Big Data vs Data Analytics: Diferença entre Big Data e Data Analytics

O que é Big Data?

Big Data refere-se aos grandes volumes de dados não estruturados e brutos de várias fontes. Big Data vem com alta veracidade e está em alto volume, e isso requer alto poder computacional para coletar e processar. Todos esses dados são coletados por vários meios, como mídias sociais, internet, celular, computador e muitos mais. Esses dados são posteriormente processados ​​e analisados ​​para a tomada de decisões estratégicas nos negócios.

O que é Análise de Dados?

Data Analytics significa análise de dados. Os dados coletados de várias fontes pela internet são processados ​​e analisados ​​para que as empresas possam obter insights operacionais. Problemas de negócios complexos podem ser facilmente resolvidos analisando os dados históricos coletados, e é por isso que o Data Analytics é essencial. Os dados relacionados com as questões nos negócios são particularmente processados ​​e analisados ​​para encontrar a solução para um problema específico. Confira nossos cursos de ciência de dados se você estiver ansioso para entrar na ciência de dados.

Qual é a diferença entre Data Analytics e Big Data?

1. Natureza : Vamos entender a diferença fundamental entre Big Data e Data Analytics com um exemplo. Data Analytics como um livro onde você pode encontrar uma solução para seus problemas, por outro lado, Big Data pode ser considerado como uma Big Library onde todas as respostas para todas as perguntas estão lá, mas é difícil encontrar as respostas para suas perguntas.

2. Estrutura de dados : Na análise de dados, descobrirá que os dados já estarão estruturados e é fácil encontrar uma resposta para uma pergunta. Mas, por outro lado, Big Data é um conjunto de dados principalmente não estruturado que precisa ser classificado para encontrar uma resposta a qualquer pergunta, e não é muito fácil processar esses enormes volumes de dados. Muitos filtros precisam ser aplicados para encontrar uma visão significativa do Big Data.

3. Ferramentas utilizadas em Big Data vs Data Analytics: Em Data Analytics, serão utilizadas ferramentas simples para modelagem estatística e modelagem preditiva, pois os dados a serem analisados ​​já estão estruturados e não são complicados. Em Big Data, será necessário usar ferramentas tecnológicas sofisticadas, como ferramentas de automação ou ferramentas de computação paralela para gerenciar o Big Data, porque não é fácil processar o enorme volume de Big Data. Mais sobre Ferramentas de Big Data.

4. Tipo de indústria usando Big Data e Data Analytics:

A análise de dados é usada principalmente por setores como indústrias de TI, indústrias de viagens e indústrias de saúde. O Data Analytics ajuda essas indústrias a criar novos desenvolvimentos que são feitos usando dados históricos e analisando tendências e padrões passados. Considerando que, Big Data é usado por indústrias como indústrias bancárias, indústrias de varejo e muito mais. O Big Data ajuda essas indústrias de várias maneiras a tomar algumas decisões estratégicas de negócios.

Aplicação de Data Analytics e Big Data

Para todos os tipos de decisões tomadas hoje, os dados são a base para isso. Sem os dados, nenhuma decisão ou ação pode ser tomada hoje. Todas as empresas agora estão usando uma abordagem chamada abordagem focada em dados para obter sucesso. Existem muitas oportunidades de carreira na área de dados hoje em dia, como Cientista de Dados, Especialista em Dados, etc.

Responsabilidades do trabalho dos analistas de dados

1. Análise de tendências e padrões: os analistas de dados têm que prever e prever o que pode acontecer no futuro, o que pode ser muito útil na tomada de decisões estratégicas para os negócios. Nesse caso, um analista de dados precisa identificar as tendências que aconteceram ao longo do tempo. Ele também precisa fazer recomendações específicas analisando os padrões.

