Big Data vs Data Analytics : Différence entre Big Data et Data Analytics

Qu'est-ce que le Big Data ?

Le Big Data fait référence aux volumes massifs de données non structurées et brutes provenant de diverses sources. Le Big Data est livré avec une grande véracité et est en grand volume, ce qui nécessite une puissance de calcul élevée pour la collecte et le traitement. Toutes ces données sont collectées par divers moyens tels que les médias sociaux, Internet, le mobile, l'ordinateur et bien d'autres. Ces données sont ensuite traitées et analysées pour prendre des décisions stratégiques dans les entreprises.

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse des données signifie l'analyse des données. Les données collectées à partir de diverses sources via Internet sont traitées puis analysées afin que les entreprises puissent obtenir des informations opérationnelles. Les problèmes commerciaux complexes peuvent facilement être résolus en analysant les données historiques collectées, et c'est pourquoi l'analyse des données est essentielle. Les données liées aux problématiques en entreprise sont notamment traitées et analysées pour trouver la solution à un problème précis. Consultez nos cours de science des données si vous souhaitez vous lancer dans la science des données.

Quelle est la différence entre Data Analytics et Big Data ?

1. Nature : Comprenons la différence fondamentale entre Big Data et Data Analytics avec un exemple. Le Data Analytics comme un livre où vous pouvez trouver une solution à vos problèmes, par contre, le Big Data peut être considéré comme une Big Library où toutes les réponses à toutes les questions sont là mais difficile de trouver les réponses à vos questions.

2. Structure des données : Dans l'analyse de données, on constatera que les données seront déjà structurées et qu'il est facile de trouver une réponse à une question. Mais, d'un autre côté, le Big Data est un ensemble de données pour la plupart non structurées qu'il faut trier pour trouver une réponse à n'importe quelle question, et il n'est pas très facile de traiter ces énormes volumes de données. De nombreux filtres doivent être appliqués pour trouver un aperçu significatif du Big Data.

3. Outils utilisés en Big Data vs Data Analytics : En Data Analytics, on utilisera des outils simples de modélisation statistique et de modélisation prédictive car les données à analyser sont déjà structurées et peu compliquées. Dans le Big Data, il faudra utiliser des outils technologiques sophistiqués tels que des outils d'automatisation ou des outils de calcul parallèle pour gérer le Big Data car il n'est pas facile de traiter l'énorme volume de Big Data. En savoir plus sur les outils Big Data.

4. Type d'industrie utilisant le Big Data et l'analyse de données :

L'analyse de données est principalement utilisée par des industries telles que les industries informatiques, les industries du voyage et les industries de la santé. Data Analytics aide ces industries à créer de nouveaux développements qui sont réalisés en utilisant des données historiques et en analysant les tendances et les modèles passés. Alors que le Big Data est utilisé par des secteurs tels que les secteurs bancaires, les secteurs de la vente au détail et bien d'autres. Le Big Data aide ces industries de plusieurs façons à prendre des décisions commerciales stratégiques.

Application de l'analyse de données et du Big Data

Pour toutes sortes de décisions prises aujourd'hui, les données en sont la base. Sans les données, aucune décision ou action ne peut être prise aujourd'hui. Toutes les entreprises utilisent désormais une approche appelée approche centrée sur les données pour réussir. Il existe de nos jours de nombreuses opportunités de carrière dans le domaine des données, comme Data Scientist, Data Experts, etc.

Responsabilités professionnelles des analystes de données

1. Analyser les tendances et les modèles : les analystes de données doivent prédire et prévoir ce qui pourrait arriver à l'avenir, ce qui pourrait être très utile dans la prise de décision stratégique pour les entreprises. Dans ce cas, un analyste de données doit repérer les tendances qui se sont produites au fil du temps. Il doit également faire des recommandations spécifiques en analysant les modèles.

