Diferența dintre datele mari și analiza datelor
Share
principala diferență între datele mari și datele analitice este că datele mari reprezintă o cantitate mare de date complexe, în timp ce analiza datelor este procesul de examinare, transformare și modelare a datelor pentru a recunoaște informații utile și pentru a sprijini luarea deciziilor.
Datele mari se referă la o cantitate masivă de date. Aceste date pot fi structurate, nestructurate sau semi-structurate. Cadre precum Hadoop permit stocarea unor date mari într-un mediu distribuit pentru a le procesa paralel. În schimb, analiza datelor este procesul de examinare a seturilor de date pentru a trage concluzii. Aceasta ajută la luarea unor decizii mai bune și la îmbunătățirea eficienței operaționale prin reducerea riscurilor de afaceri. Pe scurt, analiza datelor este aplicată datelor mari.
Domenii cheie acoperite
1. Ce este Big Data
- Definiție, utilizare
2. Ce este Data Analytics?
- Definiție, utilizare
3. Diferența dintre datele mari și analiza datelor
- Compararea diferențelor cheie
Termeni cheie
Datele mari, analiza datelor
Ce este Big Data
Datele sunt importante pentru fiecare organizație. Stocarea datelor și analizarea acestora îmbunătățește productivitatea și ajută la obținerea de informații despre afaceri. O cantitate mare de date este colectată zilnic. Este dificil să utilizați sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale (RDBMS) pentru a stoca aceste date masive. Acest tip de set mare de date este denumit date mari.
Proprietăți
Există trei proprietăți principale ale datelor importante cunoscute ca volum, viteză și varietate.
Volum - Definește cantitatea de date. Se măsoară în Terabytes, Petabytes și Exabyte etc.
Viteză - Se referă la viteza cu care sunt generate datele. Experimentele experimentale, operațiile militare și aplicațiile în timp real necesită generarea de date de mare viteză.
varietate - Descrie tipul de date. Datele pot lua diferite formate, cum ar fi text, audio, video, imagini, XML, etc.
Datele mari sunt gestionate de profesioniștii mari din domeniul datelor. Ei au cunoștințe de programare în limbi precum Java și Scala și cunoștințe în baze de date NoSQL, cum ar fi MongoDB. Ei au, de asemenea, cunoștințe despre sisteme distribuite și cadre ca Hadoop.
Ce este Data Analytics?
Analiza datelor implică colectarea, analizarea, transformarea datelor pentru a descoperi informații utile ascunse în ele pentru a ajunge la concluzii și pentru a rezolva probleme. Este pur și simplu un proces de aplicare a analizei statistice pe un set de date pentru a îmbunătăți câștigul de afaceri. Analiza datelor este utilizată în mai mulți ucenici, cum ar fi afaceri, știință, cercetare, științe sociale, asistență medicală și managementul energiei.
Figura 2: Grafice din datele Analytics
În analizele de date, analiștii de date îndeplinesc mai multe sarcini. Ei colectează procese și sintetizează datele. Ei aplică algoritmi pe date pentru a lua decizii. De asemenea, proiectează și creează rapoarte, diagrame și grafice folosind instrumente de raportare și vizualizare. Analiștii de date trebuie să aibă cunoștințe de programare în limbi precum Python și R, abilități statistice și matematice și abilități de vizualizare a datelor.
Diferența dintre datele mari și analiza datelor
Definiție
Datele mari reprezintă un volum mare de date complexe care sunt dificil de procesat utilizând software-ul tradițional de procesare a datelor. Analiza datelor este un proces de inspectare, curățare, transformare și modelare a datelor cu scopul de a descoperi informații utile și de a lua decizii de sprijin. Aceasta explică diferența de bază dintre datele mari și analizele de date.
folosire
O altă diferență importantă între datele mari și analizele de date este utilizarea lor. Utilizarea datelor importante este de identificare a blocajelor sistemului, a sistemelor de prelucrare a datelor pe scară largă și a sistemelor distribuite foarte scalabile. Utilizarea analizelor de date este de a ajunge la concluzii, de a lua decizii și de a lua cunoștințe importante de afaceri.
profesii
Mai mult, datele mari sunt gestionate de profesioniștii mari de date, în timp ce analizele de date sunt efectuate de analiștii de date.
Aptitudini necesare
De asemenea, analiștii mari de date trebuie să aibă cunoștințe de programare, baze de date NoSQL, sisteme distribuite și cadre ca Hadoop. Întrucât analiștii trebuie să aibă cunoștințe despre programare, statistici și matematică.
Discipline asociate
În timp ce datele importante se regăsesc în serviciile financiare, în comunicații, în tehnologia informației și în comerțul cu amănuntul, analiza datelor este utilizată în afaceri, știință, sănătate, managementul energiei și tehnologia informației.
Concluzie
Diferența dintre datele mari și datele analitice este că datele mari reprezintă o cantitate mare de date complexe, în timp ce analiza datelor este procesul de examinare, transformare și modelare a datelor pentru a recunoaște informații utile și pentru a sprijini luarea deciziilor. Pe scurt, analizele de date pot fi aplicate datelor mari pentru a îmbunătăți câștigul de afaceri și pentru a reduce riscurile.
Referinţă:
1. "Date mari". Wikipedia, Fundația Wikimedia, 3 septembrie 2018, disponibil aici.
2. "Analiza datelor" Wikipedia, Fundația Wikimedia, 3 septembrie 2018, disponibil aici.
Datorită fotografiei:
1. "BigData 2267 × 1146 alb" De Camelia.boban - Muncă proprie (CC BY-SA 3.0) prin Wikimedia Commons
2. "1841554" (CC0) prin Pixabay
