Big Data vs. Data Analytics: Unterschied zwischen Big Data und Data Analytics

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf die riesigen Mengen unstrukturierter und roher Daten aus verschiedenen Quellen. Big Data weist eine hohe Genauigkeit und ein hohes Volumen auf, und dies erfordert eine hohe Rechenleistung zum Sammeln und Verarbeiten. All diese Daten werden über verschiedene Mittel wie soziale Medien, Internet, Mobiltelefone, Computer und viele mehr gesammelt. Diese Daten werden später verarbeitet und analysiert, um strategische Entscheidungen in Unternehmen zu treffen.

Was ist Datenanalyse?

Data Analytics bedeutet Analyse von Daten. Daten, die aus verschiedenen Quellen über das Internet gesammelt werden, werden verarbeitet und dann analysiert, damit Unternehmen betriebliche Erkenntnisse gewinnen können. Komplexe Geschäftsprobleme können leicht gelöst werden, indem die gesammelten historischen Daten analysiert werden, und deshalb ist Data Analytics unerlässlich. Die Daten zu betriebswirtschaftlichen Fragestellungen werden speziell verarbeitet und analysiert, um die Lösung für ein konkretes Problem zu finden. Sehen Sie sich unsere Data-Science-Kurse an, wenn Sie gerne in Data Science einsteigen möchten.

Was ist der Unterschied zwischen Data Analytics und Big Data?

1. Nature : Lassen Sie uns den grundlegenden Unterschied zwischen Big Data und Data Analytics anhand eines Beispiels verstehen. Data Analytics ist wie ein Buch, in dem Sie eine Lösung für Ihre Probleme finden können. Andererseits kann Big Data als eine große Bibliothek betrachtet werden, in der alle Antworten auf alle Fragen vorhanden sind, aber die Antworten auf Ihre Fragen schwer zu finden sind.

2. Datenstruktur: In der Datenanalyse werden Sie feststellen, dass die Daten bereits strukturiert sind und es einfach ist, eine Antwort auf eine Frage zu finden. Aber andererseits ist Big Data ein meist unstrukturierter Datensatz, der geordnet werden muss, um eine Antwort auf jede Frage zu finden, und es ist nicht sehr einfach, diese enormen Datenmengen zu verarbeiten. Viele Filter müssen angewendet werden, um einen sinnvollen Einblick in Big Data zu finden.

3. Tools, die in Big Data vs. Data Analytics verwendet werden: In Data Analytics verwendet man einfache Tools für die statistische Modellierung und die Vorhersagemodellierung, da die zu analysierenden Daten bereits strukturiert und nicht kompliziert sind. Bei Big Data muss man ausgeklügelte technologische Tools wie Automatisierungstools oder Parallel-Computing-Tools verwenden, um Big Data zu verwalten, da es nicht einfach ist, das enorme Volumen von Big Data zu verarbeiten. Mehr über Big-Data-Tools.

4. Art der Branche, die Big Data und Data Analytics verwendet:

Data Analytics wird hauptsächlich von Branchen wie der IT-Branche, der Reisebranche und der Gesundheitsbranche verwendet. Data Analytics hilft diesen Branchen, neue Entwicklungen zu schaffen, die durch die Verwendung historischer Daten und die Analyse vergangener Trends und Muster erfolgen. Während Big Data von Branchen wie Banken, Einzelhandel und vielen mehr verwendet wird. Big Data hilft diesen Branchen in vielerlei Hinsicht, einige strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Anwendung von Data Analytics und Big Data

Für alle Arten von Entscheidungen, die heute getroffen werden, sind Daten die Grundlage dafür. Ohne die Daten können heute keine Entscheidungen oder Maßnahmen getroffen werden. Alle Unternehmen verwenden jetzt einen Ansatz, der als datenorientierter Ansatz bezeichnet wird, um erfolgreich zu sein. Heutzutage gibt es viele Karrieremöglichkeiten im Bereich Daten, wie z. B. Data Scientist, Data Experts usw.

Aufgabenbereiche von Datenanalysten

1. Analysieren von Trends und Mustern: Datenanalysten müssen vorhersagen und prognostizieren, was in der Zukunft passieren könnte, was bei der strategischen Entscheidungsfindung für die Unternehmen sehr hilfreich sein könnte. In diesem Fall muss ein Datenanalyst die Trends erkennen, die im Laufe der Zeit aufgetreten sind. Er muss auch konkrete Empfehlungen geben, indem er die Muster analysiert.

