Razlika med Big Data in Data Analytics - Razlika Med

Razlika med Big Data in Data Analytics

The glavna razlika med analitiko velikih podatkov in podatkov je, da veliki podatki so velika količina kompleksnih podatkov, medtem ko je analiza podatkov proces preverjanja, preoblikovanja in modeliranja podatkov za prepoznavanje koristnih informacij in podporo odločanju.

Veliki podatki se nanašajo na ogromno količino podatkov. Ti podatki so lahko strukturirani, nestrukturirani ali polstrukturirani.Okviri, kot je Hadoop, omogočajo shranjevanje velikih podatkov v porazdeljenem okolju in jih obdelujejo vzporedno. V nasprotju s tem je analitika podatkov postopek preverjanja podatkovnih nizov za pripravo zaključkov. Pomaga pri sprejemanju boljših odločitev in izboljšanju operativne učinkovitosti z zmanjšanjem poslovnih tveganj. Na kratko, analiza podatkov se uporablja za velike podatke.

Pokrita ključna območja

1. Kaj je Big Data
- Definicija, uporaba
2. Kaj je Data Analytics
- Definicija, uporaba
3. Razlika med Big Data in Data Analytics
- Primerjava ključnih razlik

Ključni pogoji

Veliki podatki, analiza podatkov


Kaj je Big Data

Podatki so pomembni za vsako organizacijo. Shranjevanje podatkov in njihovo analiziranje izboljša produktivnost in pomaga pri vpogledu v poslovanje. Dnevno se zbira velika količina podatkov. Težko je uporabiti sisteme za upravljanje relacijskih baz podatkov (RDBMS) za shranjevanje teh množičnih podatkov. Ta vrsta velikega nabora podatkov se imenuje velika podatkovna zbirka.

Lastnosti

Obstajajo tri glavne lastnosti velikih podatkov, znanih kot volumen, hitrost in raznolikost.

Glasnost - Določa količino podatkov. Meri se v terabajtih, petabajtih in eksabajtih itd.

Hitrost - Nanaša se na hitrost, s katero so podatki ustvarjeni. Znanstveni poskusi, vojaške operacije in aplikacije v realnem času zahtevajo hitro generiranje podatkov.

Sorta - Opisuje vrsto podatkov. Podatki so lahko različnih oblik, kot so besedilo, zvok, video, slike, XML itd.


Velike podatke obdelujejo veliki strokovnjaki za podatke. Imajo znanje programiranja v jezikih, kot sta Java in Scala, ter znanje o bazah podatkov NoSQL, kot je MongoDB. Imajo tudi znanje o porazdeljenih sistemih in ogrodjih, kot je Hadoop.

Kaj je Data Analytics

Data Analytics vključuje zbiranje, analiziranje, preoblikovanje podatkov, da bi odkrili koristne informacije, skrite v njih, da bi prišli do zaključkov in rešili probleme. Gre preprosto za uporabo statistične analize podatkovnega niza za izboljšanje poslovnega dobička. Analitika podatkov se uporablja v več učencih, kot so podjetja, znanost, raziskave, družbene vede, zdravstveno varstvo in upravljanje z energijo.


Slika 2: Grafi v analizi podatkov

Pri analizi podatkov analitiki podatkov opravljajo več nalog. Zbirajo procese in povzemajo podatke. Pri odločanju uporabljajo algoritme za podatke. Prav tako oblikujejo in ustvarjajo poročila, grafikone in grafe z orodji za poročanje in vizualizacijo. Podatkovni analitiki morajo imeti znanje programiranja v jezikih, kot sta Python in R, spretnosti za statistične in matematične spretnosti ter za vizualizacijo podatkov.

Razlika med Big Data in Data Analytics

Opredelitev

Veliki podatki so velik obseg kompleksnih podatkov, ki jih je težko obdelati z uporabo tradicionalne programske opreme za obdelavo podatkov. Podatkovna analitika je proces preverjanja, čiščenja, preoblikovanja in modeliranja podatkov z namenom odkrivanja koristnih informacij in podpore odločanju. To pojasnjuje osnovno razliko med analitiko velikih podatkov in podatkov.

Uporaba

Druga pomembna razlika med analitiko velikih podatkov in podatkov je njihova uporaba. Uporaba velikih podatkov je identificirati ozka grla v sistemu, za obsežne sisteme za obdelavo podatkov in za zelo razširljive porazdeljene sisteme. Uporaba analitike podatkov je, da pride do sklepov, sprejemanja odločitev in sprejemanja pomembnih poslovnih spoznanj.

Poklici

Poleg tega velike podatke obdelujejo veliki strokovnjaki za podatke, medtem ko podatke analizirajo analitiki podatkov.

Zahtevane spretnosti

Prav tako morajo imeti veliki analitiki podatkov znanje o programiranju, bazah podatkov NoSQL, porazdeljenih sistemih in ogrodjih, kot je Hadoop. Ker morajo analitiki podatkov imeti znanje programiranja, statistike in matematike.

Povezane discipline

Medtem ko se veliki podatki nahajajo v finančnih storitvah, komunikacijah, informacijski tehnologiji in maloprodaji, se analitika podatkov uporablja v podjetjih, znanosti, zdravstvu, upravljanju energije in informacijski tehnologiji.

Zaključek

Razlika med velikimi podatki in analitiko podatkov je v tem, da so veliki podatki velika količina kompleksnih podatkov, medtem ko je analiza podatkov proces preverjanja, preoblikovanja in modeliranja podatkov za prepoznavanje koristnih informacij in podporo odločanju. Na kratko, analizo podatkov lahko uporabimo za velike podatke, da bi izboljšali poslovno korist in zmanjšali tveganja.

Sklic:

1. „Veliki podatki“. Wikipedija, Wikimedia Foundation, 3. september 2018,