Big Data kontra analiza danych: różnica między Big Data a analizą danych

Czym są duże zbiory danych?

Big Data odnosi się do ogromnych ilości nieustrukturyzowanych i surowych danych pochodzących z różnych źródeł. Big Data jest bardzo miarodajna i ma dużą objętość, a to wymaga dużej mocy obliczeniowej do gromadzenia i przetwarzania. Wszystkie te dane są gromadzone za pomocą różnych środków, takich jak media społecznościowe, internet, telefon komórkowy, komputer i wiele innych. Dane te są później przetwarzane i analizowane w celu podejmowania strategicznych decyzji w biznesie.

Co to jest analiza danych?

Analiza danych oznacza analizę danych. Dane zebrane z różnych źródeł za pośrednictwem Internetu są przetwarzane, a następnie analizowane, aby firmy mogły uzyskać wgląd operacyjny. Złożone problemy biznesowe można łatwo rozwiązać, analizując zebrane dane historyczne, dlatego analiza danych jest niezbędna. Dane dotyczące zagadnień w biznesie są w szczególności przetwarzane i analizowane w celu znalezienia rozwiązania konkretnego problemu. Sprawdź nasze kursy nauki o danych, jeśli chcesz zagłębić się w naukę o danych.

Jaka jest różnica między Data Analytics a Big Data?

1. Natura : Przyjrzyjmy się podstawowej różnicy między Big Data a analityką danych na przykładzie. Analiza danych jest jak książka, w której możesz znaleźć rozwiązanie swoich problemów, z drugiej strony, Big Data może być uważana za Wielką Bibliotekę, w której są wszystkie odpowiedzi na wszystkie pytania, ale trudno jest znaleźć odpowiedzi na swoje pytania.

2. Struktura danych : W analityce danych okaże się, że dane będą już ustrukturyzowane i łatwo jest znaleźć odpowiedź na pytanie. Ale z drugiej strony, Big Data to w większości nieustrukturyzowany zestaw danych, który należy uporządkować, aby znaleźć odpowiedź na jakiekolwiek pytanie, a przetwarzanie tych ogromnych ilości danych nie jest łatwe. Aby znaleźć jakiś sensowny wgląd w Big Data, trzeba zastosować wiele filtrów.

3. Narzędzia używane w Big Data vs Data Analytics: W Data Analytics użyjesz prostych narzędzi do modelowania statystycznego i modelowania predykcyjnego, ponieważ dane do analizy są już ustrukturyzowane i nie są skomplikowane. W przypadku Big Data do zarządzania Big Data konieczne będzie wykorzystanie wyrafinowanych narzędzi technologicznych, takich jak narzędzia automatyzacji lub narzędzia do obliczeń równoległych, ponieważ przetwarzanie ogromnych ilości Big Data nie jest łatwe. Więcej o narzędziach Big Data.

4. Rodzaj branży wykorzystującej Big Data i analitykę danych:

Analiza danych jest używana głównie przez branże takie jak IT, Travel Industries i Healthcare Industries. Analiza danych pomaga tym branżom tworzyć nowe rozwiązania, które są dokonywane przy użyciu danych historycznych i analizowaniu przeszłych trendów i wzorców. Natomiast z Big Data korzystają takie branże, jak bankowość, branża detaliczna i wiele innych. Big Data pomaga tym branżom na wiele sposobów podejmować strategiczne decyzje biznesowe.

Zastosowanie analityki danych i Big Data

Dla wszelkiego rodzaju decyzji podejmowanych dzisiaj, Data jest podstawą. Bez danych nie można dziś podejmować żadnych decyzji ani działań. Wszystkie firmy stosują obecnie podejście zwane podejściem skoncentrowanym na danych, aby osiągnąć sukces. Obecnie istnieje wiele możliwości kariery w dziedzinie danych, takich jak Data Scientist, Data Expert itp.

Obowiązki zawodowe analityków danych

1. Analiza trendów i wzorców: analitycy danych muszą przewidywać i prognozować, co może się wydarzyć w przyszłości, co może być bardzo pomocne w podejmowaniu strategicznych decyzji dla firm. W takim przypadku analityk danych musi dostrzec trendy, które pojawiły się w czasie. Musi również przedstawić konkretne zalecenia, analizując wzorce.

2. Tworzenie i projektowanie raportu danych: Raporty podawane przez analityka danych są niezbędnym warunkiem wstępnym w podejmowaniu decyzji w firmie. Analitycy danych będą musieli stworzyć raport danych i zaprojektować go w taki sposób, aby był bardzo łatwo zrozumiały dla decydenta. Dane mogą być reprezentowane na wiele sposobów, takich jak wykresy kołowe, wykresy, wykresy, diagramy i wiele innych. Raportowanie danych można również wykonać w formie tabeli, w zależności od charakteru danych, które mają być pokazane.

