Big Data vs Data Analytics: ความแตกต่างระหว่าง Big Data และ Data Analytics

บิ๊กดาต้าคืออะไร?

บิ๊กดาต้าหมายถึงปริมาณมหาศาลของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ บิ๊กดาต้ามาพร้อมกับความเที่ยงตรงสูงและมีปริมาณมาก ซึ่งต้องใช้พลังการประมวลผลสูงในการรวบรวมและประมวลผล ข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้ถูกเก็บรวบรวมด้วยวิธีการต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย อินเทอร์เน็ต มือถือ คอมพิวเตอร์ และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อมูลเหล่านี้จะได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์ในภายหลังเพื่อใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

Data Analytics หมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ ผ่านทางอินเทอร์เน็ตจะได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์เพื่อให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกด้านการปฏิบัติงาน ปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนสามารถแก้ไขได้โดยง่ายด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตที่รวบรวมได้ นั่นคือเหตุผลที่ Data Analytics มีความสำคัญ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหาในธุรกิจจะได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์โดยเฉพาะเพื่อหาแนวทางแก้ไขปัญหาเฉพาะ ตรวจสอบหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราหากคุณกระตือรือร้นที่จะเข้าสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Analytics และ Big Data แตกต่างกันอย่างไร

1. ธรรมชาติ : มาทำความเข้าใจความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง Big Data และ Data Analytics ด้วยตัวอย่างกัน การวิเคราะห์ข้อมูลเหมือนกับหนังสือที่คุณสามารถหาวิธีแก้ไขปัญหาของคุณได้ ในทางกลับกัน Big Data ถือได้ว่าเป็นห้องสมุดขนาดใหญ่ที่มีคำตอบสำหรับคำถามทั้งหมดแต่หาคำตอบสำหรับคำถามของคุณได้ยาก

2. โครงสร้างของข้อมูล : ในการวิเคราะห์ข้อมูล จะพบว่าข้อมูลมีโครงสร้างอยู่แล้วและหาคำตอบของคำถามได้ง่าย แต่ในทางกลับกัน บิ๊กดาต้าเป็นชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นส่วนใหญ่ ซึ่งจำเป็นต้องแยกออกเพื่อค้นหาคำตอบสำหรับคำถามใดๆ และมันไม่ง่ายเลยที่จะประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลเหล่านั้น ต้องใช้ตัวกรองจำนวนมากเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเกี่ยวกับ Big Data

3. เครื่องมือที่ใช้ใน Big Data vs Data Analytics: ใน Data Analytics เราจะใช้เครื่องมือง่ายๆ สำหรับการสร้างแบบจำลองทางสถิติและการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ เนื่องจากข้อมูลที่จะวิเคราะห์มีโครงสร้างอยู่แล้วและไม่ซับซ้อน ใน Big Data จะต้องใช้เครื่องมือทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อน เช่น เครื่องมืออัตโนมัติหรือเครื่องมือคำนวณแบบคู่ขนาน เพื่อจัดการ Big Data เนื่องจากการประมวลผล Big Data ปริมาณมหาศาลนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่

4. ประเภทของอุตสาหกรรมที่ใช้ Big Data และ Data Analytics:

การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่จะใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น IT Industries, Travel Industries และ Healthcare Industries การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้อุตสาหกรรมเหล่านี้สร้างการพัฒนาใหม่ๆ ซึ่งทำได้โดยใช้ข้อมูลในอดีตและวิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบในอดีต ในขณะที่ Big Data ถูกใช้โดยอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น อุตสาหกรรมการธนาคาร อุตสาหกรรมค้าปลีก และอื่นๆ อีกมากมาย บิ๊กดาต้าช่วยให้อุตสาหกรรมเหล่านี้สามารถตัดสินใจทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์ได้หลายวิธี

การประยุกต์ใช้ Data Analytics และ Big Data

สำหรับการตัดสินใจทุกประเภทในปัจจุบัน Data เป็นฐานสำหรับการตัดสินใจ หากไม่มีข้อมูล ก็ไม่สามารถตัดสินใจหรือดำเนินการใดๆ ได้ในวันนี้ ขณะนี้ทุกบริษัทกำลังใช้แนวทางที่เรียกว่าแนวทางที่เน้นข้อมูลเพื่อประสบความสำเร็จ ทุกวันนี้มีโอกาสทางอาชีพมากมายในด้านข้อมูล เช่น Data Scientist, Data Experts เป็นต้น

หน้าที่ความรับผิดชอบของนักวิเคราะห์ข้อมูล

1. การ วิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบ: นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องคาดการณ์และคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งอาจเป็นประโยชน์อย่างมากในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์สำหรับธุรกิจ ในกรณีนี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องระบุแนวโน้มที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เขายังต้องให้คำแนะนำเฉพาะโดยการวิเคราะห์รูปแบบ

2. การสร้างและการออกแบบรายงานข้อมูล: รายงานที่จัดทำโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นที่จำเป็นในการตัดสินใจของบริษัท นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องสร้างรายงานข้อมูลและออกแบบในลักษณะที่ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถเข้าใจได้ง่าย ข้อมูลสามารถแสดงได้หลายวิธี เช่น แผนภูมิวงกลม กราฟ แผนภูมิ ไดอะแกรม และอื่นๆ อีกมากมาย การรายงานข้อมูลสามารถทำได้ในรูปแบบของตารางขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลที่จะแสดง

