Разница между большими данными и аналитикой данных

В главное отличие между большими данными и аналитикой данных заключается в том, что большие данные - это большое количество сложных данных, в то время как аналитика данных - это процесс изучения, преобразования и моделирования данных для распознавания полезной информации и поддержки принятия решений.

Большие данные относятся к огромному объему данных. Эти данные могут быть структурированными, неструктурированными или частично структурированными. Такие платформы, как Hadoop, позволяют хранить большие данные в распределенной среде для их параллельной обработки. Напротив, аналитика данных - это процесс изучения наборов данных, чтобы сделать выводы. Это помогает принимать более обоснованные решения и повышать операционную эффективность за счет снижения бизнес-рисков. Короче говоря, аналитика данных применяется к большим данным.

Большие данные, Аналитика данных

Что такое большие данные

Данные важны для каждой организации. Хранение данных и их анализ повышает производительность и помогает получить бизнес-идеи. Ежедневно собирается большой объем данных. Сложно использовать системы управления реляционными базами данных (СУБД) для хранения таких массивных данных. Такой большой набор данных называется большими данными.

Характеристики

У больших данных есть три основных свойства: объем, скорость и разнообразие.

Объем - Определяет количество данных. Он измеряется в терабайтах, петабайтах, эксабайтах и т. Д.

Скорость - Относится к скорости, с которой генерируются данные. Научные эксперименты, военные операции и приложения реального времени требуют высокоскоростной генерации данных.

Разнообразие - Описывает тип данных. Данные могут принимать различные форматы, такие как текст, аудио, видео, изображения, XML и т. Д.

Большие данные обрабатываются профессионалами в области больших данных. У них есть знания в области программирования на таких языках, как Java и Scala, и знания в базах данных NoSQL, таких как MongoDB. Они также знакомы с распределенными системами и фреймворками, такими как Hadoop.

Что такое аналитика данных

Аналитика данных включает в себя сбор, анализ, преобразование данных для обнаружения полезной информации, скрытой в них, чтобы делать выводы и решать проблемы. Это просто процесс применения статистического анализа к набору данных для улучшения коммерческой выгоды. Аналитика данных используется во многих дисциплинах, таких как бизнес, наука, исследования, социальные науки, здравоохранение и управление энергопотреблением.

Рисунок 2: Графики в аналитике данных

В аналитике данных аналитики данных выполняют несколько задач. Они собирают процессы и обобщают данные. Они применяют алгоритмы к данным для принятия решений. Они также проектируют и создают отчеты, диаграммы и графики с помощью инструментов отчетности и визуализации. От аналитиков данных требуется знание программирования на таких языках, как Python и R, статистические и математические навыки и навыки визуализации данных.

Разница между большими данными и аналитикой данных

Определение

Большие данные - это большой объем сложных данных, которые сложно обработать с помощью традиционного прикладного программного обеспечения для обработки данных. Аналитика данных - это процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации и поддержки принятия решений. Это объясняет основное различие между большими данными и аналитикой данных.

использование

Еще одно важное различие между большими данными и аналитикой данных - это их использование. Использование больших данных предназначено для выявления узких мест в системе, для крупномасштабных систем обработки данных и для распределенных систем с высокой степенью масштабируемости. Использование аналитики данных позволяет делать выводы, принимать решения и получать важные бизнес-идеи.

Профессии

Требуемые навыки

Кроме того, от аналитиков больших данных требуется знание программирования, баз данных NoSQL, распределенных систем и фреймворков, таких как Hadoop. Принимая во внимание, что от аналитиков данных требуется знание программирования, статистики и математики.

Связанные дисциплины

В то время как большие данные используются в финансовых услугах, коммуникациях, информационных технологиях и розничной торговле, аналитика данных используется в бизнесе, науке, здравоохранении, управлении энергопотреблением и информационных технологиях.

Заключение

Разница между большими данными и аналитикой данных заключается в том, что большие данные - это большое количество сложных данных, в то время как аналитика данных - это процесс изучения, преобразования и моделирования данных для распознавания полезной информации и поддержки принятия решений. Вкратце, аналитика данных может применяться к большим данным для увеличения прибыли бизнеса и снижения рисков.

Ссылка:

1. «Большие данные». Википедия, Фонд Викимедиа, 3 сентября 2018 г., доступно здесь 2. "Анализ данных." Википедия, Фонд Викимедиа, 3 сентября 2018 г., доступно здесь.