Большие данные против аналитики данных: разница между большими данными и аналитикой данных

Что такое большие данные?

Большие данные — это огромные объемы неструктурированных и необработанных данных из различных источников. Большие данные отличаются высокой достоверностью и большими объемами, а для их сбора и обработки требуются большие вычислительные мощности. Все эти данные собираются с помощью различных средств, таких как социальные сети, Интернет, мобильные устройства, компьютеры и многие другие. Эти данные позже обрабатываются и анализируются для принятия стратегических решений в бизнесе.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных означает анализ данных. Данные, собранные из различных источников через Интернет, обрабатываются, а затем анализируются, чтобы предприятия могли получить оперативную информацию. Сложные бизнес-задачи можно легко решить, проанализировав собранные исторические данные, и именно поэтому аналитика данных имеет важное значение. Данные, связанные с проблемами в бизнесе, особенно обрабатываются и анализируются, чтобы найти решение конкретной проблемы. Ознакомьтесь с нашими курсами по науке о данных, если вы хотите заняться наукой о данных.

В чем разница между аналитикой данных и большими данными?

1. Природа : Давайте разберемся в принципиальной разнице между большими данными и аналитикой данных на примере. Аналитика данных похожа на книгу, в которой вы можете найти решение своих проблем, с другой стороны, большие данные можно рассматривать как большую библиотеку, где есть все ответы на все вопросы, но трудно найти ответы на свои вопросы.

2. Структура данных : в аналитике данных можно обнаружить, что данные уже структурированы, и найти ответ на вопрос легко. Но, с другой стороны, Big Data — это по большей части неструктурированный набор данных, в котором нужно разобраться, чтобы найти ответ на любой вопрос, и обрабатывать эти огромные объемы данных очень не просто. Нужно применить множество фильтров, чтобы найти какое-то понимание больших данных.

3. Инструменты, используемые в больших данных и аналитике данных: в аналитике данных будут использоваться простые инструменты для статистического моделирования и прогнозного моделирования, поскольку данные для анализа уже структурированы и не сложны. В больших данных для управления большими данными потребуется использовать сложные технологические инструменты, такие как инструменты автоматизации или инструменты параллельных вычислений, потому что обрабатывать огромный объем больших данных непросто. Подробнее об инструментах для работы с большими данными.

4. Тип отрасли, использующей большие данные и аналитику данных:

Аналитика данных в основном используется в таких отраслях, как ИТ-индустрия, туристическая индустрия и здравоохранение. Аналитика данных помогает этим отраслям создавать новые разработки, используя исторические данные и анализируя прошлые тенденции и модели. Принимая во внимание, что большие данные используются в таких отраслях, как банковское дело, розничная торговля и многие другие. Большие данные во многом помогают этим отраслям принимать некоторые стратегические бизнес-решения.

Применение аналитики данных и больших данных

Для всех видов решений, принимаемых сегодня, Данные являются основой для них. Без Данных сегодня не могут быть приняты никакие решения или действия. Все компании в настоящее время используют подход, называемый подходом, ориентированным на данные, для достижения успеха. В настоящее время существует множество возможностей для карьерного роста в области данных, таких как Data Scientist, Data Experts и т. д.

Должностные обязанности аналитиков данных

1. Анализ тенденций и закономерностей. Аналитики данных должны предсказывать и предсказывать, что может произойти в будущем, что может быть очень полезно при принятии стратегических решений для бизнеса. В этом случае аналитик данных должен определить тенденции, которые произошли с течением времени. Он также должен дать конкретные рекомендации, анализируя закономерности.

2. Создание и разработка отчета о данных: отчеты, предоставляемые специалистом по данным, являются важной предпосылкой для принятия решений компанией. Специалисты по данным должны будут создать отчет о данных и спроектировать его таким образом, чтобы он был легко понятен лицу, принимающему решение. Данные могут быть представлены разными способами, такими как круговые диаграммы, графики, диаграммы, диаграммы и многое другое. Отчет о данных также может быть выполнен в виде таблицы в зависимости от характера отображаемых данных.

3. Получение ценной информации из данных. Аналитикам данных необходимо будет извлечь полезную и содержательную информацию из пакета данных, чтобы принести пользу организациям. Организация сможет использовать эти значимые и уникальные идеи для принятия наилучшего решения для успеха своей компании.

4. Сбор, обработка и обобщение данных. Аналитик данных должен сначала собрать данные, а затем обработать их с помощью необходимых инструментов, а затем обобщить данные, чтобы их было легко понять. Обобщенные данные могут многое рассказать о тенденциях и закономерностях, которые будут использоваться для прогнозирования вещей и прогнозирования.

Должностные обязанности специалистов по большим данным

1. Анализ ситуаций в режиме реального времени. Специалистам по большим данным очень необходимо анализировать и отслеживать ситуации, происходящие в режиме реального времени. Это поможет многим компаниям принять быстрые и своевременные меры для решения любого вопроса или проблемы и извлечь выгоду из этой возможности. Таким образом, многие организации могут сократить убытки, увеличить прибыль и стать более успешными.
2. Построение системы для обработки больших объемов данных. Обработка больших данных, объем которых очень велик, — непростая задача. Большие данные — это также неструктурированные данные, которые не могут быть обработаны никаким простым инструментом. Специалист по большим данным должен создать сложный технологический инструмент или систему, с помощью которой можно обрабатывать большие данные, а затем анализировать их для принятия более эффективных решений.

3. Обнаружение мошеннических транзакций. Мошенничество растет день ото дня, и необходимо бороться с этой проблемой. Специалисты по большим данным должны уметь выявлять любые мошеннические транзакции. Это значительная ответственность для многих отраслей, особенно для банковского сектора. Ежедневно в банковском секторе происходит множество мошеннических транзакций, и банкам срочно необходимо решить эту проблему. В противном случае люди начнут терять доверие к банковской системе, чтобы хранить свои с трудом заработанные деньги в банках.

Навыки, необходимые для анализа данных

1. Навык визуализации данных: это один из самых важных навыков для анализа данных. Данные должны быть визуально представлены лицам, принимающим решения, которые они могут легко понять. Визуализация данных может быть выполнена с помощью множества диаграмм, таких как диаграммы, графики, круговые диаграммы и многое другое.

2. Хорошие навыки математических расчетов и статистические знания: аналитик данных должен иметь отличные навыки в статистике и математике, чтобы сделать вывод об анализе данных.

3. Навык обработки данных: данные могут быть в запутанном формате, и специалист по данным должен быть в состоянии решить запутанные и сложные данные и представить их в формате, который может быть предоставлен лицам, принимающим решения, или заинтересованным лицам.

4. Знание программирования: Хорошее знание языка программирования Python и R.

Навыки, необходимые специалистам по большим данным

1. Статистические и вычислительные навыки
2. Хорошее знание фреймворков, таких как Hadoop или Apache
3. Отличное знание языков программирования Scala и Java
4. Способность создать хорошую стратегию данных путем сбора, интерпретации и анализа данных
5. Отличное знание распределенных систем и технологий.

Заключение

Итак, вот основное различие между большими данными и аналитикой данных с точки зрения того, чем они являются, их приложений и должностных обязанностей. Мы надеемся, что эта статья была для вас информативной.

Если вам интересно узнать о больших данных и науке о данных, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по науке о данных , которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество в отрасли. экспертов, общение один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.