2. Création et conception de rapport de données : Les rapports donnés par un data scientist sont le prérequis essentiel dans la prise de décision d'une entreprise. Les scientifiques des données devront créer le rapport de données et le concevoir de manière à ce qu'il soit très facilement compréhensible par le décideur. Les données peuvent être représentées de plusieurs façons, comme des camemberts, des graphiques, des diagrammes, des diagrammes et bien d'autres. Le reporting des Données peut également se faire sous forme de tableau selon la nature des données à afficher.

3. Tirer des informations précieuses des données : les analystes de données devront tirer des informations utiles et significatives de l'ensemble de données pour apporter des avantages aux organisations. L'organisation pourra utiliser ces informations significatives et uniques pour prendre la meilleure décision pour le succès de son entreprise.

4. Collecte, traitement et résumé des données : un analyste de données doit d'abord collecter les données, puis les traiter à l'aide des outils requis, puis résumer les données pour qu'elles soient facilement compréhensibles. Les données résumées peuvent en dire long sur les tendances et les modèles qui seront utilisés pour prédire les choses et les prévisions.

Responsabilités professionnelles des professionnels du Big Data

1. Analyser des situations en temps réel : les professionnels du Big Data doivent analyser et surveiller les situations qui se produisent en temps réel. Cela aidera de nombreuses entreprises à prendre des mesures rapides et opportunes pour contrer tout problème ou problème et profiter de cette opportunité. De cette façon, de nombreuses organisations peuvent réduire les pertes et augmenter les profits et devenir plus prospères.
2. Construire un système pour traiter des données à grande échelle : Ce n'est pas une tâche très facile de traiter les Big Data, qui sont en très gros volume. Le Big Data est également une donnée non structurée qui ne peut être traitée par aucun outil simple. Un Big Data Professional est tenu de construire un outil ou un système technologique sophistiqué à l'aide duquel les Big Data peuvent être traitées puis analysées pour une meilleure prise de décision.

3. Détection des transactions frauduleuses : la fraude augmente de jour en jour et il est essentiel de contrer ce problème. Les professionnels du Big Data devraient être en mesure d'identifier toute transaction frauduleuse en cours. Ce sont des responsabilités importantes pour de nombreuses industries, en particulier la banque du secteur bancaire. De nombreuses transactions frauduleuses se produisent chaque jour dans les secteurs bancaires, et les banques ont besoin d'une heure considérable pour résoudre ce problème. Sinon, les gens commenceront à perdre confiance dans le système bancaire pour économiser leur argent durement gagné dans les banques.

Compétences requises pour l'analyse de données

1. La compétence de visualisation de données : c'est l'une des compétences les plus critiques pour l'analyse de données. Les données doivent être représentées visuellement au décideur, ce qu'il peut facilement comprendre. La visualisation des données peut se faire à travers de nombreux diagrammes tels que des tableaux, des graphiques, des camemberts et bien d'autres.

2. Bonne compétence en calcul mathématique et connaissances statistiques: Un analyseur de données doit avoir d'excellentes compétences en statistiques et en mathématiques pour conclure les données analysées.

3. Compétence de lutte pour les données : les données peuvent être dans un format désordonné, et un scientifique des données doit être capable de résoudre les données désordonnées et complexes et de les présenter dans un format qui peut être donné aux décideurs ou aux personnes concernées.

4. Connaissances en programmation : Bonne connaissance du langage de programmation Python et de R.

Compétences requises pour les professionnels du Big Data

1. Compétences en statistiques et en calcul
2. Bonne connaissance des frameworks tels que Hadoop ou Apache
3. Excellente compréhension des langages de programmation Scala et Java
4. Capacité à créer une bonne stratégie de données par la collecte, l'interprétation et l'analyse des données
5. Excellente connaissance des systèmes et technologies distribués.

Conclusion

Voici donc la principale différence entre le Big Data et l'analyse de données en termes de ce qu'ils sont fondamentalement, de leurs applications et de leurs responsabilités professionnelles. Nous espérons que cet article vous a été instructif.

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