2. Erstellen und Gestalten von Datenberichten: Die von einem Datenwissenschaftler erstellten Berichte sind die wesentliche Voraussetzung für die Entscheidungsfindung eines Unternehmens. Data Scientists müssen den Datenbericht erstellen und so gestalten, dass er für den Entscheidungsträger sehr leicht verständlich ist. Daten können auf viele Arten dargestellt werden, wie Tortendiagramme, Grafiken, Diagramme, Diagramme und vieles mehr. Die Meldung von Daten kann auch in Form einer Tabelle erfolgen, je nach Art der anzuzeigenden Daten.

3. Ableitung wertvoller Erkenntnisse aus den Daten: Die Datenanalysten müssen nützliche und aussagekräftige Erkenntnisse aus dem Datenpaket ableiten, um den Organisationen einige Vorteile zu bringen. Die Organisation wird in der Lage sein, diese aussagekräftigen und einzigartigen Erkenntnisse zu nutzen, um die beste Entscheidung für den Erfolg ihres Unternehmens zu treffen.

4. Sammlung, Verarbeitung und Zusammenfassung von Daten: Ein Datenanalyst muss zuerst die Daten sammeln und sie dann mit den erforderlichen Tools verarbeiten und dann die Daten zusammenfassen, um sie leicht zu verstehen. Die zusammengefassten Daten können viel über die Trends und Muster aussagen, die zur Vorhersage von Dingen und Prognosen verwendet werden.

Berufliche Verantwortlichkeiten von Big-Data-Profis

1. Analysieren von Situationen in Echtzeit: Big Data-Experten müssen dringend Situationen analysieren und überwachen, die sich in Echtzeit ereignen. Es wird vielen Unternehmen helfen, schnell und rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um Problemen oder Problemen entgegenzuwirken und von der Gelegenheit zu profitieren. Auf diese Weise können viele Organisationen Verluste reduzieren und Gewinne steigern und erfolgreicher werden.
2. Aufbau eines Systems zur Verarbeitung großer Datenmengen: Es ist keine sehr einfache Aufgabe, die großen Datenmengen zu verarbeiten, die ein sehr hohes Volumen aufweisen. Big Data sind auch unstrukturierte Daten, die von keinem einfachen Tool verarbeitet werden können. Ein Big-Data-Experte muss ein ausgeklügeltes technologisches Tool oder System entwickeln, mit dem die Big Data verarbeitet und dann für eine bessere Entscheidungsfindung analysiert werden können.

3. Betrugstransaktionen erkennen: Betrug nimmt von Tag zu Tag zu, und es ist wichtig, diesem Problem entgegenzuwirken. Big-Data-Experten sollten in der Lage sein, alle betrügerischen Transaktionen zu identifizieren. Dies sind die wesentlichen Aufgaben für viele Branchen, insbesondere das Bankwesen des Bankensektors. Jeden Tag passieren viele betrügerische Transaktionen im Bankensektor, und es ist ein erhebliches Gebot der Stunde für die Banken, dieses Problem zu lösen. Andernfalls verlieren die Menschen ihr Vertrauen in das Bankensystem, um ihr hart verdientes Geld bei Banken zu sparen.

Erforderliche Fähigkeiten für die Datenanalyse

1. Die Fähigkeit der Datenvisualisierung: Sie ist eine der wichtigsten Fähigkeiten für die Datenanalyse. Die Daten müssen für den Entscheidungsträger visuell dargestellt werden, damit er sie leicht verstehen kann. Die Datenvisualisierung kann durch viele Diagramme wie Diagramme, Grafiken, Tortendiagramme und viele mehr erfolgen.

2. Gute Kenntnisse in Mathematik und Statistik: Ein Datenanalytiker muss über hervorragende Kenntnisse in Statistik und Mathematik verfügen, um die analysierten Daten abzuschließen.

3. Wrangling-Fähigkeit für Daten: Die Daten können in einem durcheinandergebrachten Format vorliegen, und ein Datenwissenschaftler sollte in der Lage sein, die durcheinandergebrachten und komplexen Daten zu lösen und sie in einem Format zu präsentieren, das den Entscheidungsträgern oder betroffenen Personen zur Verfügung gestellt werden kann.

4. Programmierkenntnisse: Gute Kenntnisse der Programmiersprache Python und R.

Erforderliche Fähigkeiten für Big-Data-Experten

1. Statistik- und Rechenfähigkeiten
2. Gute Kenntnisse in Frameworks wie Hadoop oder Apache
3. Hervorragende Kenntnisse der Programmiersprache Scala und Java
4. Fähigkeit, eine gute Datenstrategie durch Sammlung, Interpretation und Analyse von Daten zu erstellen
5. Sehr gute Kenntnisse in verteilten Systemen und Technologien.

Fazit

Hier sind also die Hauptunterschiede zwischen Big Data und Datenanalyse in Bezug auf das, was sie grundlegend sind, ihre Anwendungen und beruflichen Verantwortlichkeiten. Wir hoffen, dass dieser Artikel für Sie informativ war.

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