Ero Big Data ja Data Analytics

Sisällysluettelo:

Mikä on Big Data
Mikä on Data Analytics
Ero Big Datan ja Data Analyticsin välillä

The tärkein ero suurten tietojen ja data -analytiikan välillä on, että big data on suuri määrä monimutkaista dataa, kun taas data -analytiikka on prosessi, jossa tutkitaan, muunnetaan ja mallinnetaan dataa hyödyllisen tiedon tunnistamiseksi ja päätöksenteon tueksi.

Suuri data viittaa valtavaan datamäärään. Nämä tiedot voivat olla jäsenneltyjä, strukturoimattomia tai osittain rakenteellisia. Hadoopin kaltaiset kehykset mahdollistavat suurten tietojen tallentamisen hajautettuun ympäristöön niiden rinnakkain käsittelemiseksi. Sitä vastoin data -analytiikka on prosessi, jossa tutkitaan tietojoukkoja johtopäätösten tekemiseksi. Se auttaa tekemään parempia päätöksiä ja parantamaan toiminnan tehokkuutta vähentämällä liiketoiminnan riskejä. Lyhyesti sanottuna data -analytiikkaa sovelletaan suuriin tietoihin.

Big Data, Data Analytics

Mikä on Big Data

Tiedot ovat tärkeitä jokaiselle organisaatiolle. Tietojen tallentaminen ja niiden analysointi parantaa tuottavuutta ja auttaa saamaan tietoa liiketoiminnasta. Suuri määrä dataa kerätään päivittäin. Tämän massiivisen datan tallentamiseen on vaikea käyttää RDBMS: ää (Relational Database Management Systems). Tällaista suurta tietojoukkoa kutsutaan big dataksi.

Ominaisuudet

Isoilla tiedoilla on kolme pääominaisuutta, jotka tunnetaan nimellä tilavuus, nopeus ja lajike.

Äänenvoimakkuus - Määrittää tiedon määrän. Se mitataan teratavuina, petatavuina ja eksatavuina jne.

Nopeus - Viittaa nopeuteen, jolla tiedot luodaan. Tieteelliset kokeet, sotilasoperaatiot ja reaaliaikaiset sovellukset edellyttävät nopeaa datan luomista.

Lajike - Kuvaa tietotyyppiä. Tiedot voivat olla eri muodoissa, kuten teksti, ääni, video, kuvat, XML jne.

Big dataa käsittelevät big data -ammattilaiset. Heillä on ohjelmointitaitoja Java- ja Scala -kaltaisilla kielillä ja tietoa NoSQL -tietokannoista, kuten MongoDB. Heillä on myös tietoa Hadoopin kaltaisista hajautetuista järjestelmistä ja kehyksistä.

Mikä on Data Analytics

Data Analytics sisältää tietojen keräämisen, analysoinnin ja muuntamisen, jotta löydetään niihin piilotettuja hyödyllisiä tietoja päätelmien tekemiseksi ja ongelmien ratkaisemiseksi. Se on yksinkertaisesti prosessi soveltaa tilastollista analyysia tietojoukkoon parantaakseen liiketoiminnan hyötyä. Data -analytiikkaa käytetään useissa opetuslapsissa, kuten liiketoiminnassa, tieteessä, tutkimuksessa, yhteiskuntatieteessä, terveydenhuollossa ja energianhallinnassa.

Kuva 2: Kaaviot Data Analyticsissa

Data -analytiikassa data -analyytikot suorittavat useita tehtäviä. He keräävät prosesseja ja tiivistävät tietoja. He soveltavat algoritmeja tietoihin tehdäkseen päätöksiä. He myös suunnittelevat ja luovat raportteja, kaavioita ja kaavioita raportointi- ja visualisointityökalujen avulla. Data -analyytikoilta vaaditaan ohjelmointitaitoja, kuten Python ja R, tilastolliset ja matemaattiset taidot sekä tietojen visualisointitaidot.

Ero Big Datan ja Data Analyticsin välillä

Määritelmä

Suuri data on suuri määrä monimutkaista dataa, jota on vaikea käsitellä perinteisellä tietojenkäsittelyohjelmistolla. Data -analytiikka on prosessi, jossa tarkastetaan, puhdistetaan, muunnetaan ja mallinnetaan dataa tarkoituksena löytää hyödyllistä tietoa ja tukea päätöksentekoa. Tämä selittää peruseron big datan ja data -analytiikan välillä.

Käyttö

Toinen tärkeä ero big datan ja data -analytiikan välillä on niiden käyttö. Suurta dataa käytetään tunnistamaan järjestelmän pullonkaulat laajamittaisissa tietojenkäsittelyjärjestelmissä ja erittäin skaalautuvissa hajautetuissa järjestelmissä. Tietoanalytiikan avulla tehdään johtopäätöksiä, tehdään päätöksiä ja tehdään tärkeitä liiketoimintatietoja.

Ammatit

Vaaditut taidot

Big data -analyytikoilta vaaditaan myös tietoa ohjelmoinnista, NoSQL -tietokannoista, hajautetuista järjestelmistä ja kehyksistä, kuten Hadoopista. Tietoanalyytikoilta vaaditaan kuitenkin tietoa ohjelmoinnista, tilastoista ja matematiikasta.

Liittyvät tieteet

Suuria tietoja löytyy rahoituspalveluista, viestinnästä, tietotekniikasta ja vähittäiskaupasta, mutta data -analytiikkaa käytetään liike -elämässä, tieteessä, terveydenhuollossa, energianhallinnassa ja tietotekniikassa.

Johtopäätös

Ero big datan ja data -analytiikan välillä on, että big data on suuri määrä monimutkaista dataa, kun taas data -analyysi on prosessi, jossa tutkitaan, muunnetaan ja mallinnetaan dataa hyödyllisen tiedon tunnistamiseksi ja päätöksenteon tueksi. Lyhyesti sanottuna data -analytiikkaa voidaan soveltaa isoihin tietoihin parantaakseen liiketoiminnan hyötyä ja vähentääkseen riskejä.

Viite:

1. "Big Data". Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3. syyskuuta 2018, saatavana täältä. "Tietojen analysointi." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3. syyskuuta 2018, saatavana täältä.