البيانات الضخمة مقابل تحليلات البيانات: الفرق بين البيانات الضخمة وتحليلات البيانات

ما هي البيانات الضخمة؟

تشير البيانات الضخمة إلى الكميات الهائلة من البيانات الخام وغير المهيكلة من مصادر مختلفة. تأتي البيانات الضخمة بدقة عالية وحجم كبير ، وهذا يتطلب قوة حوسبية عالية لجمعها ومعالجتها. يتم جمع كل هذه البيانات من خلال وسائل مختلفة مثل وسائل التواصل الاجتماعي والإنترنت والهاتف المحمول والكمبيوتر وغيرها الكثير. تتم معالجة هذه البيانات وتحليلها لاحقًا لاتخاذ قرارات إستراتيجية في الأعمال.

ما هي تحليلات البيانات؟

تحليلات البيانات تعني تحليل البيانات. تتم معالجة البيانات التي يتم جمعها من مصادر مختلفة عبر الإنترنت ثم تحليلها حتى يتسنى للشركات الحصول على رؤى تشغيلية. يمكن حل مشاكل الأعمال المعقدة بسهولة عن طريق تحليل البيانات التاريخية التي تم جمعها ، وهذا هو السبب في أن تحليلات البيانات ضرورية. تتم معالجة البيانات المتعلقة بالقضايا في الأعمال التجارية وتحليلها بشكل خاص لإيجاد حل لمشكلة معينة. تحقق من دورات علوم البيانات الخاصة بنا إذا كنت حريصًا على الدخول في علم البيانات.

ما الفرق بين تحليلات البيانات والبيانات الضخمة؟

1. الطبيعة : دعنا نفهم الاختلاف الأساسي بين البيانات الضخمة وتحليلات البيانات بمثال. تحليلات البيانات مثل كتاب حيث يمكنك إيجاد حل لمشاكلك ، من ناحية أخرى ، يمكن اعتبار البيانات الضخمة بمثابة مكتبة كبيرة حيث توجد جميع الإجابات على جميع الأسئلة ولكن من الصعب العثور على إجابات لأسئلتك.

2. هيكل البيانات : في تحليلات البيانات ، سيجد المرء أن البيانات ستكون منظمة بالفعل ومن السهل العثور على إجابة لسؤال ما. ولكن ، من ناحية أخرى ، البيانات الضخمة هي في الغالب مجموعة غير منظمة من البيانات التي يجب فرزها للعثور على إجابة لأي سؤال ، وليس من السهل جدًا معالجة هذه الكميات الهائلة من البيانات. يجب تطبيق الكثير من الفلاتر للعثور على فكرة مفيدة عن البيانات الضخمة.

3. الأدوات المستخدمة في تحليلات البيانات الضخمة مقابل البيانات: في تحليلات البيانات ، سيستخدم المرء أدوات بسيطة للنمذجة الإحصائية والنمذجة التنبؤية لأن البيانات المطلوب تحليلها منظمة بالفعل وليست معقدة. في البيانات الضخمة ، سيحتاج المرء إلى استخدام أدوات تكنولوجية متطورة مثل أدوات التشغيل الآلي أو أدوات الحوسبة المتوازية لإدارة البيانات الضخمة لأنه ليس من السهل معالجة الحجم الهائل للبيانات الضخمة. المزيد حول أدوات البيانات الضخمة.

4. نوع الصناعة التي تستخدم البيانات الضخمة وتحليلات البيانات:

تُستخدم تحليلات البيانات بشكل أساسي في صناعات مثل صناعات تكنولوجيا المعلومات وصناعات السفر وصناعات الرعاية الصحية. تساعد تحليلات البيانات هذه الصناعات على إنشاء تطورات جديدة تتم باستخدام البيانات التاريخية وتحليل الاتجاهات والأنماط السابقة. حيث يتم استخدام البيانات الضخمة في صناعات مثل الصناعات المصرفية وصناعات التجزئة وغيرها الكثير. تساعد البيانات الضخمة هذه الصناعات بعدة طرق في اتخاذ بعض القرارات التجارية الإستراتيجية.

تطبيق تحليلات البيانات والبيانات الضخمة

لجميع أنواع القرارات المتخذة اليوم ، البيانات هي الأساس لها. بدون البيانات ، لا يمكن اتخاذ أي قرارات أو إجراءات اليوم. تستخدم جميع الشركات الآن نهجًا يسمى نهجًا يركز على البيانات لتحقيق النجاح. هناك الكثير من الفرص الوظيفية في مجال البيانات في الوقت الحاضر ، مثل عالم البيانات وخبراء البيانات وما إلى ذلك.

المسؤوليات الوظيفية لمحللي البيانات

1. تحليل الاتجاهات والأنماط: يتعين على محللي البيانات التنبؤ والتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل ، مما قد يكون مفيدًا للغاية في اتخاذ القرارات الاستراتيجية للشركات. في هذه الحالة ، يجب على محلل البيانات تحديد الاتجاهات التي حدثت مع مرور الوقت. يجب عليه أيضًا تقديم توصيات محددة من خلال تحليل الأنماط.