3. Wydobywanie cennych spostrzeżeń z danych: analitycy danych będą musieli uzyskać przydatne i znaczące spostrzeżenia z pakietu danych, aby przynieść organizacjom pewne korzyści. Organizacja będzie mogła wykorzystać te znaczące i unikalne spostrzeżenia, aby podjąć najlepszą decyzję dla sukcesu swojej firmy.

4. Gromadzenie, przetwarzanie i podsumowywanie danych: Analityk danych musi najpierw zebrać dane, a następnie przetworzyć je za pomocą wymaganych narzędzi, a następnie podsumować dane, aby były łatwe do zrozumienia. Zsumowane dane mogą wiele powiedzieć o trendach i wzorcach, które będą wykorzystywane do przewidywania rzeczy i prognozowania.

Obowiązki zawodowe specjalistów Big Data

1. Analizowanie sytuacji w czasie rzeczywistym: Specjaliści ds. Big Data są bardzo potrzebni do analizowania i monitorowania sytuacji, które mają miejsce w czasie rzeczywistym. Pomoże wielu firmom w podjęciu szybkich i terminowych działań w celu przeciwdziałania każdemu problemowi lub problemowi i skorzystania z okazji. W ten sposób wiele organizacji może zmniejszyć straty i zwiększyć zyski oraz odnieść większy sukces.
2. Budowanie systemu do przetwarzania danych na dużą skalę: Przetwarzanie dużych zbiorów danych, które są w bardzo dużych ilościach, nie jest łatwym zadaniem. Big Data to także dane nieustrukturyzowane, których nie da się przetworzyć żadnym prostym narzędziem. Big Data Professional jest wymagany do zbudowania wyrafinowanego narzędzia technologicznego lub systemu, za pomocą którego Big Data może być przetwarzana, a następnie analizowana w celu lepszego podejmowania decyzji.

3. Wykrywanie transakcji oszustw: oszustwa rosną z dnia na dzień i konieczne jest przeciwdziałanie temu problemowi. Specjaliści ds. Big Data powinni być w stanie zidentyfikować wszelkie nieuczciwe transakcje. Są to istotne zadania dla wielu branż, zwłaszcza bankowości sektora bankowego. Wiele oszukańczych transakcji ma miejsce w sektorach bankowych każdego dnia i banki potrzebują dużej godziny, aby rozwiązać ten problem. W przeciwnym razie ludzie zaczną tracić zaufanie do systemu bankowego, aby oszczędzać ciężko zarobione pieniądze w bankach.

Umiejętności wymagane do analizy danych

1. Umiejętność wizualizacji danych: jest to jedna z najważniejszych umiejętności analizy danych. Dane muszą być wizualnie przedstawione decydentowi, który może łatwo zrozumieć. Wizualizację danych można wykonać za pomocą wielu diagramów, takich jak wykresy, wykresy, wykresy kołowe i wiele innych.

2. Dobra umiejętność obliczania matematyki i wiedza statystyczna: Analityk danych powinien mieć doskonałe umiejętności w zakresie statystyki i matematyki, aby wnioskować o analizowanych danych.

3. Umiejętność radzenia sobie z danymi: Dane mogą być w pomieszanym formacie, a specjalista ds. danych powinien być w stanie rozwiązać pomieszane i złożone dane i przedstawić je w formacie, który można przekazać decydentom lub zainteresowanym osobom.

4. Wiedza o programowaniu: dobra znajomość języka programowania Python i R.

Umiejętności wymagane od profesjonalistów zajmujących się Big Data

1. Umiejętności statystyczne i obliczeniowe
2. Dobra znajomość frameworków takich jak Hadoop czy Apache
3. Doskonałe zrozumienie języka programowania Scala i Java
4. Umiejętność tworzenia Dobrej Strategii Danych poprzez gromadzenie, interpretację i analizę Danych
5. Doskonała znajomość systemów i technologii rozproszonych.

Wniosek

Oto główna różnica między Big Data a analityką danych pod względem tego, czym są one fundamentalnie, ich zastosowaniami i obowiązkami zawodowymi. Mamy nadzieję, że ten artykuł był dla Ciebie pouczający.

Jeśli chcesz dowiedzieć się czegoś o big data, data science, sprawdź program Executive PG w Data Science IIIT-B i upGrad, który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z przemysłem eksperci, indywidualni z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.