ビッグデータとデータ分析：ビッグデータとデータ分析の違い

ビッグデータとは何ですか？

ビッグデータとは、さまざまなソースからの大量の非構造化データと生データを指します。 ビッグデータは非常に正確で大量であるため、収集と処理には高い計算能力が必要です。 これらのデータはすべて、ソーシャルメディア、インターネット、モバイル、コンピューターなど、さまざまな手段で収集されます。 これらのデータは後で処理および分析され、ビジネスにおける戦略的意思決定を行います。

データ分析とは何ですか？

データ分析とは、データの分析を意味します。 インターネットを介してさまざまなソースから収集されたデータは、企業が運用上の洞察を得ることができるように処理および分析されます。 収集された履歴データを分析することで、複雑なビジネス上の問題を簡単に解決できます。そのため、データ分析が不可欠です。 ビジネスの問題に関連するデータは、特定の問題の解決策を見つけるために特に処理および分析されます。 データサイエンスに興味がある場合は、データサイエンスコースをご覧ください。

データ分析とビッグデータの違いは何ですか？

1. 性質：例を挙げて、ビッグデータとデータ分析の根本的な違いを理解しましょう。 データ分析は、問題の解決策を見つけることができる本のようなものですが、ビッグデータは、すべての質問に対するすべての回答がありますが、質問に対する回答を見つけるのが難しいビッグライブラリと見なすことができます。

2. データの構造：データ分析では、データがすでに構造化されており、質問に対する答えを簡単に見つけることができます。 しかし、一方で、ビッグデータはほとんど構造化されていないデータのセットであり、質問に対する答えを見つけるために分類する必要があり、それらの膨大な量のデータを処理することは非常に簡単ではありません。 ビッグデータへの意味のある洞察を見つけるには、多くのフィルターを適用する必要があります。

3. ビッグデータとデータ分析で使用されるツール：データ分析では、分析するデータがすでに構造化されており、複雑ではないため、統計モデリングと予測モデリングにシンプルなツールを使用します。 ビッグデータでは、膨大な量のビッグデータを処理するのは簡単ではないため、自動化ツールや並列コンピューティングツールなどの高度な技術ツールを使用してビッグデータを管理する必要があります。 ビッグデータツールの詳細。

4. ビッグデータとデータ分析を使用する業界の種類：

データ分析は、主にIT業界、旅行業界、ヘルスケア業界などの業界で使用されています。 データ分析は、これらの業界が過去のデータを使用し、過去の傾向とパターンを分析することによって行われる新しい開発を作成するのに役立ちます。 一方、ビッグデータは銀行業界、小売業界などの業界で使用されています。 ビッグデータは、これらの業界が戦略的なビジネス上の意思決定を行うためにさまざまな方法で役立ちます。

データ分析とビッグデータの応用

今日行われるあらゆる種類の決定において、データはその基盤です。 データがなければ、今日、決定や行動を起こすことはできません。 現在、すべての企業がデータ重視のアプローチと呼ばれるアプローチを使用して成功を収めています。 今日のデータの分野では、データサイエンティスト、データエキスパートなど、多くのキャリアの機会があります。

データアナリストの職務責任

1. 傾向とパターンの分析：データアナリストは、将来何が起こるかを予測および予測する必要があります。これは、ビジネスの戦略的意思決定に非常に役立つ可能性があります。 この場合、データアナリストは、時間の経過とともに発生した傾向を特定する必要があります。 彼はまた、パターンを分析することによって特定の推奨事項を作成する必要があります。

2. データレポートの作成と設計：データサイエンティストによって提供されるレポートは、企業の意思決定における必須の前提条件です。 データサイエンティストは、データレポートを作成し、意思決定者が非常に簡単に理解できるように設計する必要があります。 データは、円グラフ、グラフ、チャート、図など、さまざまな方法で表すことができます。 表示するデータの性質に応じて、データのレポートを表形式で行うこともできます。

3. データから貴重な洞察を引き出す：データアナリストは、組織にいくつかのメリットをもたらすために、データのパッケージから有用で意味のある洞察を引き出す必要があります。 組織は、これらの有意義でユニークな洞察を使用して、会社の成功のための最善の決定を下すことができます。

4. データの収集、処理、および要約：データアナリストは、最初にデータを収集し、次に必要なツールを使用してデータを処理し、次にデータを要約して簡単に理解できるようにする必要があります。 要約されたデータは、物事の予測と予測に使用される傾向とパターンについて多くのことを伝えることができます。

ビッグデータ専門家の仕事の責任

1. リアルタイムの状況の分析：ビッグデータの専門家は、リアルタイムで発生している状況を分析および監視する必要があります。 多くの企業が問題や問題に対抗し、機会から利益を得るために迅速かつタイムリーな行動を取るのに役立ちます。 このようにして、多くの組織は損失を減らし、利益を増やし、より成功することができます。
2. 大規模なデータを処理するシステムの構築：非常に大量のビッグデータを処理することは、非常に簡単な作業ではありません。 ビッグデータも非構造化データであり、単純なツールでは処理できません。 ビッグデータの専門家は、ビッグデータを処理して分析し、より良い意思決定を行うための高度な技術ツールまたはシステムを構築する必要があります。

3. 不正取引の検出：不正は日々増加しており、この問題に対処することが不可欠です。 ビッグデータの専門家は、発生している不正取引を特定できる必要があります。 これらは、多くの業界、特に銀行セクターの銀行にとって重要な責任です。 銀行部門では毎日多くの不正取引が発生しており、銀行がこの問題を解決するにはかなりの時間が必要です。 そうでなければ、人々は銀行で苦労して稼いだお金を節約するために銀行システムへの信頼を失い始めるでしょう。

データ分析に必要なスキル

1. データ視覚化のスキル：データ分析にとって最も重要なスキルの1つです。 データは、意思決定者が簡単に理解できるように視覚的に表現する必要があります。 データの視覚化は、チャート、グラフ、円グラフなどの多くの図を介して実行できます。

2. 数学計算と統計知識の優れたスキル：データ分析は、分析されたデータを結論付けるための統計と数学の優れたスキルを備えている必要があります。

3. データのラングリングスキル：データは混乱した形式である可能性があり、データサイエンティストは、混乱した複雑なデータを解決し、意思決定者や関係者に提供できる形式で提示できる必要があります。

4. プログラミング知識： Pythonプログラミング言語とRに関する十分な知識。

ビッグデータの専門家に必要なスキル

1. 統計および計算スキル
2. HadoopやApacheなどのフレームワークに関する十分な知識
3. ScalaとJavaプログラミング言語の優れた理解
4. データの収集、解釈、分析により、優れたデータ戦略を作成する能力
5. 分散システムとテクノロジーに関する優れた知識。

結論

したがって、ビッグデータとデータ分析の基本的な違い、アプリケーション、および職務の責任については、次のとおりです。 この記事がお役に立てば幸いです。

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