2. Criação e Design de Relatório de Dados: Os relatórios fornecidos por um cientista de dados é o pré-requisito essencial na tomada de decisão de uma empresa. Os cientistas de dados precisarão criar o relatório de dados e projetá-lo de forma que seja facilmente compreensível pelo tomador de decisão. Os dados podem ser representados de várias maneiras, como gráficos de pizza, gráficos, tabelas, diagramas e muito mais. O relatório de dados também pode ser feito na forma de uma tabela, dependendo da natureza dos dados a serem mostrados.

3. Derivando insights valiosos dos dados: Os analistas de dados precisarão obter insights úteis e significativos do pacote de dados para trazer alguns benefícios para as organizações. A organização poderá usar esses insights significativos e exclusivos para tomar a melhor decisão para o sucesso de sua empresa.

4. Coleta, processamento e resumo de dados: um analista de dados deve primeiro coletar os dados e processá-los usando as ferramentas necessárias e, em seguida, resumir os dados para serem facilmente compreendidos. Os dados resumidos podem dizer muito sobre as tendências e padrões que serão usados ​​para prever coisas e previsões.

Responsabilidades do trabalho dos profissionais de Big Data

1. Analisando situações em tempo real: Os profissionais de Big Data são muito requisitados para analisar e monitorar situações que estão acontecendo em tempo real. Isso ajudará muitas empresas a tomar medidas imediatas e oportunas para combater qualquer problema ou problema e se beneficiar da oportunidade. Desta forma, muitas organizações podem reduzir as perdas e aumentar os lucros e obter mais sucesso.
2. Construindo um Sistema para Processar Dados em Grande Escala: Não é uma tarefa muito fácil processar o Big Data, que está em Volume Muito Alto. Big Data também são dados não estruturados que não podem ser processados ​​por nenhuma ferramenta simples. É necessário que um profissional de Big Data construa uma ferramenta ou sistema tecnológico sofisticado com o qual o Big Data possa ser processado e analisado para uma melhor tomada de decisão.

3. Detecção de transações fraudulentas: A fraude aumenta a cada dia e é essencial combater esse problema. Os profissionais de Big Data devem ser capazes de identificar quaisquer transações fraudulentas que ocorram. Estas são as responsabilidades significativas para muitas indústrias, especialmente a banca do setor bancário. Muitas transações fraudulentas estão acontecendo nos setores bancários todos os dias, e é uma necessidade considerável da hora para os bancos resolverem esse problema. Caso contrário, as pessoas começarão a perder a confiança no sistema bancário para economizar seu dinheiro suado nos bancos.

Habilidades necessárias para análise de dados

1. A habilidade de Visualização de Dados: É uma das habilidades mais críticas para Data Analytics. Os dados devem ser representados visualmente para o tomador de decisão que eles possam entender facilmente. A visualização de dados pode ser feita através de diversos diagramas, como tabelas, gráficos, gráfico de pizza e muito mais.

2. Boa Habilidade de Cálculo Matemática e Conhecimento Estatístico: Um Data Analytics deve ter excelentes habilidades em estatística e matemática para concluir os dados analisados.

3. Habilidade de Wrangling para Dados: Os dados podem estar em um formato confuso, e um Cientista de Dados deve ser capaz de resolver os dados confusos e complexos e apresentá-los em um formato que possa ser dado aos tomadores de decisão ou pessoas preocupadas.

4. Conhecimento de programação: Bons conhecimentos da linguagem de programação Python e R.

Habilidades necessárias para profissionais de Big Data

1. Habilidades Estatísticas e Computacionais
2. Bons conhecimentos de Frameworks como Hadoop ou Apache
3. Excelente compreensão da linguagem de programação Scala e Java
4. Capacidade de criar uma boa estratégia de dados por coleta, interpretação e análise de dados
5. Excelente conhecimento de Sistemas Distribuídos e Tecnologias.

Conclusão

Então, aqui está a principal diferença entre Big Data e análise de dados em termos do que eles são fundamentalmente, seus aplicativos e responsabilidades de trabalho. Esperamos que este artigo tenha sido informativo para você.

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