Verschil tussen Big Data en Data Analytics
Share
De grootste verschil tussen big data en data-analyse is dat het big data is een grote hoeveelheid complexe gegevens, terwijl data-analyse bestaat uit het onderzoeken, transformeren en modelleren van gegevens om nuttige informatie te herkennen en om besluitvorming te ondersteunen.
Big data verwijst naar een enorme hoeveelheid data. Deze gegevens kunnen gestructureerd, ongestructureerd of semi-gestructureerd zijn. Frameworks zoals Hadoop maken het mogelijk om big data in een gedistribueerde omgeving op te slaan om ze parallel te verwerken. Data-analyse daarentegen is het proces van het onderzoeken van datasets om conclusies te trekken. Het helpt om betere beslissingen te nemen en de operationele efficiëntie te verbeteren door bedrijfsrisico's te verminderen. In het kort, data-analyse wordt toegepast op big data.
Key Areas Covered
1. Wat is Big Data
- Definitie, gebruik
2. Wat is Data Analytics
- Definitie, gebruik
3. Verschil tussen Big Data en Data Analytics
- Vergelijking van belangrijke verschillen
Sleutelbegrippen
Big Data, Data Analytics
Wat is Big Data
Gegevens zijn belangrijk voor elke organisatie. Door gegevens te bewaren en te analyseren, verbetert u de productiviteit en kunt u inzichten uit het bedrijfsleven verkrijgen. Een grote hoeveelheid gegevens wordt dagelijks verzameld. Het is moeilijk om Relational Database Management Systems (RDBMS) te gebruiken om deze enorme gegevens op te slaan. Dit soort grote datasets worden big data genoemd.
eigenschappen
Er zijn drie hoofdkenmerken van big data bekend als volume, snelheid en variëteit.
Volume - Bepaalt de hoeveelheid gegevens. Het wordt gemeten in Terabytes, Petabytes en Exabyte, enz.
Snelheid - Verwijst naar de snelheid waarmee de gegevens worden gegenereerd. Wetenschappelijke experimenten, militaire operaties en real-time applicaties vereisen het genereren van gegevens met hoge snelheid.
Verscheidenheid - Beschrijft het type gegevens. Gegevens kunnen verschillende indelingen bevatten, zoals tekst, audio, video, afbeeldingen, XML, enzovoort.
Big data worden verwerkt door big data-professionals. Ze hebben programmeerkennis in talen zoals Java en Scala en kennis in NoSQL-databases zoals MongoDB. Ze hebben ook kennis van gedistribueerde systemen en frameworks zoals Hadoop.
Wat is Data Analytics
Data-analyse omvat het verzamelen, analyseren, transformeren van gegevens om nuttige informatie te vinden die erin verborgen is om conclusies te trekken en problemen op te lossen. Het is gewoon een proces van statistische analyse van een dataset om de winst te verbeteren. Data-analyse wordt gebruikt in meerdere discipelen, zoals bedrijfskunde, wetenschap, onderzoek, sociale wetenschappen, gezondheidszorg en energiebeheer.
Figuur 2: grafieken in Data Analytics
In gegevensanalyse voeren de gegevensanalisten meerdere taken uit. Ze verzamelen processen en vatten gegevens samen. Ze passen algoritmen toe op gegevens om beslissingen te nemen. Ze ontwerpen en maken ook rapporten, grafieken en grafieken met behulp van rapportage- en visualisatietools. Gegevensanalisten moeten programmeerkennis hebben in talen zoals Python en R, statistische en wiskundige vaardigheden en datavisualisatievaardigheden.
Verschil tussen Big Data en Data Analytics
Definitie
Big data bestaat uit een groot aantal complexe gegevens die moeilijk te verwerken zijn met behulp van traditionele software voor het verwerken van gegevens. Gegevensanalyse is een proces van het inspecteren, opschonen, transformeren en modelleren van gegevens met als doel nuttige informatie te vinden en besluitvorming te ondersteunen. Dit verklaart het fundamentele verschil tussen big data en data-analyse.
Gebruik
Een ander belangrijk verschil tussen big data en data-analyse is hun gebruik. Het gebruik van big data is om systeemknelpunten te identificeren, voor grootschalige gegevensverwerkingssystemen en voor zeer schaalbare gedistribueerde systemen. Het gebruik van data-analyse is om conclusies te trekken, beslissingen te nemen en belangrijke zakelijke inzichten te krijgen.
beroepen
Bovendien worden de big data afgehandeld door big data-professionals, terwijl de data-analyse wordt uitgevoerd door data-analisten.
Benodigde vaardigheden
Ook moeten de big data-analisten kennis hebben van programmeren, NoSQL-databases, gedistribueerde systemen en frameworks zoals Hadoop. Overwegende dat de gegevens Analisten moeten kennis hebben van programmeren, statistieken en wiskunde.
Associated Disciplines
Terwijl big data wordt aangetroffen in financiële dienstverlening, communicatie, informatietechnologie en retail, wordt data-analyse gebruikt in business, wetenschap, gezondheidszorg, energiebeheer en informatietechnologie..
Conclusie
Het verschil tussen big data en data-analyse is dat big data een grote hoeveelheid complexe data is, terwijl data-analyse bestaat uit het onderzoeken, transformeren en modelleren van data om nuttige informatie te herkennen en om de besluitvorming te ondersteunen. In het kort, data-analyse kan worden toegepast op big data om zakelijk gewin te verbeteren en risico's te verminderen.
Referentie:
1. "Big Data." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 september 2018, hier beschikbaar.
2. "Gegevensanalyse." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 september 2018, hier beschikbaar.
Afbeelding met dank aan:
1. "BigData 2267 × 1146 white" door Camelia.boban - Eigen werk (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia
2. "1841554" (CC0) via Pixabay
