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 destinées aux entreprises ou à d’autres destinataires. Toutefois, les deux termes sont utilisés pour désigner deux éléments différents de ce type d’opération.
Le Big Data est un terme désignant 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 traitement des données qui étaient utilisées autrefois, lorsque les mégadonnées étaient plus coûteuses et moins réalisables. Par exemple, les ensembles de données trop volumineux pour être facilement traités dans une feuille de calcul Microsoft Excel pourraient être appelés ensembles de données volumineuses.
L'exploration de données fait référence à l'activité consistant à parcourir de grands ensembles de données pour rechercher des informations pertinentes ou 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 des ensembles massifs de données qui peuvent être homogènes ou collectées automatiquement. Les décideurs doivent accéder à des éléments de données plus petits et plus spécifiques provenant de ces grands ensembles. Ils utilisent l'exploration de données pour découvrir les éléments d'information qui éclaireront 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 une grande quantité de main-d'œuvre, lorsque des travailleurs individuels envoient des requêtes spécifiques d'informations à une archive ou à une base de données. Généralement, 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 clients pour une année d'exploitation spécifique.
En bref, le Big Data est l'atout et l'exploration de données est le « gestionnaire » utilisé pour fournir des résultats bénéfiques.