Big Data vs Data Analytics: Diferența dintre Big Data și Data Analytics

Ce este Big Data?

Big Data se referă la volumele masive de date nestructurate și brute din diverse surse. Big Data vine cu o veridicitate ridicată și are un volum mare, iar acest lucru necesită o putere mare de calcul pentru a colecta și procesa. Toate aceste date sunt colectate prin diverse mijloace, cum ar fi social media, internet, mobil, computer și multe altele. Aceste date sunt ulterior procesate și analizate pentru a lua decizii strategice în afaceri.

Ce este Data Analytics?

Data Analytics înseamnă analiza datelor. Datele colectate din diverse surse prin internet sunt procesate și apoi analizate, astfel încât companiile să poată obține informații operaționale. Problemele complexe de afaceri pot fi rezolvate cu ușurință prin analiza datelor istorice colectate și de aceea Data Analytics este esențială. Datele legate de problemele din afaceri sunt procesate și analizate în special pentru a găsi soluția la o problemă specifică. Consultați cursurile noastre de știință a datelor dacă sunteți dornic să intrați în știința datelor.

Care este diferența dintre Data Analytics și Big Data?

1. Natura : Să înțelegem diferența fundamentală dintre Big Data și Data Analytics printr-un exemplu. Data Analytics ca o carte în care poți găsi o soluție la problemele tale, pe de altă parte, Big Data poate fi considerată ca o mare bibliotecă în care toate răspunsurile la toate întrebările sunt acolo, dar greu de găsit răspunsurile la întrebările tale.

2. Structura datelor : în analiza datelor, se va constata că datele vor fi deja structurate și este ușor să găsiți un răspuns la o întrebare. Dar, pe de altă parte, Big Data este un set de date în mare parte nestructurat care trebuie sortat pentru a găsi un răspuns la orice întrebare și nu este foarte ușor să procesezi acele volume enorme de date. Trebuie aplicate o mulțime de filtre pentru a găsi o perspectivă semnificativă în Big Data.

3. Instrumente utilizate în Big Data vs Data Analytics: în Data Analytics, se vor folosi instrumente simple pentru modelarea statistică și modelarea predictivă, deoarece datele de analizat sunt deja structurate și nu sunt complicate. În Big Data, va trebui să folosiți instrumente tehnologice sofisticate, cum ar fi instrumente de automatizare sau instrumente de calcul paralel, pentru a gestiona Big Data, deoarece nu este ușor să procesați volumul enorm de Big Data. Mai multe despre instrumentele Big Data.

4. Tip de industrie care utilizează Big Data și Data Analytics:

Data Analytics este utilizat în principal de industrii precum IT Industries, Travel Industries și Healthcare Industries. Data Analytics ajută aceste industrii să creeze noi dezvoltări care se realizează prin utilizarea datelor istorice și analizând tendințele și modelele din trecut. În timp ce Big Data este utilizat de industrii precum industria bancară, industria de retail și multe altele. Big Data ajută aceste industrii în multe feluri să ia unele decizii strategice de afaceri.

Aplicarea Data Analytics și Big Data

Pentru tot felul de decizii luate astăzi, Data este baza pentru acestea. Fără date, nu pot fi luate decizii sau acțiuni astăzi. Toate companiile folosesc acum o abordare numită abordare centrată pe date pentru a avea succes. Există o mulțime de oportunități de carieră în domeniul datelor în zilele noastre, cum ar fi Data Scientist, Data Experts etc.

Responsabilitățile postului de analiști de date

1. Analiza tendințelor și modelelor: analiștii de date trebuie să prezică și să prognozeze ce se poate întâmpla în viitor, ceea ce ar putea fi foarte util în luarea deciziilor strategice pentru afaceri. În acest caz, un analist de date trebuie să identifice tendințele care au apărut de-a lungul timpului. De asemenea, trebuie să facă recomandări specifice analizând tiparele.

2. Crearea și proiectarea raportului de date: Rapoartele oferite de un cercetător de date reprezintă o condiție esențială în luarea deciziilor unei companii. Oamenii de știință de date vor trebui să creeze raportul de date și să-l proiecteze în așa fel încât să fie ușor de înțeles de către decident. Datele pot fi reprezentate în multe moduri, cum ar fi diagrame circulare, grafice, diagrame, diagrame și multe altele. Raportarea datelor se poate face și sub forma unui tabel, în funcție de natura datelor care urmează să fie afișate.

