Big Data vs Data Analytics: Diferencia entre Big Data y Data Analytics

¿Qué es Big Data?

Big Data se refiere a los volúmenes masivos de datos no estructurados y sin procesar de varias fuentes. Big Data viene con alta veracidad y está en gran volumen, y esto requiere un alto poder de cómputo para recopilar y procesar. Todos estos datos se recopilan a través de diversos medios, como redes sociales, Internet, dispositivos móviles, computadoras y muchos más. Estos datos son posteriormente procesados ​​y analizados para tomar decisiones estratégicas en los negocios.

¿Qué es el análisis de datos?

Análisis de datos significa análisis de datos. Los datos recopilados de varias fuentes a través de Internet se procesan y luego se analizan para que las empresas puedan obtener información operativa. Los problemas comerciales complejos se pueden resolver fácilmente mediante el análisis de los datos históricos recopilados, y es por eso que el análisis de datos es esencial. Los datos relacionados con los problemas en los negocios son particularmente procesados ​​y analizados para encontrar la solución a un problema específico. Consulte nuestros cursos de ciencia de datos si está ansioso por ingresar a la ciencia de datos.

¿Cuál es la diferencia entre Data Analytics y Big Data?

1. Naturaleza : comprendamos la diferencia fundamental entre Big Data y Data Analytics con un ejemplo. Data Analytics como un libro donde puede encontrar una solución a sus problemas, por otro lado, Big Data puede considerarse como una Gran Biblioteca donde todas las respuestas a todas las preguntas están ahí, pero es difícil encontrar las respuestas a sus preguntas.

2. Estructura de datos : en el análisis de datos, uno encontrará que los datos ya estarán estructurados y es fácil encontrar una respuesta a una pregunta. Pero, por otro lado, Big Data es un conjunto de datos en su mayoría no estructurados que deben clasificarse para encontrar una respuesta a cualquier pregunta, y no es muy fácil procesar esos enormes volúmenes de datos. Se deben aplicar muchos filtros para encontrar una idea significativa de Big Data.

3. Herramientas utilizadas en Big Data vs Data Analytics: En Data Analytics, se utilizarán herramientas simples para el modelado estadístico y el modelado predictivo porque los datos a analizar ya están estructurados y no son complicados. En Big Data, será necesario utilizar herramientas tecnológicas sofisticadas, como herramientas de automatización o herramientas de computación paralela para administrar Big Data porque no es fácil procesar el enorme volumen de Big Data. Más sobre Herramientas de Big Data.

4. Tipo de Industria que utiliza Big Data y Data Analytics:

El análisis de datos se utiliza principalmente en industrias como las industrias de TI, las industrias de viajes y las industrias de atención médica. Data Analytics ayuda a estas industrias a crear nuevos desarrollos que se realizan mediante el uso de datos históricos y el análisis de tendencias y patrones pasados. Mientras que Big Data es utilizado por industrias como la banca, las industrias minoristas y muchas más. Big Data ayuda a estas industrias de muchas maneras a tomar algunas decisiones comerciales estratégicas.

Aplicación de Data Analytics y Big Data

Para todo tipo de decisiones que se toman hoy en día, los datos son la base. Sin los datos, hoy no se pueden tomar decisiones ni acciones. Todas las empresas ahora están utilizando un enfoque llamado enfoque centrado en datos para tener éxito. Hoy en día hay muchas oportunidades profesionales en el campo de los datos, como científico de datos, expertos en datos, etc.

Responsabilidades laborales de los analistas de datos

1. Análisis de tendencias y patrones: los analistas de datos deben predecir y pronosticar lo que puede suceder en el futuro, lo que podría ser muy útil en la toma de decisiones estratégicas para las empresas. En este caso, un analista de datos tiene que detectar las tendencias que se han producido a lo largo del tiempo. También tiene que hacer recomendaciones específicas mediante el análisis de los patrones.

2. Creación y diseño de informes de datos: los informes proporcionados por un científico de datos son el requisito previo esencial en la toma de decisiones de una empresa. Los científicos de datos deberán crear el informe de datos y diseñarlo de tal manera que sea fácilmente comprensible para el tomador de decisiones. Los datos se pueden representar de muchas maneras, como gráficos circulares, gráficos, tablas, diagramas y muchos más. El informe de datos también se puede realizar en forma de tabla, según la naturaleza de los datos que se mostrarán.

