빅 데이터 대 데이터 분석: 빅 데이터와 데이터 분석의 차이점

빅 데이터란 무엇입니까?

빅 데이터는 다양한 소스에서 나온 방대한 양의 비정형 및 원시 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 정확성이 높고 대용량이기 때문에 이를 수집하고 처리하기 위해서는 높은 컴퓨팅 파워가 필요하다. 이러한 모든 데이터는 소셜 미디어, 인터넷, 모바일, 컴퓨터 등과 같은 다양한 수단을 통해 수집됩니다. 이러한 데이터는 나중에 처리 및 분석되어 비즈니스에서 전략적 결정을 내립니다.

데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석은 데이터를 분석하는 것을 의미합니다. 인터넷을 통해 다양한 소스에서 수집된 데이터를 처리하고 분석하여 기업에서 운영 통찰력을 얻을 수 있습니다. 복잡한 비즈니스 문제는 수집된 이력 데이터를 분석하면 쉽게 해결할 수 있으므로 데이터 분석이 필수적입니다. 비즈니스의 이슈와 관련된 데이터는 특정 문제에 대한 솔루션을 찾기 위해 특별히 처리되고 분석됩니다. 데이터 과학에 관심이 있다면 데이터 과학 과정을 확인하십시오.

데이터 분석과 빅 데이터의 차이점은 무엇입니까?

1. Nature : 빅데이터와 데이터 분석의 근본적인 차이점을 예를 들어 이해해보자. 문제에 대한 해답을 찾을 수 있는 책과 같은 데이터 분석에 반해, 빅데이터는 모든 질문에 대한 답은 있지만 질문에 대한 답을 찾기 어려운 빅 라이브러리라고 할 수 있습니다.

2. 데이터 구조 : 데이터 분석에서는 데이터가 이미 구조화되어 있고 질문에 대한 답을 쉽게 찾을 수 있습니다. 그러나 반면에 빅데이터는 어떤 질문에 대한 답을 찾기 위해 분류해야 하는 대부분의 비정형 데이터 집합이며, 그 엄청난 양의 데이터를 처리하기가 쉽지 않습니다. 빅 데이터에 대한 의미 있는 통찰력을 찾으려면 많은 필터를 적용해야 합니다.

3. 빅 데이터 vs 데이터 분석에 사용되는 도구: 데이터 분석에서는 분석할 데이터가 이미 구조화되어 있고 복잡하지 않기 때문에 통계 모델링 및 예측 모델링에 간단한 도구를 사용합니다. 빅데이터에서는 방대한 양의 빅데이터를 처리하기가 쉽지 않기 때문에 빅데이터를 관리하기 위해 자동화 도구나 병렬 컴퓨팅 도구와 같은 정교한 기술 도구를 사용해야 합니다. 빅 데이터 도구에 대한 추가 정보.

4. 빅 데이터 및 데이터 분석을 사용하는 산업 유형:

데이터 분석은 주로 IT 산업, 여행 산업 및 의료 산업과 같은 산업에서 사용됩니다. 데이터 분석은 이러한 산업이 과거 데이터를 사용하고 과거 추세 및 패턴을 분석하여 수행되는 새로운 개발을 생성하는 데 도움이 됩니다. 반면 빅 데이터는 은행 산업, 소매 산업 등과 같은 산업에서 사용됩니다. 빅 데이터는 이러한 산업이 몇 가지 전략적 비즈니스 결정을 내리는 데 여러 면에서 도움이 됩니다.

데이터 분석 및 빅 데이터의 적용

오늘날 내려지는 모든 종류의 결정에서 데이터는 그 기초입니다. 데이터가 없으면 오늘날 어떤 결정이나 조치도 내릴 수 없습니다. 모든 회사는 이제 데이터 중심 접근 방식이라는 접근 방식을 사용하여 성공을 거두고 있습니다. 데이터 과학자, 데이터 전문가 등과 같이 오늘날 데이터 분야에는 많은 직업 기회가 있습니다.

데이터 분석가의 직무

1. 추세 및 패턴 분석: 데이터 분석가는 미래에 발생할 수 있는 일을 예측하고 예측해야 하며 이는 비즈니스에 대한 전략적 의사 결정에 매우 유용할 수 있습니다. 이 경우 데이터 분석가는 시간이 지남에 따라 발생한 추세를 파악해야 합니다. 또한 패턴을 분석하여 구체적인 권장 사항을 제시해야 합니다.

