Big Data və Data Science arasındakı fərqlər nələrdir?

Şirkətlərdə data haqqında danışanda iki ifadə tez-tez qarışdırılır: Big Data və Data Science. Bəzən elə təsəvvür yaranır ki, bunlar eyni şeydir. Guya şirkətdə çoxlu məlumat varsa, deməli, artıq Data Science edilir. Əslində isə bu iki anlayış bir-birinə bağlı olsa da, eyni deyil.

Big Data daha çox məlumatın həcmi, sürəti, müxtəlifliyi və saxlanma problemi ilə bağlıdır. Data Science isə həmin məlumatdan məna çıxarmaq, nəticə tapmaq, proqnoz vermək və biznes qərarına çevirmək prosesidir. Sadə dillə desək, Big Data xammaldır, Data Science isə həmin xammaldan dəyər yaradan işdir.

Bir şirkətin milyonlarla müştəri əməliyyatı, mobil tətbiq klikləri, sayt ziyarətləri, sosial media rəyləri, kamera görüntüləri, sensor məlumatları və satış tarixçəsi ola bilər. Bu məlumatlar böyük həcmdə, fərqli formatlarda və sürətlə gəlirsə, artıq Big Data mühitindən danışırıq. Amma bu datanın sadəcə serverlərdə yığılması şirkətə avtomatik fayda vermir. Fayda o zaman yaranır ki, bu məlumat analiz olunur, model qurulur, nümunələr tapılır və qərar vermək üçün istifadə edilir. Bu hissə isə Data Science sahəsinə aiddir.

Big Data Nədir? IBM standartlarına görə böyük verilənlər

IBM Big Data-nı ənənəvi datadan fərqləndirən əsas xüsusiyyətləri “volume, velocity, variety, veracity və value” (5V) kimi izah edir. Yəni məlumatın həcmi böyükdür, sürətlə yaranır, müxtəlif formatlarda olur, keyfiyyəti yoxlanmalıdır və sonda biznes üçün dəyər yaratmalıdır.

Məsələn, bankda kart əməliyyatları saniyələr içində baş verir, telekom şirkətində milyonlarla zəng və internet istifadəsi qeydə alınır, e-commerce platformasında istifadəçilərin klikləri, axtarışları və alış-veriş davranışları toplanır. Bu məlumatlar təkcə Excel faylına yerləşəcək sadə cədvəl deyil; onları saxlamaq, emal etmək və istifadə etmək üçün xüsusi data infrastrukturu lazımdır. Big data ilə işləmək, karyera qurmaq və yüksək əmək haqqı əldə etmək üçün ilk öncə Data Analitika təlimi almalısınız.

Data Science nədir və biznesə hansı faydaları var?

Data Science isə başqa sualdan başlayır: “Bu məlumat bizə nə deyir?” IBM Data Science anlayışını artan məlumat həcmlərindən insight, yəni faydalı nəticə çıxarmağa yönəlmiş çoxsahəli yanaşma kimi təsvir edir. Burada statistika, proqramlaşdırma, biznes anlayışı, machine learning və vizuallaşdırma birlikdə işləyir.

Məsələn, şirkət müştərinon gələn ay xidmətdən imtina edib-etməyəcəyini proqnozlaşdırmaq istəyirsə, bu artıq Data Science problemidir. Satışın niyə azaldığını tapmaq, müştəriləri davranışına görə qruplaşdırmaq, kredit riskini hesablamaq və ya məhsul tövsiyə sistemi qurmaq da Data Science nümunələridir.

Big Data və data science arasında fərq

Big Data ilə Data Science arasındakı fundamental fərq məqsəddədir. Big Data-nın əsas sualı budur: “Bu qədər məlumatı necə toplayaq, saxlayaq və emal edək?” Data Science-ın əsas sualı isə budur: “Bu məlumatdan hansı qərarı çıxaraq?”

Ona görə Big Data daha çox data mühəndisliyi, data platformaları, bulud sistemləri, data lake, Hadoop, Spark, Kafka, real-time processing və database arxitekturası ilə bağlıdır. Data Science isə daha çox analiz, model qurmaq, ehtimal hesablamaq, proqnoz vermək, machine learning tətbiq etmək və nəticəni biznes dilində izah etmək üzərində dayanır.

