Big Data vs Data Analytics: differenza tra Big Data e Data Analytics

Cosa sono i Big Data?

Big Data si riferisce agli enormi volumi di dati non strutturati e grezzi provenienti da varie fonti. I Big Data sono caratterizzati da un'elevata veridicità e da un volume elevato, e ciò richiede un'elevata potenza di calcolo per la raccolta e l'elaborazione. Tutti questi dati vengono raccolti attraverso vari mezzi come social media, Internet, dispositivi mobili, computer e molti altri. Questi dati vengono successivamente elaborati e analizzati per prendere decisioni strategiche nelle imprese.

Che cos'è l'analisi dei dati?

Data Analytics significa analizzare i dati. I dati raccolti da varie fonti tramite Internet vengono elaborati e quindi analizzati in modo che le aziende possano ottenere informazioni operative. Problemi aziendali complessi possono essere facilmente risolti analizzando i dati storici raccolti, ed è per questo che l'analisi dei dati è essenziale. I dati relativi alle problematiche aziendali sono particolarmente elaborati e analizzati per trovare la soluzione ad un problema specifico. Dai un'occhiata ai nostri corsi di scienza dei dati se sei ansioso di entrare nella scienza dei dati.

Qual è la differenza tra Data Analytics e Big Data?

1. Natura : Comprendiamo la differenza fondamentale tra Big Data e Data Analytics con un esempio. Data Analytics come un libro dove puoi trovare una soluzione ai tuoi problemi, d'altra parte, i Big Data possono essere considerati come una Big Library dove ci sono tutte le risposte a tutte le domande ma è difficile trovare le risposte alle tue domande.

2. Struttura dei dati : nell'analisi dei dati, si scoprirà che i dati saranno già strutturati ed è facile trovare una risposta a una domanda. Ma, d'altra parte, i Big Data sono un insieme di dati per lo più non strutturato che deve essere risolto per trovare una risposta a qualsiasi domanda e non è molto facile elaborare quegli enormi volumi di dati. È necessario applicare molti filtri per trovare informazioni sul significato dei Big Data.

3. Strumenti utilizzati in Big Data vs Data Analytics: in Data Analytics, si utilizzeranno semplici strumenti per la modellazione statistica e la modellazione predittiva perché i dati da analizzare sono già strutturati e non complicati. Nei Big Data sarà necessario utilizzare strumenti tecnologici sofisticati come strumenti di automazione o strumenti di calcolo parallelo per gestire i Big Data perché non è facile elaborare l'enorme volume di Big Data. Maggiori informazioni sugli strumenti per i Big Data.

4. Tipo di settore che utilizza Big Data e Data Analytics:

L'analisi dei dati viene utilizzata principalmente da settori come IT Industries, Travel Industries e Healthcare Industries. L'analisi dei dati aiuta questi settori a creare nuovi sviluppi che vengono realizzati utilizzando dati storici e analizzando tendenze e modelli passati. Considerando che i Big Data sono utilizzati da settori come quello bancario, quello del commercio al dettaglio e molti altri. I Big Data aiutano questi settori in molti modi a prendere alcune decisioni aziendali strategiche.

Applicazione di Data Analytics e Big Data

Per tutti i tipi di decisioni prese oggi, i dati ne sono la base. Senza i dati, nessuna decisione o azione può essere presa oggi. Tutte le aziende stanno ora utilizzando un approccio chiamato approccio incentrato sui dati per avere successo. Ci sono molte opportunità di carriera nel campo dei dati al giorno d'oggi, come Data Scientist, Data Expert, ecc.

Responsabilità lavorative degli analisti di dati

1. Analisi di tendenze e modelli: gli analisti di dati devono prevedere e prevedere cosa potrebbe accadere in futuro, il che potrebbe essere molto utile nel processo decisionale strategico per le aziende. In questo caso, un analista di dati deve individuare le tendenze che si sono verificate nel tempo. Deve anche formulare raccomandazioni specifiche analizzando i modelli.

