Büyük Veri ve Veri Analitiği: Büyük Veri ve Veri Analitiği Arasındaki Fark

Büyük Veri nedir?

Büyük Veri, çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli yapılandırılmamış ve ham verileri ifade eder. Büyük Veri, yüksek doğrulukla gelir ve yüksek hacimlidir ve bu, toplanması ve işlenmesi için yüksek bilgi işlem gücü gerektirir. Tüm bu veriler sosyal medya, internet, mobil, bilgisayar ve daha birçok farklı araçla toplanmaktadır. Bu veriler daha sonra işletmelerde stratejik kararlar almak için işlenir ve analiz edilir.

Veri Analitiği nedir?

Veri Analitiği, verilerin analizi anlamına gelir. İnternet üzerinden çeşitli kaynaklardan toplanan veriler işlenmekte ve daha sonra analiz edilerek işletmelerin operasyonel içgörüler elde edebilmesi sağlanmaktadır. Toplanan geçmiş verileri analiz ederek karmaşık iş sorunları kolayca çözülebilir ve bu nedenle Veri Analitiği çok önemlidir. İş hayatındaki konularla ilgili veriler, özellikle belirli bir soruna çözüm bulmak için işlenir ve analiz edilir. Veri bilimine girmeye hevesliyseniz, veri bilimi kurslarımıza göz atın.

Veri Analitiği ve Büyük Veri arasındaki fark nedir?

1. Doğa : Büyük Veri ve Veri Analitiği arasındaki temel farkı bir örnekle anlayalım. Veri Analitiği, sorunlarınıza çözüm bulabileceğiniz bir kitap gibi, diğer yandan Büyük Veri, tüm soruların yanıtlarının olduğu ancak sorularınıza yanıt bulmanın zor olduğu bir Büyük Kütüphane olarak düşünülebilir.

2. Verinin Yapısı : Veri analitiğinde, verinin zaten yapılandırılmış olduğu görülecektir ve bir soruya cevap bulmak kolaydır. Ancak diğer yandan Büyük Veri, herhangi bir soruya cevap bulmak için düzenlenmesi gereken, çoğunlukla yapılandırılmamış bir veri kümesidir ve bu devasa hacimdeki verileri işlemek çok kolay değildir. Büyük Veriye ilişkin bir anlam bilgisi bulmak için çok sayıda filtre uygulanmalıdır.

3. Büyük Veri ve Veri Analitiğinde kullanılan araçlar: Veri Analitiğinde, analiz edilecek veriler zaten yapılandırılmış ve karmaşık olmadığı için istatistiksel modelleme ve tahmine dayalı modelleme için basit araçlar kullanılacaktır. Büyük Veri'de, Büyük Veriyi yönetmek için otomasyon araçları veya paralel hesaplama araçları gibi karmaşık teknolojik araçların kullanılması gerekecektir, çünkü muazzam Büyük Veri hacmini işlemek kolay değildir. Büyük Veri Araçları hakkında daha fazla bilgi.

4. Büyük Veri ve Veri Analitiği Kullanan Sektör Türü:

Veri Analitiği ağırlıklı olarak BT Endüstrileri, Seyahat Endüstrileri ve Sağlık Endüstrileri gibi endüstriler tarafından kullanılır. Veri Analitiği, bu endüstrilerin geçmiş verileri kullanarak ve geçmiş trendleri ve kalıpları analiz ederek yapılan yeni gelişmeler yaratmasına yardımcı olur. Oysa Büyük Veri, bankacılık sektörleri, perakende sektörleri ve daha pek çok sektör tarafından kullanılmaktadır. Büyük Veri, bu sektörlerin bazı stratejik iş kararları almalarına birçok yönden yardımcı olur.

Veri Analitiği ve Büyük Veri Uygulaması

Bugün alınan her türlü kararın temeli Veri'dir. Veriler olmadan, bugün hiçbir karar veya eylem yapılamaz. Artık tüm şirketler, başarı elde etmek için veri odaklı yaklaşım adı verilen bir yaklaşım kullanıyor. Günümüzde veri alanında Veri Bilimcisi, Veri Uzmanları vb. Gibi birçok kariyer fırsatı var.

Veri Analistlerinin İş Sorumlulukları

1. Trendleri ve Kalıpları Analiz Etme: Veri Analistlerinin gelecekte neler olabileceğini tahmin etmeleri ve tahmin etmeleri gerekir; bu, işletmeler için stratejik karar vermede çok yardımcı olabilir. Bu durumda, bir veri analisti zaman içinde meydana gelen eğilimleri tespit etmelidir. Ayrıca kalıpları analiz ederek özel önerilerde bulunmalıdır.