Praktiki Nümunə. Market şəbəkəsində data axını

Bir nümunə ilə düşünək. Böyük bir market şəbəkəsi hər gün minlərlə məhsul satır. Kassalardan satış məlumatı gəlir, mobil tətbiqdən sifarişlər daxil olur, loyallıq kartlarından müştəri davranışı toplanır, anbardan stok məlumatı yenilənir. Bütün bu axının idarə olunması Big Data tərəfidir. Yəni data haradan gəlir, harada saxlanılır, necə təmizlənir, necə birləşdirilir, sistem yüklənəndə necə işləyir bunlar Big Data mövzularıdır. Amma “hansı məhsul gələn ay daha çox satılacaq?”, “hansı müştəri qrupuna hansı kampaniya göndərilməlidir?”, “endirim satışa həqiqətən təsir etdimi?” kimi suallar Data Science tərəfinə keçir.

Data Science kiçik datasetlərlə də mümkündürmü?

Şirkətlər üçün ən böyük səhvlərdən biri Big Data toplamağı nəticə ilə qarışdırmaqdır. Bəzi şirkətlər çoxlu məlumat yığır, amma həmin məlumatdan real qərar çıxarmır. Bu halda data sadəcə xərcə çevrilir: server xərci, saxlama xərci, texniki komanda xərci. Big Data-nın dəyəri Data Science, data analytics və biznes qərarları ilə birləşəndə ortaya çıxır. IBM-in Big Data izahında “value” hissəsinin ayrıca vurğulanması da buna görə vacibdir: məlumat böyük ola bilər, amma biznes üçün dəyər yaratmırsa, onun böyüklüyü təkbaşına üstünlük deyil.

Data Science da Big Data olmadan mümkündür. Bu da çox qarışdırılan məqamdır. Data Science etmək üçün mütəxəssisə mütləq milyardlarla sətir məlumat lazım deyil. Bəzən bir şirkətin 20 min müştəri qeydi, 3 illik satış tarixçəsi və düzgün qurulmuş Excel/SQL bazası belə yaxşı analiz üçün kifayət edir. Əsas məsələ datanın ölçüsü yox, sualın düzgün qoyulmasıdır. Kiçik dataset üzərində də müştəri seqmentasiyası, satış proqnozu, kampaniya analizi və churn ehtimalı hesablamaq olar. Big Data isə daha çox məlumatın ölçüsü və axını adi üsullarla idarə olunmayacaq səviyyəyə çatanda gündəmə gəlir.

Data Analytics və Data Science arasındakı sərhəd

Burada Data Analytics anlayışını da qısa qeyd etmək lazımdır. Data Analytics daha çox keçmiş və indiki məlumatı analiz edib hesabat çıxarmağa fokuslanır: nə baş verdi, harada artım oldu, hansı filial daha yaxşı nəticə göstərdi, kampaniya neçə faiz dönüş verdi. Data Science isə bunun üzərinə proqnoz və model qatır: nə baş verə bilər, hansı müştəri risklidir, hansı məhsul tövsiyə edilməlidir, hansı qiymət strategiyası daha effektiv olar.

IBM də data science və data analytics anlayışlarının bəzən qarışdırıldığını, amma data science-ın riyaziyyat, kompüter elmləri, proqram mühəndisliyi və statistika kimi sahələri birləşdirən daha geniş ekspertiza olduğunu qeyd edir.

Sektorlar üzrə komandaların rolları və iş Bölgüsü

Şirkətlərdə bu sahələrin komandaları da fərqli işləyir. Big Data tərəfində data engineer, database administrator, cloud engineer, data architect kimi rollar daha çox görünür. Onlar məlumatın axınını qurur, bazaları optimallaşdırır, data pipeline hazırlayır, məlumatın etibarlı və əlçatan olmasını təmin edirlər. Data Science tərəfində isə data scientist, machine learning engineer, data analyst və BI analyst kimi rollar ön plana çıxır. Onlar datadan nəticə çıxarır, model qurur, dashboard hazırlayır və biznes komandalarına qərar verməkdə kömək edirlər. Yaxşı qurulmuş şirkətdə bu iki tərəf rəqib deyil, bir-birini tamamlayan komandalardır.

