La Data Science utilise des approches théoriques ainsi que des outils précis pour extraire et valoriser des informations du Big Data. Nous pouvons ainsi dire que le potentiel du Big Data ne peut être valorisé que par une analyse basée sur un raisonnement déductif et inductif, réalisée dans le cadre de la Data Science.
• La Data Science se concentre sur le plan commercial et le marketing alors que le Big Data est davantage lié aux outils informatiques. Le Big Data est axé sur la vitesse, la variété et le volume des informations. Par contre, la Data Science va fournir les techniques pour exploiter ces données.
• Ils diffèrent également au niveau des outils utilisés. L'analyse des mégadonnées désigne le stockage d'une quantité importante de données. En revanche, la science des données utilise des algorithmes d'apprentissage pour générer des connaissances à partir du Big Data.

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En quoi le Big Data et la Data Science sont-ils complémentaires ?

Traiter et prédire des phénomènes futurs à partir d'un énorme volume de données est extrêmement favorisé par les entreprises. Ces deux notions jouent ainsi un rôle important et seront de plus en plus valorisées dans les prochaines années.

L'exploitation optimale des données va servir les entreprises et leur permettre d'évoluer. En tant qu'outil efficace pour exploiter les données, la Data Science est inséparable du Big Data. Combinée au Big Data, elle permet aux entreprises d'évoluer, d'adopter des décisions réfléchies et précises, basées sur les informations tirées des données existantes.

Suivre une formation en Data Science et aux problématiques du Big Data est ainsi indispensable. Vous pouvez suivre une formation de type Bootcamp afin de comprendre ces deux notions et avoir les compétences pour les exploiter. Vous allez pouvoir prendre des décisions à partir de données exactes et fiables, valoriser vos compétences et orienter votre stratégie.

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Conclusion

Pour récapituler rapidement, bien que les expressions "Data Science" et "Big Data" soient souvent employées de manière interchangeable, elles ne désignent pas les mêmes notions. La Data Science se concentre sur l'acquisition de connaissances à partir de données en utilisant des méthodes statistiques et des techniques et méthodes de machine learning. Le Big Data, quant à lui, correspond à un ensemble de données volumineuses et complexes qui nécessitent des technologies et des techniques spéciales pour être stockées, traitées et analysées. La compréhension de ces distinctions est cruciale pour les professionnels travaillant avec des données et pour les personnes souhaitant poursuivre une carrière dans ces domaines en pleine expansion.

Questions fréquentes sur la différence entre la Data Science et le Big Data

Quel est le salaire d'un ingénieur en Big Data ?

En France, un ingénieur en big data gagne en moyenne 48 000 € par an, mais cela varie selon l'expérience, les compétences techniques, la taille de l'entreprise, la localisation et le secteur d'activité. Les salaires peuvent être plus élevés pour les ingénieurs les plus expérimentés et mieux qualifiés, et plus bas pour les débutants.

Quels domaines scientifiques utilisent le Big Data ?

Le big data est utilisé dans les sciences de la vie, les sciences physiques et les sciences sociales, y compris la génomique, la médecine personnalisée, la physique, la météorologie, la finance, la publicité en ligne et la sociologie.

Pourquoi se reconvertir en Data Science ?

Les raisons de choisir la data science sont : la forte demande due à la croissance rapide des données numériques, les opportunités de carrière dans diverses industries, les salaires compétitifs, les défis intellectuels stimulants et l'impact social sur des problèmes importants tels que la santé publique, l'éducation, la justice sociale et l'environnement.