2. Veri Raporu Oluşturma ve Tasarlama: Bir veri bilimcisi tarafından verilen raporlar, bir şirketin karar vermesinde temel ön koşuldur. Veri bilimcilerin, veri raporunu oluşturmaları ve karar verici tarafından çok kolay anlaşılabilecek şekilde tasarlamaları gerekecektir. Veriler, pasta grafikler, grafikler, çizelgeler, diyagramlar ve daha pek çok şekilde temsil edilebilir. Verilerin Raporlanması, gösterilecek verinin niteliğine bağlı olarak tablo şeklinde de yapılabilir.

3. Verilerden değerli içgörüler elde etmek: Veri Analistlerinin, kuruluşlara bazı faydalar sağlamak için Veri paketinden faydalı ve anlamlı öngörüler elde etmesi gerekecektir. Kuruluş, şirketlerinin başarısı için en iyi kararı vermek için bu anlamlı ve benzersiz içgörüleri kullanabilecektir.

4. Verilerin Toplanması, İşlenmesi ve Özetlenmesi: Bir Veri Analistinin önce verileri toplaması, ardından gerekli araçları kullanarak işlemesi ve ardından kolayca anlaşılması için verileri özetlemesi gerekir. Özetlenen veriler, şeyleri tahmin etmek ve tahminde bulunmak için kullanılacak eğilimler ve kalıplar hakkında çok şey söyleyebilir.

Büyük Veri Uzmanlarının İş Sorumlulukları

1. Gerçek Zamanlı Durumları Analiz Etme: Büyük Veri Uzmanları, gerçek zamanlı olarak meydana gelen durumları analiz etmek ve izlemek için çok gereklidir. Birçok şirketin herhangi bir soruna veya soruna karşı hızlı ve zamanında harekete geçmesine ve fırsattan yararlanmasına yardımcı olacaktır. Bu sayede birçok kuruluş kayıpları azaltıp karlarını artırabilir ve daha başarılı hale gelebilir.
2. Büyük Ölçekli Verileri İşleyecek Bir Sistem Kurmak: Çok Yüksek Hacimdeki Büyük Veriyi işlemek çok kolay bir iş değildir. Büyük Veri aynı zamanda herhangi bir basit araç tarafından işlenemeyen yapılandırılmamış verilerdir. Bir Büyük Veri Uzmanının, Büyük Verinin işlenebileceği ve daha sonra daha iyi karar vermek için analiz edilebileceği gelişmiş bir teknolojik araç veya sistem oluşturması gerekir.

3. Dolandırıcılık İşlemlerini Tespit Etme: Dolandırıcılık her geçen gün artmakta ve bu soruna karşı önlem alınması elzemdir. Büyük Veri uzmanları, meydana gelen hileli işlemleri tespit edebilmelidir. Bunlar bankacılık sektörü başta olmak üzere birçok sektör için önemli sorumluluklardır. Bankacılık sektörlerinde her gün birçok hileli işlem gerçekleşmekte ve bankaların bu sorunu çözmesi önemli bir saat ihtiyacıdır. Aksi takdirde, insanlar zor kazandıkları parayı bankalarda biriktirmek için bankacılık sistemine olan güvenlerini kaybetmeye başlayacaklardır.

Veri Analitiği için Gerekli Beceriler

1. Veri Görselleştirme becerisi: Veri Analitiği için en kritik becerilerden biridir. Veriler, karar vericiye kolayca anlayabilecekleri şekilde görsel olarak sunulmalıdır. Veri görselleştirme, çizelgeler, grafikler, pasta grafiği ve daha pek çok diyagram aracılığıyla yapılabilir.

2. İyi Matematik Hesaplama Becerisi ve İstatistik Bilgisi: Bir Veri Analitiği, analiz edilen verileri sonuçlandırmak için istatistik ve matematikte mükemmel becerilere sahip olmalıdır.

3. Veriler için Tartışma Becerisi: Veriler karışık bir formatta olabilir ve bir Veri Bilimcisi, karışık ve karmaşık verileri çözebilmeli ve karar vericilere veya ilgili kişilere verilebilecek bir formatta sunabilmelidir.

4. Programlama Bilgisi: İyi Python Programlama dili bilgisi ve R.

Büyük Veri Profesyonelleri için Gerekli Beceriler

1. İstatistik ve Hesaplama Becerileri
2. Hadoop veya Apache gibi Çerçeveler Hakkında İyi Bilgi
3. Scala ve Java programlama dilinin mükemmel anlaşılması
4. Verilerin toplanması, yorumlanması ve analiz edilmesi yoluyla İyi Veri Stratejisi oluşturma becerisi
5. Dağıtılmış Sistemler ve Teknolojiler hakkında mükemmel bilgi.

Çözüm

İşte temelde ne oldukları, uygulamaları ve iş sorumlulukları açısından Büyük veri ve Veri analitiği arasındaki temel farklar. Umarız bu yazı sizin için bilgilendirici olmuştur.

Büyük veri, veri bilimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri ile mentorluk sunan Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın. uzmanlar, sektör danışmanlarıyla bire bir, 400+ saat öğrenim ve en iyi firmalarla iş yardımı.