2. 데이터 보고서 작성 및 설계: 데이터 과학자가 제공하는 보고서는 회사의 의사 결정에 필수적인 전제 조건입니다. 데이터 과학자는 데이터 보고서를 작성하고 의사 결정자가 매우 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 설계해야 합니다. 데이터는 파이 차트, 그래프, 차트, 다이어그램 등과 같은 다양한 방식으로 표현될 수 있습니다. 데이터 보고는 표시할 데이터의 특성에 따라 표 형식으로도 할 수 있습니다.

3. 데이터에서 가치 있는 통찰력 도출: 데이터 분석가는 조직에 몇 가지 이점을 제공하기 위해 데이터 패키지에서 유용하고 의미 있는 통찰력을 도출해야 합니다. 조직은 의미 있고 독특한 통찰력을 사용하여 회사의 성공을 위한 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.

4. 데이터 수집, 처리 및 요약: 데이터 분석가는 먼저 데이터를 수집한 다음 필요한 도구를 사용하여 처리한 다음 쉽게 이해할 수 있도록 데이터를 요약해야 합니다. 요약된 데이터는 사물을 예측하고 예측하는 데 사용되는 추세와 패턴에 대해 많은 것을 말해 줄 수 있습니다.

빅데이터 전문가의 직무

1. 실시간 상황 분석: 빅데이터 전문가는 실시간으로 발생하는 상황을 분석하고 모니터링해야 합니다. 많은 기업이 문제 또는 문제에 대응하고 기회를 활용하기 위해 신속하고 시기적절한 조치를 취하는 데 도움이 될 것입니다. 이러한 방식으로 많은 조직이 손실을 줄이고 이익을 늘리고 더 성공할 수 있습니다.
2. 대용량 데이터 처리 시스템 구축: 대용량 빅데이터를 처리하는 것은 그리 쉬운 일이 아닙니다. 빅데이터는 어떤 단순한 도구로도 처리할 수 없는 비정형 데이터이기도 하다. 빅 데이터 전문가는 빅 데이터를 처리하고 더 나은 의사 결정을 위해 분석할 수 있는 정교한 기술 도구 또는 시스템을 구축해야 합니다.

3. 사기 거래 탐지: 사기는 날로 증가하고 있으며 이 문제에 대처하는 것이 필수적입니다. 빅 데이터 전문가는 발생하는 사기 거래를 식별할 수 있어야 합니다. 이는 많은 산업, 특히 은행 부문의 은행 업무에 중요한 책임입니다. 은행권에서는 날마다 많은 부정거래가 발생하고 있으며, 이를 해결하기 위한 은행의 시급한 과제입니다. 그렇지 않으면 사람들은 어렵게 번 돈을 은행에 저축하기 위해 은행 시스템에 대한 신뢰를 잃기 시작할 것입니다.

데이터 분석에 필요한 기술

1. 데이터 시각화 기술: 데이터 분석에서 가장 중요한 기술 중 하나입니다. 데이터는 의사결정자가 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현되어야 합니다. 데이터 시각화는 차트, 그래프, 파이 차트 등과 같은 많은 다이어그램을 통해 수행할 수 있습니다.

2. 수학 계산 및 통계 지식의 우수한 기술: 데이터 분석은 분석된 데이터를 결론짓기 위해 통계 및 수학에 대한 우수한 기술을 보유해야 합니다.

3. 데이터에 대한 랭글링 기술: 데이터가 엉망인 형식일 수 있으며 데이터 과학자는 엉망이고 복잡한 데이터를 해결하고 의사 결정자 또는 관련 사람들에게 제공할 수 있는 형식으로 제시할 수 있어야 합니다.

4. 프로그래밍 지식: Python 프로그래밍 언어 및 R에 대한 좋은 지식

빅 데이터 전문가에게 필요한 기술

1. 통계 및 계산 기술
2. Hadoop 또는 Apache와 같은 프레임워크에 대한 우수한 지식
3. Scala 및 Java 프로그래밍 언어에 대한 탁월한 이해
4. Data의 수집, 해석, 분석을 통한 Good Data 전략 수립 능력
5. 분산 시스템 및 기술에 대한 탁월한 지식.

결론

따라서 빅 데이터와 데이터 분석의 주요 차이점은 근본적으로 무엇인지, 응용 프로그램 및 직무 책임 측면에서 볼 수 있습니다. 이 기사가 귀하에게 유익한 정보가 되었기를 바랍니다.

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