3. Obținerea de informații valoroase din date: analiștii de date vor trebui să obțină informații utile și semnificative din pachetul de date pentru a aduce unele beneficii organizațiilor. Organizația va putea să folosească acele informații semnificative și unice pentru a lua cea mai bună decizie pentru succesul companiei lor.

4. Colectarea, prelucrarea și rezumarea datelor: Un analist de date trebuie mai întâi să colecteze datele și apoi să le prelucreze folosind instrumentele necesare și apoi să rezume datele pentru a fi ușor de înțeles. Datele rezumate pot spune multe despre tendințele și modelele care vor fi folosite pentru a prezice lucruri și a prognoza.

Responsabilitățile postului profesioniștilor Big Data

1. Analizarea situațiilor în timp real: profesioniștii în Big Data sunt foarte solicitați să analizeze și să monitorizeze situațiile care au loc în timp real. Va ajuta o mulțime de companii să ia măsuri prompte și în timp util pentru a contracara orice problemă sau problemă și pentru a beneficia de oportunitate. În acest fel, multe organizații pot reduce pierderile și pot crește profiturile și pot deveni mai de succes.
2. Construirea unui sistem pentru a procesa date la scară largă: nu este o sarcină foarte ușoară să procesați datele mari, care sunt în volum foarte mare. Big Data sunt, de asemenea, date nestructurate care nu pot fi procesate de niciun instrument simplu. Un profesionist Big Data este necesar pentru a construi un instrument tehnologic sofisticat sau un sistem prin care Big Data poate fi procesată și apoi analizată pentru o mai bună luare a deciziilor.

3. Detectarea tranzacțiilor de fraudă: Frauda crește pe zi ce trece și este esențial să contracarăm această problemă. Profesioniștii în Big Data ar trebui să poată identifica orice tranzacție frauduloasă care are loc. Acestea sunt responsabilitățile semnificative pentru multe industrii, în special pentru sectorul bancar. În fiecare zi au loc multe tranzacții frauduloase în sectoarele bancare și este o nevoie considerabilă de oră ca băncile să rezolve această problemă. În caz contrar, oamenii vor începe să-și piardă încrederea în sistemul bancar pentru a-și economisi banii câștigați cu greu în bănci.

Abilități necesare pentru analiza datelor

1. Abilitatea de vizualizare a datelor: este una dintre cele mai critice abilități pentru analiza datelor. Datele trebuie să fie reprezentate vizual pentru decident, pe care să le poată înțelege cu ușurință. Vizualizarea datelor se poate face prin multe diagrame, cum ar fi diagrame, grafice, diagrame circulare și multe altele.

2. Bune abilități de calcul matematică și cunoștințe statistice: un Data Analytics trebuie să aibă abilități excelente în statistică și matematică pentru a concluziona datele analizate.

3. Abilități de dispută pentru date: Datele ar putea fi într-un format dezordonat, iar un Data Scientist ar trebui să fie capabil să rezolve datele încurcate și complexe și să le prezinte într-un format care poate fi oferit factorilor de decizie sau persoanelor interesate.

4. Cunoștințe de programare: cunoștințe bune despre limbajul de programare Python și R.

Abilități necesare pentru profesioniștii în Big Data

1. Abilități statistice și de calcul
2. Bună cunoaștere a cadrelor precum Hadoop sau Apache
3. Cunoaștere excelentă a limbajului de programare Scala și Java
4. Abilitatea de a crea o strategie bună de date prin colectarea, interpretarea și analiza datelor
5. Cunoștințe excelente de sisteme și tehnologii distribuite.

Concluzie

Așadar, iată diferența majoră dintre Big Data și Data analytics în ceea ce privește ceea ce sunt în mod fundamental, aplicațiile lor și responsabilitățile postului. Sperăm că acest articol a fost informativ pentru dvs.

Dacă sunteți curios să aflați despre big data, știința datelor, consultați Programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu industrie experți, 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență la locul de muncă cu firme de top.