大数据与数据分析：大数据和数据分析之间的区别

什么是大数据？

大数据是指来自各种来源的大量非结构化和原始数据。 大数据具有高准确性和大容量，这需要高计算能力来收集和处理。 所有这些数据都是通过各种方式收集的，例如社交媒体、互联网、移动设备、计算机等等。 这些数据稍后会被处理和分析，以在企业中做出战略决策。

什么是数据分析？

数据分析意味着分析数据。 通过互联网从各种来源收集的数据经过处理和分析，以便企业获得运营洞察力。 通过分析收集的历史数据可以轻松解决复杂的业务问题，这就是数据分析必不可少的原因。 与业务问题相关的数据经过特殊处理和分析，以找到特定问题的解决方案。 如果您渴望进入数据科学领域，请查看我们的数据科学课程。

数据分析和大数据有什么区别？

1. Nature ：让我们通过一个例子来了解大数据和数据分析之间的根本区别。 数据分析就像一本书，您可以在其中找到问题的解决方案，另一方面，大数据可以被视为一个大图书馆，所有问题的所有答案都在那里，但很难找到问题的答案。

2. 数据结构：在数据分析中，人们会发现数据已经结构化，很容易找到问题的答案。 但是，另一方面，大数据是一组大部分非结构化的数据，必须对其进行整理才能找到任何问题的答案，而且处理这些海量数据并不容易。 必须应用许多过滤器才能找到对大数据的一些意义洞察。

3. 大数据与数据分析中使用的工具：在数据分析中，人们将使用简单的工具进行统计建模和预测建模，因为要分析的数据已经结构化且并不复杂。 在大数据中，需要使用复杂的技术工具，如自动化工具或并行计算工具来管理大数据，因为处理海量的大数据并不容易。 更多关于大数据工具。

4. 使用大数据和数据分析的行业类型：

数据分析主要用于 IT 行业、旅游行业和医疗保健行业等行业。 数据分析通过使用历史数据和分析过去的趋势和模式来帮助这些行业创造新的发展。 鉴于大数据被银行业、零售业等行业使用。 大数据以多种方式帮助这些行业做出一些战略性业务决策。

数据分析和大数据的应用

对于今天做出的各种决策，数据是它的基础。 没有数据，今天就无法做出任何决定或行动。 所有公司现在都在使用一种称为以数据为中心的方法来获得成功。 现在数据领域有很多职业机会，比如数据科学家、数据专家等。

数据分析师的工作职责

1. 分析趋势和模式：数据分析师必须预测和预测未来可能发生的事情，这对企业的战略决策非常有帮助。 在这种情况下，数据分析师必须发现随时间发生的趋势。 他还必须通过分析模式提出具体建议。

2. 创建和设计数据报告：数据科学家提供的报告是公司决策的基本前提。 数据科学家将需要创建数据报告并以决策者易于理解的方式对其进行设计。 数据可以以多种方式表示，例如饼图、图形、图表、图表等等。 根据要显示的数据的性质，也可以以表格的形式报告数据。

3. 从数据中获得有价值的见解：数据分析师需要从数据包中获得有用且有意义的见解，从而为组织带来一些好处。 该组织将能够利用这些有意义和独特的见解为公司的成功做出最佳决策。

4. 数据的收集、处理和汇总：数据分析师必须首先收集数据，然后使用所需的工具对其进行处理，然后汇总数据以便于理解。 汇总的数据可以告诉很多关于将用于预测事物和预测的趋势和模式。

大数据专业人员的工作职责

1. 分析实时情况：大数据专业人员非常需要分析和监控实时发生的情况。 它将帮助许多公司迅速及时地采取行动来应对任何问题或问题，并从机会中受益。 通过这种方式，许多组织可以减少损失并增加利润并变得更加成功。
2. 构建处理大规模数据的系统：处理海量大数据并不是一件容易的事。 大数据也是任何简单工具都无法处理的非结构化数据。 大数据专业人员需要构建复杂的技术工具或系统，使用该工具或系统可以处理大数据，然后进行分析以做出更好的决策。

3. 检测欺诈交易：欺诈日益增加，解决这个问题至关重要。 大数据专业人员应该能够识别发生的任何欺诈交易。 这些是许多行业的重大责任，尤其是银行业的银行业。 银行业每天都在发生许多欺诈交易，银行需要大量时间来解决这个问题。 否则，人们将开始失去对银行系统的信任，将他们辛苦赚来的钱存入银行。

数据分析所需的技能

1. 数据可视化技能：它是数据分析最关键的技能之一。 数据必须直观地呈现给决策者，他们可以轻松理解。 数据可视化可以通过许多图表来完成，例如图表、图形、饼图等等。

2. 良好的数学计算能力和统计知识：数据分析人员应具备出色的统计和数学技能，以得出所分析的数据。

3. 数据争吵技巧：数据可能是混乱的格式，数据科学家应该能够解决混乱和复杂的数据，并以可以提供给决策者或相关人员的格式呈现。

4. 编程知识：良好的 Python 编程语言和 R 知识。

大数据专业人员所需的技能

1. 统计和计算技能
2. 熟悉 Hadoop 或 Apache 等框架
3. 对 Scala 和 Java 编程语言有很好的理解
4. 通过收集、解释和分析数据来创建良好的数据策略的能力
5. 出色的分布式系统和技术知识。

结论

因此，这里是大数据和数据分析之间的主要区别，就它们的本质而言，它们的应用程序和工作职责。 我们希望这篇文章对您有所帮助。

如果您想了解大数据、数据科学，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学执行 PG 计划，该计划专为在职专业人士而设，提供 10 多个案例研究和项目、实用的实践研讨会、行业指导专家，与行业导师一对一，400 多个小时的学习和顶级公司的工作协助。