3. การได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูล: นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์และมีความหมายจากแพ็คเกจของ Data เพื่อนำประโยชน์บางอย่างมาสู่องค์กร องค์กรจะสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและเป็นเอกลักษณ์เหล่านี้ในการตัดสินใจที่ดีที่สุดสำหรับความสำเร็จของบริษัท

4. การรวบรวม การประมวลผล และการสรุปข้อมูล: นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องรวบรวมข้อมูลก่อนแล้วจึงประมวลผลโดยใช้เครื่องมือที่จำเป็น จากนั้นจึงสรุปข้อมูลเพื่อให้เข้าใจได้ง่าย ข้อมูลสรุปสามารถบอกได้มากเกี่ยวกับแนวโน้มและรูปแบบที่จะใช้ในการทำนายสิ่งต่าง ๆ และการคาดการณ์

หน้าที่ความรับผิดชอบของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่

1. การวิเคราะห์สถานการณ์แบบเรียลไทม์: ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่มีความจำเป็นอย่างมากในการวิเคราะห์และตรวจสอบสถานการณ์ที่เกิดขึ้นตามเวลาจริง จะช่วยให้บริษัทจำนวนมากดำเนินการทันท่วงทีเพื่อตอบโต้ปัญหาหรือปัญหาใดๆ และได้รับประโยชน์จากโอกาสดังกล่าว ด้วยวิธีนี้ หลายองค์กรสามารถลดการสูญเสียและเพิ่มผลกำไรและประสบความสำเร็จมากขึ้น
2. การสร้างระบบเพื่อประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่: ไม่ใช่เรื่องง่ายในการประมวลผล Big Data ซึ่งมีปริมาณสูงมาก บิ๊กดาต้ายังเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งไม่สามารถประมวลผลด้วยเครื่องมือง่ายๆ ได้ ผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data จำเป็นต้องสร้างเครื่องมือหรือระบบทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนซึ่งใช้ประมวลผล Big Data แล้ววิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

3. การตรวจจับธุรกรรมการฉ้อโกง: การฉ้อโกงเพิ่มขึ้นทุกวัน และจำเป็นต้องแก้ไขปัญหานี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้าควรสามารถระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงที่เกิดขึ้นได้ เหล่านี้เป็นความรับผิดชอบที่สำคัญสำหรับหลายอุตสาหกรรม โดยเฉพาะการธนาคารในภาคการธนาคาร ธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงจำนวนมากเกิดขึ้นในภาคการธนาคารทุกวัน และมีความจำเป็นอย่างมากในชั่วโมงที่ธนาคารต้องแก้ไขปัญหานี้ มิฉะนั้น ผู้คนจะเริ่มสูญเสียความไว้วางใจในระบบธนาคารเพื่อประหยัดเงินที่หามาได้ยากในธนาคาร

ทักษะที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

1. ทักษะการสร้างภาพข้อมูล: เป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญที่สุดสำหรับ Data Analytics ข้อมูลจะต้องแสดงให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจมองเห็นได้ชัดเจนซึ่งพวกเขาสามารถเข้าใจได้ง่าย การแสดงข้อมูลสามารถทำได้ผ่านไดอะแกรมต่างๆ เช่น แผนภูมิ กราฟ แผนภูมิวงกลม และอื่นๆ อีกมากมาย

2. ทักษะที่ดีของการคำนวณทางคณิตศาสตร์และความรู้ทางสถิติ: การวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องมีทักษะที่ยอดเยี่ยมในด้านสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อสรุปข้อมูลที่วิเคราะห์

3. ทักษะการโต้แย้งสำหรับข้อมูล: ข้อมูลอาจอยู่ในรูปแบบที่ยุ่งเหยิง และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรจะสามารถแก้ไขข้อมูลที่ยุ่งเหยิงและซับซ้อน และนำเสนอในรูปแบบที่สามารถมอบให้กับผู้มีอำนาจตัดสินใจหรือผู้ที่เกี่ยวข้อง

4. ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม: ความ รู้ที่ดีเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรม Python และ R.

ทักษะที่จำเป็นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data

1. ทักษะทางสถิติและการคำนวณ
2. มีความรู้เรื่อง Frameworks เช่น Hadoop หรือ Apache . เป็นอย่างดี
3. เข้าใจภาษาโปรแกรม Scala และ Java เป็นอย่างดี
4. ความสามารถในการสร้าง Good Data Strategy โดยการรวบรวม ตีความ และวิเคราะห์ข้อมูล
5. ความรู้ที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับระบบและเทคโนโลยีแบบกระจาย

บทสรุป

ต่อไปนี้คือข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Big data และ Data Analytics ในแง่ขององค์ประกอบพื้นฐาน การใช้งานและความรับผิดชอบในงาน เราหวังว่าบทความนี้จะให้ข้อมูลแก่คุณ

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับบิ๊กดาต้า วิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B และ upGrad ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับภาคอุตสาหกรรม ผู้เชี่ยวชาญ ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