2. إنشاء وتصميم تقرير البيانات: تعد التقارير التي يقدمها عالم البيانات شرطًا أساسيًا في اتخاذ القرار في الشركة. سيحتاج علماء البيانات إلى إنشاء تقرير البيانات وتصميمه بطريقة يسهل على صانع القرار فهمها. يمكن تمثيل البيانات بعدة طرق مثل المخططات الدائرية والرسوم البيانية والمخططات والرسوم البيانية وغيرها الكثير. يمكن أيضًا أن يتم الإبلاغ عن البيانات في شكل جدول اعتمادًا على طبيعة البيانات التي سيتم عرضها.

3. اشتقاق رؤى قيمة من البيانات: سيحتاج محللو البيانات إلى استنباط رؤى مفيدة وذات مغزى من حزمة البيانات لتحقيق بعض الفوائد للمؤسسات. ستكون المنظمة قادرة على استخدام تلك الرؤى الهادفة والفريدة من نوعها لاتخاذ القرار الأفضل لنجاح شركتها.

4. جمع ومعالجة وتلخيص البيانات: يجب على محلل البيانات أولاً جمع البيانات ثم معالجتها باستخدام الأدوات المطلوبة ثم تلخيص البيانات حتى يسهل فهمها. يمكن للبيانات الملخصة أن تخبرنا الكثير عن الاتجاهات والأنماط التي سيتم استخدامها للتنبؤ بالأشياء والتنبؤ.

المسؤوليات الوظيفية لمتخصصي البيانات الضخمة

1. تحليل المواقف في الوقت الفعلي: هناك حاجة شديدة لمتخصصي البيانات الضخمة لتحليل ومراقبة المواقف التي تحدث في الوقت الفعلي. سيساعد الكثير من الشركات على اتخاذ إجراءات سريعة وفي الوقت المناسب لمواجهة أي مشكلة أو مشكلة والاستفادة من الفرصة. بهذه الطريقة ، يمكن للعديد من المنظمات تقليل الخسائر وزيادة الأرباح وتصبح أكثر نجاحًا.
2. بناء نظام لمعالجة البيانات الكبيرة الحجم: ليس من السهل جدًا معالجة البيانات الضخمة ، والتي تكون بكميات كبيرة جدًا. البيانات الضخمة هي أيضًا بيانات غير منظمة ولا يمكن معالجتها بأي أداة بسيطة. مطلوب متخصص في البيانات الضخمة لبناء أداة أو نظام تكنولوجي متطور يمكن من خلاله معالجة البيانات الضخمة ثم تحليلها لاتخاذ قرارات أفضل.

3. الكشف عن معاملات الاحتيال: يتزايد الاحتيال يومًا بعد يوم ، ومن الضروري مواجهة هذه المشكلة. يجب أن يكون محترفو البيانات الضخمة قادرين على تحديد أي معاملات احتيالية تحدث. هذه هي المسؤوليات الهامة للعديد من الصناعات ، وخاصة الخدمات المصرفية للقطاع المصرفي. تحدث العديد من المعاملات الاحتيالية في القطاعات المصرفية كل يوم ، وهي حاجة كبيرة في الوقت الحالي للبنوك لحل هذه المشكلة. عدا ذلك ، سيبدأ الناس في فقدان ثقتهم في النظام المصرفي لتوفير أموالهم التي حصلوا عليها بشق الأنفس في البنوك.

المهارات المطلوبة لتحليلات البيانات

1. مهارة تصور البيانات: إنها واحدة من أهم المهارات لتحليلات البيانات. يجب أن يتم تمثيل البيانات بصريًا لصانع القرار حتى يتمكنوا من فهمها بسهولة. يمكن عمل تصور البيانات من خلال العديد من المخططات مثل المخططات والرسوم البيانية والمخطط الدائري وغيرها الكثير.

2. مهارة جيدة في حساب الرياضيات والمعرفة الإحصائية: يجب أن تتمتع تحليلات البيانات بمهارات ممتازة في الإحصاء والرياضيات لاستكمال البيانات التي يتم تحليلها.

3. مهارة الجدل بشأن البيانات: قد تكون البيانات في تنسيق معطل ، ويجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على حل البيانات المعقدة والمعقدة وتقديمها بتنسيق يمكن إعطاؤه لصانعي القرار أو الأشخاص المعنيين.

4. معرفة البرمجة: معرفة جيدة بلغة برمجة Python و R.

المهارات المطلوبة لمتخصصي البيانات الضخمة

1. المهارات الإحصائية والحسابية
2. معرفة جيدة بأطر العمل مثل Hadoop أو Apache
3. فهم ممتاز للغة البرمجة Scala و Java
4. القدرة على إنشاء استراتيجية بيانات جيدة من خلال جمع وتفسير وتحليل البيانات
5. معرفة ممتازة بالنظم والتقنيات الموزعة.

خاتمة

إذن هنا هو الاختلاف الرئيسي بين البيانات الضخمة وتحليلات البيانات من حيث ماهيتها الأساسية وتطبيقاتها ومسؤوليات وظيفتها. نأمل أن تكون هذه المقالة مفيدة لك.

إذا كنت مهتمًا بالتعرف على البيانات الضخمة وعلوم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في علوم البيانات والذي تم إنشاؤه للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 10 دراسات حالة ومشاريع ، وورش عمل عملية عملية ، وإرشاد مع الصناعة خبراء ، وجهاً لوجه مع مرشدين في الصناعة ، وأكثر من 400 ساعة من التعلم والمساعدة في العمل مع الشركات الكبرى.