Big Data vs Analisis Data: Perbedaan Antara Big Data dan Analisis Data

Apa itu BigData?

Big Data mengacu pada volume besar data tidak terstruktur dan mentah dari berbagai sumber. Big Data hadir dengan kejujuran tinggi dan volume tinggi, dan ini membutuhkan daya komputasi tinggi untuk dikumpulkan dan diproses. Semua data ini dikumpulkan melalui berbagai cara seperti media sosial, internet, ponsel, komputer, dan banyak lagi. Data ini kemudian diolah dan dianalisis untuk mengambil keputusan strategis dalam bisnis.

Apa itu Analisis Data?

Data Analytics berarti menganalisis data. Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber melalui internet diolah kemudian dianalisis sehingga bisnis bisa mendapatkan wawasan operasional. Masalah bisnis yang kompleks dapat dengan mudah diselesaikan dengan menganalisis data historis yang dikumpulkan, dan itulah mengapa Analisis Data sangat penting. Data yang terkait dengan masalah dalam bisnis secara khusus diproses dan dianalisis untuk menemukan solusi untuk masalah tertentu. Lihat kursus ilmu data kami jika Anda ingin masuk ke ilmu data.

Apa perbedaan antara Analisis Data dan Data Besar?

1. Sifat : Mari kita pahami perbedaan mendasar antara Big Data dan Analisis Data dengan sebuah contoh. Data Analytics seperti sebuah buku di mana Anda dapat menemukan solusi untuk masalah Anda, di sisi lain, Big Data dapat dianggap sebagai Perpustakaan Besar di mana semua jawaban atas semua pertanyaan ada tetapi sulit untuk menemukan jawaban atas pertanyaan Anda.

2. Struktur Data : Dalam analitik data, orang akan menemukan bahwa data sudah terstruktur dan mudah untuk menemukan jawaban atas sebuah pertanyaan. Namun, di sisi lain, Big Data adalah kumpulan data yang sebagian besar tidak terstruktur yang harus disortir untuk menemukan jawaban atas pertanyaan apa pun, dan tidak mudah untuk memproses volume data yang sangat besar itu. Banyak filter harus diterapkan untuk menemukan beberapa wawasan makna ke dalam Big Data.

3. Alat yang digunakan dalam Big Data vs Analisis Data: Dalam Analisis Data, seseorang akan menggunakan alat sederhana untuk pemodelan statistik dan pemodelan prediktif karena data yang akan dianalisis sudah terstruktur dan tidak rumit. Dalam Big Data, seseorang perlu menggunakan alat teknologi canggih seperti alat otomatisasi atau alat komputasi paralel untuk mengelola Big Data karena tidak mudah untuk memproses volume Big Data yang sangat besar. Lebih lanjut tentang Alat Data Besar.

4. Jenis Industri yang menggunakan Big Data dan Analisis Data:

Analisis Data terutama digunakan oleh industri seperti Industri TI, Industri Perjalanan, dan Industri Perawatan Kesehatan. Analisis Data membantu industri-industri ini untuk membuat perkembangan baru yang dilakukan dengan menggunakan data historis dan menganalisis tren & pola masa lalu. Padahal, Big Data digunakan oleh industri seperti industri perbankan, industri ritel dan banyak lagi. Big Data membantu industri ini dalam banyak hal untuk mengambil beberapa keputusan bisnis strategis.

Aplikasi Analisis Data dan Big Data

Untuk semua jenis keputusan yang diambil hari ini, Data adalah dasarnya. Tanpa Data, Tidak ada keputusan atau tindakan yang dapat dibuat hari ini. Semua perusahaan sekarang menggunakan pendekatan yang disebut pendekatan yang berfokus pada data untuk mendapatkan kesuksesan. Ada banyak peluang karir di bidang data saat ini, seperti Data Scientist, Data Expert, dll.

Tanggung Jawab Pekerjaan Analis Data

1. Menganalisis Tren dan Pola: Analis Data harus memprediksi dan memperkirakan apa yang mungkin terjadi di masa depan, yang bisa sangat membantu dalam pengambilan keputusan strategis untuk bisnis. Dalam hal ini, seorang analis data harus melihat tren yang terjadi dari waktu ke waktu. Dia juga harus membuat rekomendasi khusus dengan menganalisis polanya.

2. Membuat dan Merancang Laporan Data: Laporan yang diberikan oleh seorang ilmuwan data adalah prasyarat penting dalam pengambilan keputusan perusahaan. Ilmuwan data perlu membuat laporan data dan mendesainnya sedemikian rupa sehingga sangat mudah dipahami oleh pembuat keputusan. Data dapat direpresentasikan dalam banyak cara seperti diagram lingkaran, grafik, bagan, diagram, dan banyak lagi. Pelaporan Data juga dapat dilakukan dalam bentuk tabel tergantung pada sifat data yang akan ditampilkan.