2. Creazione e progettazione di report sui dati: i report forniti da un data scientist sono il prerequisito essenziale nel processo decisionale di un'azienda. I data scientist dovranno creare il rapporto sui dati e progettarlo in modo tale che sia facilmente comprensibile da parte del decisore. I dati possono essere rappresentati in molti modi come grafici a torta, grafici, diagrammi, diagrammi e molti altri. La rendicontazione dei dati può essere effettuata anche sotto forma di tabella a seconda della natura dei dati da mostrare.

3. Derivare informazioni preziose dai dati: gli analisti dei dati dovranno trarre informazioni utili e significative dal pacchetto di dati per apportare alcuni vantaggi alle organizzazioni. L'organizzazione sarà in grado di utilizzare queste intuizioni significative e uniche per prendere la decisione migliore per il successo della propria azienda.

4. Raccolta, elaborazione e riepilogo dei dati: un analista di dati deve prima raccogliere i dati e quindi elaborarli utilizzando gli strumenti richiesti e quindi riassumere i dati per essere facilmente comprensibili. I dati riepilogati possono dire molto sulle tendenze e sui modelli che verranno utilizzati per prevedere le cose e le previsioni.

Responsabilità lavorative dei professionisti dei Big Data

1. Analisi di situazioni in tempo reale: i professionisti dei big data sono molto tenuti ad analizzare e monitorare le situazioni che si verificano in tempo reale. Aiuterà molte aziende a prendere provvedimenti tempestivi e tempestivi per contrastare qualsiasi problema o problema e per trarre vantaggio dall'opportunità. In questo modo, molte organizzazioni possono ridurre le perdite e aumentare i profitti e avere più successo.
2. Costruire un sistema per elaborare dati su larga scala: non è un compito molto facile elaborare i big data, che hanno un volume molto elevato. I Big Data sono anche dati non strutturati che non possono essere elaborati da nessun semplice strumento. Un professionista dei Big Data è tenuto a costruire uno strumento o un sistema tecnologico sofisticato mediante il quale i Big Data possono essere elaborati e quindi analizzati per un migliore processo decisionale.

3. Rilevare le transazioni fraudolente: la frode aumenta di giorno in giorno ed è essenziale contrastare questo problema. I professionisti dei Big Data dovrebbero essere in grado di identificare eventuali transazioni fraudolente in corso. Queste sono le responsabilità significative per molti settori, in particolare quello bancario del settore bancario. Ogni giorno si verificano molte transazioni fraudolente nei settori bancari ed è una notevole necessità dell'ora per le banche risolvere questo problema. Altrimenti, le persone inizieranno a perdere la fiducia nel sistema bancario per salvare i loro sudati soldi nelle banche.

Competenze richieste per l'analisi dei dati

1. L'abilità di visualizzazione dei dati: è una delle competenze più critiche per l'analisi dei dati. I dati devono essere rappresentati visivamente per il decisore che può facilmente comprendere. La visualizzazione dei dati può essere eseguita attraverso molti diagrammi come grafici, grafici, grafici a torta e molti altri.

2. Buona abilità di calcolo matematico e conoscenza statistica: un Data Analytics deve avere eccellenti abilità in statistica e matematica per concludere i dati analizzati.

3. Abilità di discussione per i dati: i dati potrebbero essere in un formato incasinato e un data scientist dovrebbe essere in grado di risolvere i dati incasinati e complessi e presentarli in un formato che può essere fornito ai decisori o alle persone interessate.

4. Conoscenze di programmazione: Buona conoscenza del linguaggio di programmazione Python e R.

Competenze richieste per i professionisti dei Big Data

1. Competenze statistiche e di calcolo
2. Buona conoscenza di Framework come Hadoop o Apache
3. Ottima conoscenza del linguaggio di programmazione Scala e Java
4. Capacità di creare una buona strategia per i dati attraverso la raccolta, l'interpretazione e l'analisi dei dati
5. Ottima conoscenza di Sistemi e Tecnologie Distribuite.

Conclusione

Quindi ecco la principale differenza tra Big Data e Data analytics in termini di ciò che sono fondamentalmente, le loro domande e le responsabilità lavorative. Speriamo che questo articolo ti sia stato informativo.

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