Diferencia entre Big Data y Cloud Computing

1. Big Data :
Big data se refiere a los datos que son de gran tamaño y también aumentan rápidamente con respecto al tiempo. Big data incluye datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados. Big data no se puede almacenar y procesar en las herramientas tradicionales de gestión de datos, necesita herramientas especializadas de gestión de big data. Se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que tienen activos de información de volumen, velocidad, veracidad, valor y variedad de 5 V. Incluye almacenamiento de datos, análisis de datos, extracción de datos y visualización de datos.

Los ejemplos de las fuentes donde se generan grandes datos incluyen datos de redes sociales, datos de comercio electrónico, datos de estaciones meteorológicas, datos de sensores IoT, etc.

Características de los grandes datos:

• Variedad de Big data: datos estructurados, no estructurados y semiestructurados
• Velocidad de Big data – Velocidad de generación de datos
• Volumen de Big data – Grandes volúmenes de datos que se están generando
• Valor de Big data: extraer información útil y hacerla valiosa
• Variabilidad de Big data: inconsistencia que los datos pueden mostrar a veces.

Ventajas de los grandes datos:

• Ahorro de costes
• Mejor toma de decisiones
• Mejores perspectivas de ventas
• Productividad incrementada
• Mejor servicio al cliente.

Desventajas de los grandes datos:

• Herramientas incompatibles
• Preocupaciones de seguridad y privacidad
• Necesidad de cambio cultural.
• Rápido cambio en la tecnología.
• Necesidades específicas de hardware.

2. Computación en la nube :
la computación en la nube se refiere a la disponibilidad bajo demanda de recursos informáticos a través de Internet. Estos recursos incluyen servidores, almacenamiento, bases de datos, software, análisis, redes e inteligencia a través de Internet y todos estos recursos se pueden utilizar según los requisitos del cliente. En la computación en la nube, los clientes tienen que pagar según el uso. Es muy flexible y los recursos se pueden escalar fácilmente según los requisitos. En lugar de comprar recursos de TI físicamente, todos los recursos se pueden utilizar según los requisitos de los proveedores de la nube. La computación en la nube tiene tres modelos de servicio, es decir , infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS) .

Ejemplos de proveedores de computación en la nube que brindan servicios de computación en la nube son Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud Services, etc.

Características de la computación en la nube:

• Disponibilidad bajo demanda
• Accesible a través de una red
• Escalabilidad elástica
• Modelo de pago por uso
• Multiusuario y agrupación de recursos.

Ventajas de la computación en la nube:

• Copia de seguridad y restauración de datos
• Colaboración mejorada
• Excelente accesibilidad
• Bajo costo de mantenimiento
• En demanda auto servicio.

Desventajas de la computación en la nube:

• Dependencia de un proveedor
• Control limitado
• Preocupación por la seguridad
• Tiempo de inactividad debido a varias razones
• Requiere buena conectividad a Internet.

Diferencia entre Big Data y Cloud Computing:

S. No.	GRANDES DATOS	COMPUTACIÓN EN LA NUBE
01.	Big data se refiere a los datos que son de gran tamaño y también aumentan rápidamente con respecto al tiempo.	La computación en la nube se refiere a la disponibilidad bajo demanda de recursos informáticos a través de Internet.
02	Big data incluye datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados.	Los servicios de computación en la nube incluyen infraestructura como servicio (IaaS), plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS).
03.	El volumen de datos, la velocidad de los datos, la variedad de datos, la veracidad de los datos y el valor de los datos se consideran las 5 características más importantes de Big data.	La disponibilidad bajo demanda de los recursos de TI, el amplio acceso a la red, la agrupación de recursos, la elasticidad y el servicio medido se consideran las principales características de la computación en la nube.
04.	El propósito de los grandes datos es organizar el gran volumen de datos y extraer la información útil de ellos y utilizar esa información para mejorar el negocio.	El propósito de la computación en la nube es almacenar y procesar datos en la nube o utilizar servicios de TI remotos sin instalar físicamente ningún recurso de TI.
05.	La computación distribuida se utiliza para analizar los datos y extraer la información útil.	Internet se utiliza para obtener los servicios basados ​​en la nube de diferentes proveedores de nube.
06	La gestión de big data permite una plataforma centralizada, provisión para respaldo y recuperación y bajo costo de mantenimiento.	Los servicios de computación en la nube son rentables, escalables y robustos.
07	Algunos de los desafíos de los grandes datos son la variedad de datos, el almacenamiento y la integración de datos, el procesamiento de datos y la gestión de recursos.	Algunos de los desafíos de la computación en la nube son la disponibilidad, la transformación, la preocupación por la seguridad y el modelo de carga.
08	Big data se refiere a un gran volumen de datos, su gestión y extracción de información útil.	La computación en la nube se refiere a recursos de TI remotos y diferentes modelos de servicios de Internet.
09	Big data se utiliza para describir un gran volumen de datos e información.	La computación en la nube se utiliza para almacenar datos e información en servidores remotos y también para procesar los datos utilizando una infraestructura remota.
10	Algunas de las fuentes donde se genera Big Data incluyen datos de redes sociales, datos de comercio electrónico, datos de estaciones meteorológicas, datos de sensores IoT, etc.	Algunos de los proveedores de computación en la nube que brindan servicios de computación en la nube son Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Cloud Services, etc.