• Bank Sektorunda: Big Data infrastrukturunun məqsədi milyonlarla əməliyyatın təhlükəsiz və sürətli emal olunmasıdır. Data Science isə həmin əməliyyatlar əsasında fraud ehtimalını tapır, kredit riskini qiymətləndirir və müştəri davranışını proqnozlaşdırır.
• Telekomda: Big Data şəbəkə, zəng, internet istifadəsi və müştəri məlumatlarını idarə edir; Data Science isə abonentin xidmətdən ayrılma ehtimalını, kampaniyaya reaksiya verəcək müştəri qrupunu və şəbəkə yüklənməsinin gələcək davranışını analiz edir.
• Retail-də: Big Data satış, stok və müştəri axınını bir yerə yığır; Data Science isə tələbat proqnozu, dinamik qiymət, tövsiyə sistemi və kampaniya effektivliyi üzərində işləyir.

Karyera seçimi. Hansı sahəni öyrənməli?

Bu mövzunu karyera baxımından düşünəndə də fərqi düzgün anlamaq vacibdir. Big Data istiqamətinə gedən biri daha çox SQL, Python/Scala, Spark, Hadoop ekosistemi, cloud platformaları, data warehouse, data lake və pipeline məntiqini öyrənməlidir. Data Science istiqamətində isə Python, statistika, machine learning, SQL, data visualization, problem qurma və biznes düşüncəsi önə çıxır.

Hər iki sahədə SQL əsas bacarıqlardan biridir, amma istifadə məqsədi fərqlənir: Big Data tərəfində SQL böyük sistemlərdə data idarəetməsi və emalı üçün, Data Science tərəfində isə analiz və model üçün məlumat çıxarmaq məqsədilə istifadə olunur.

Handex ilə Data Ekosisteminə Addım Atın

Handex Təhsil Mərkəzinin tədris yanaşması bu fərqi anlamaq üçün yaxşı nümunədir. Təhsil mərkəzinin rəsmi platformasında Excel, SQL, Power BI və Python kimi alətləri real layihələrlə öyrətməyə fokuslandığı qeyd olunur. Bu, şirkətlərdə data ilə işləməyin ilk praktik mərhələsidir: məlumatı toplamaq, təmizləmək, sorğu ilə çıxarmaq, vizual hesabat qurmaq və biznes nəticəsinə çevirmək.

Saytda “Python ilə Big data” mövzusunun proqramda yer alması da göstərir ki, müasir data tədrisində yalnız klassik hesabatçılıq yox, daha böyük məlumatlarla işləmə düşüncəsi də vacib yer tutur. Data Analitika, İT Biznes Analitika, Süni intellekt, Oracle SQL Developer, Microsoft Excel, Power BI və PL-300 kimi tədris sahələrinin verilməsi də bu sahələrin bir-birindən ayrı yox, bir ekosistem kimi inkişaf etdiyini göstərir. Bir şirkətdə data analitik Excel və Power BI ilə hesabat hazırlaya, SQL ilə bazadan məlumat çəkə, Python ilə təmizləmə və analiz edə, daha sonra isə Data Science və AI istiqamətinə keçid edə bilər. Bu baxımdan Big Data və Data Science fərqini öyrənmək yalnız termin bilmək üçün yox, karyera yolunu düzgün seçmək üçün də vacibdir.

Nəticədə nələr öyrəndik?

Ən sadə nəticə belədir: Big Data “məlumatın böyüklüyü və idarə olunması” problemidir, Data Science isə “məlumatdan ağıllı nəticə çıxarmaq” işidir. Big Data olmadan Data Science mümkündür, amma böyük şirkətlərdə Data Science-ın güclü işləməsi üçün çox vaxt sağlam Big Data infrastrukturu lazımdır. Data Science olmadan Big Data isə sadəcə dolu anbara bənzəyir: içində çox şey var, amma düzgün istifadə olunmursa, biznesə real fayda vermir.

Şirkətlər üçün ideal yanaşma bu iki sahəni qarşı-qarşıya qoymaq deyil, onları birlikdə qurmaqdır. Əvvəlcə data düzgün toplanmalı, saxlanmalı və təmizlənməlidir. Sonra həmin məlumat analiz olunmalı, modellərə çevrilməli və qərar prosesinə daxil edilməlidir. Rəhbərlik üçün əsas sual “bizdə nə qədər data var?” yox, “bu data hansı qərarımızı daha yaxşı edir?” olmalıdır. Big Data şirkətə güclü data bazası verir, Data Science isə həmin bazadan rəqabət üstünlüyü yaradır. Bu fərqi anlayan şirkətlər məlumatı sadəcə arxiv kimi saxlamır, onu satış, risk, müştəri təcrübəsi, məhsul inkişafı və strateji qərarlar üçün real alətə çevirir.