3. Obtener información valiosa de los datos: los analistas de datos deberán obtener información útil y significativa del paquete de datos para brindar algunos beneficios a las organizaciones. La organización podrá utilizar esos conocimientos significativos y únicos para tomar la mejor decisión para el éxito de su empresa.

4. Recopilación, procesamiento y resumen de datos: un analista de datos primero debe recopilar los datos y luego procesarlos utilizando las herramientas necesarias y luego resumir los datos para que sean fáciles de entender. Los datos resumidos pueden decir mucho sobre las tendencias y patrones que se utilizarán para predecir cosas y pronosticar.

Responsabilidades laborales de los profesionales de Big Data

1. Análisis de situaciones en tiempo real: los profesionales de Big Data están muy obligados a analizar y monitorear situaciones que están sucediendo en tiempo real. Ayudará a muchas empresas a tomar medidas rápidas y oportunas para contrarrestar cualquier problema o problema y beneficiarse de la oportunidad. De esta manera, muchas organizaciones pueden reducir las pérdidas y aumentar las ganancias y ser más exitosas.
2. Construir un sistema para procesar datos a gran escala: no es una tarea muy fácil procesar Big Data, que se encuentra en un volumen muy alto. Big Data también son datos no estructurados que no pueden ser procesados ​​​​por ninguna herramienta simple. Se requiere un profesional de Big Data para construir una herramienta o sistema tecnológico sofisticado mediante el cual se pueda procesar Big Data y luego analizar para una mejor toma de decisiones.

3. Detección de transacciones fraudulentas: el fraude aumenta día a día y es fundamental contrarrestar este problema. Los profesionales de Big Data deberían poder identificar cualquier transacción fraudulenta que esté ocurriendo. Estas son las responsabilidades importantes para muchas industrias, especialmente la banca del sector bancario. Muchas transacciones fraudulentas están ocurriendo en los sectores bancarios todos los días, y es una necesidad considerable del momento para que los bancos resuelvan este problema. De lo contrario, la gente comenzará a perder su confianza en el sistema bancario para guardar en los bancos el dinero que tanto le costó ganar.

Habilidades requeridas para el análisis de datos

1. La habilidad de visualización de datos: es una de las habilidades más críticas para el análisis de datos. Los datos deben representarse visualmente para el tomador de decisiones de manera que puedan comprenderlos fácilmente. La visualización de datos se puede realizar a través de muchos diagramas, como tablas, gráficos, gráficos circulares y muchos más.

2. Buena habilidad de cálculo matemático y conocimiento estadístico: un analista de datos deberá tener excelentes habilidades en estadística y matemáticas para concluir los datos analizados.

3. Habilidad de disputa de datos: los datos pueden estar en un formato desordenado, y un científico de datos debería poder resolver los datos desordenados y complejos y presentarlos en un formato que se pueda dar a los tomadores de decisiones o a las personas interesadas.

4. Conocimientos de programación: buen conocimiento del lenguaje de programación Python y R.

Habilidades requeridas para los profesionales de Big Data

1. Habilidades de Estadística y Cómputo
2. Buen conocimiento de Frameworks como Hadoop o Apache
3. Excelente comprensión del lenguaje de programación Scala y Java.
4. Capacidad para crear una buena estrategia de datos mediante la recopilación, interpretación y análisis de datos.
5. Excelente conocimiento de Sistemas y Tecnologías Distribuidas.

Conclusión

Entonces, aquí está la principal diferencia entre Big data y el análisis de datos en términos de lo que son fundamentalmente, sus aplicaciones y responsabilidades laborales. Esperamos que este artículo haya sido informativo para usted.

Si tiene curiosidad por aprender sobre big data, ciencia de datos, consulte el Programa PG Ejecutivo en Ciencia de Datos de IIIT-B y upGrad, creado para profesionales que trabajan y ofrece más de 10 estudios de casos y proyectos, talleres prácticos prácticos, tutoría con la industria. expertos, 1 a 1 con mentores de la industria, más de 400 horas de aprendizaje y asistencia laboral con las mejores empresas.