3. Mendapatkan wawasan berharga dari Data: Analis Data perlu memperoleh wawasan yang berguna dan bermakna dari paket Data untuk membawa beberapa manfaat bagi organisasi. Organisasi akan dapat menggunakan wawasan yang bermakna dan unik tersebut untuk membuat keputusan terbaik demi kesuksesan perusahaan mereka.

4. Pengumpulan, Pemrosesan, dan Meringkas Data: Seorang Analis Data pertama-tama harus mengumpulkan data dan kemudian memprosesnya menggunakan alat yang diperlukan dan kemudian meringkas data agar mudah dipahami. Data yang diringkas dapat memberi tahu banyak tentang tren dan pola yang akan digunakan untuk memprediksi berbagai hal dan peramalan.

Tanggung Jawab Pekerjaan Profesional Big Data

1. Menganalisis Situasi Real-time: Profesional Big Data sangat diperlukan untuk menganalisis dan memantau situasi yang terjadi secara real-time. Ini akan membantu banyak perusahaan untuk mengambil tindakan cepat dan tepat waktu untuk mengatasi masalah atau masalah apa pun dan untuk mengambil manfaat dari peluang tersebut. Dengan cara ini, banyak organisasi dapat mengurangi kerugian dan meningkatkan keuntungan dan menjadi lebih sukses.
2. Membangun Sistem untuk Memproses Data Skala Besar: Bukan tugas yang sangat mudah untuk memproses Big Data, yang dalam Volume sangat Tinggi. Big Data juga merupakan data tidak terstruktur yang tidak dapat diproses oleh alat sederhana apa pun. Seorang Profesional Big Data diperlukan untuk membangun alat atau sistem teknologi canggih yang dapat digunakan untuk memproses Big Data dan kemudian dianalisis untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

3. Mendeteksi Transaksi Penipuan: Penipuan meningkat dari hari ke hari, dan sangat penting untuk mengatasi masalah ini. Profesional Big Data harus dapat mengidentifikasi setiap transaksi penipuan yang terjadi. Ini adalah tanggung jawab yang signifikan bagi banyak industri, terutama perbankan dari sektor perbankan. Banyak transaksi penipuan yang terjadi di sektor perbankan setiap hari, dan itu adalah kebutuhan yang cukup besar bagi bank untuk menyelesaikan masalah ini. Jika tidak, orang akan mulai kehilangan kepercayaan pada sistem perbankan untuk menyimpan uang hasil jerih payah mereka di bank.

Keterampilan yang Dibutuhkan untuk Analisis Data

1. Keterampilan Visualisasi Data: Ini adalah salah satu keterampilan paling penting untuk Analisis Data. Data harus direpresentasikan secara visual kepada pembuat keputusan yang dapat mereka pahami dengan mudah. Visualisasi data dapat dilakukan melalui banyak diagram seperti bagan, grafik, diagram lingkaran dan banyak lagi.

2. Keterampilan Perhitungan Matematika dan Pengetahuan Statistik yang Baik: Seorang Analisis Data harus memiliki keterampilan yang sangat baik dalam statistik dan matematika untuk menyimpulkan data yang dianalisis.

3. Keahlian untuk Bergulat untuk Data: Data mungkin dalam format yang kacau, dan Ilmuwan Data harus mampu memecahkan data yang kacau & kompleks dan menyajikannya dalam format yang dapat diberikan kepada pengambil keputusan atau orang-orang yang berkepentingan.

4. Pengetahuan Pemrograman: Pengetahuan yang baik tentang bahasa Pemrograman Python dan R.

Keterampilan yang Dibutuhkan untuk Profesional Big Data

1. Keterampilan Statistik dan Komputasi
2. Pengetahuan yang baik tentang Kerangka seperti Hadoop atau Apache
3. Pemahaman yang sangat baik tentang bahasa pemrograman Scala dan Java
4. Kemampuan untuk membuat Strategi Data yang Baik dengan mengumpulkan, menafsirkan, dan menganalisis Data
5. Pengetahuan yang sangat baik tentang Sistem dan Teknologi Terdistribusi.

Kesimpulan

Jadi, inilah perbedaan utama antara Big data dan analitik Data dalam hal apa mereka pada dasarnya, aplikasi dan tanggung jawab pekerjaan mereka. Kami harap artikel ini informatif bagi Anda.

Jika Anda penasaran untuk belajar tentang data besar, ilmu data, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dibuat untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 10+ studi kasus & proyek, lokakarya praktis, bimbingan dengan industri pakar, tatap muka dengan mentor industri, 400+ jam pembelajaran dan bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.