Differenza tra big data e analisi dei dati
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Il differenza principale tra big data e analisi dei dati è che il i big data sono una grande quantità di dati complessi mentre l'analisi dei dati è il processo di esame, trasformazione e modellazione dei dati per riconoscere informazioni utili e per supportare il processo decisionale.
I grandi dati si riferiscono a una grande quantità di dati. Questi dati possono essere strutturati, non strutturati o semi-strutturati. Framework come Hadoop consentono di archiviare grandi dati in un ambiente distribuito per elaborarli parallelamente. Al contrario, l'analisi dei dati è il processo di esame dei set di dati per trarre conclusioni. Aiuta a prendere decisioni migliori e a migliorare l'efficienza operativa riducendo i rischi aziendali. In breve, l'analisi dei dati viene applicata ai big data.
Aree chiave coperte
1. Che cosa sono i Big Data
- Definizione, uso
2. Che cos'è l'analisi dei dati
- Definizione, uso
3. Differenza tra big data e analisi dei dati
- Confronto tra le principali differenze
Parole chiave
Big Data, analisi dei dati
Che cosa sono i Big Data
I dati sono importanti per ogni organizzazione. Memorizzare i dati e analizzarli migliora la produttività e aiuta a prendere spunti di business. Una grande quantità di dati viene raccolta giornalmente. È difficile utilizzare i sistemi di gestione dei database relazionali (RDBMS) per archiviare questi enormi dati. Questo tipo di set di dati di grandi dimensioni viene definito big data.
Proprietà
Ci sono tre proprietà principali dei big data conosciute come volume, velocità e varietà.
Volume - Definisce la quantità di dati. Viene misurato in terabyte, petabyte ed exabyte, ecc.
Velocità - Si riferisce alla velocità con cui vengono generati i dati. Esperimenti scientifici, operazioni militari e applicazioni in tempo reale richiedono la generazione di dati ad alta velocità.
Varietà - Descrive il tipo di dati. I dati possono assumere vari formati come testo, audio, video, immagini, XML, ecc.
I big data sono gestiti da professionisti dei big data. Hanno conoscenze di programmazione in linguaggi come Java e Scala e conoscenza nei database NoSQL come MongoDB. Hanno anche conoscenza di sistemi e framework distribuiti come Hadoop.
Che cos'è l'analisi dei dati
L'analisi dei dati comporta la raccolta, l'analisi, la trasformazione dei dati per scoprire informazioni utili nascoste in essi al fine di giungere a conclusioni e risolvere problemi. È semplicemente un processo di applicazione di analisi statistiche su un set di dati per migliorare il guadagno di business. L'analisi dei dati viene utilizzata in più discepoli come business, scienza, ricerca, scienze sociali, assistenza sanitaria e gestione energetica.
Figura 2: Grafici in Data Analytics
Nell'analisi dei dati, gli analisti di dati eseguono più attività. Raccolgono processi e riepilogano i dati. Applicano algoritmi sui dati per prendere decisioni. Inoltre, progettano e creano report, grafici e grafici utilizzando strumenti di reporting e visualizzazione. Gli analisti di dati sono tenuti ad avere conoscenze di programmazione in linguaggi come le abilità di Python e R, Statistical and Mathematical Skills e Data Visualization.
Differenza tra big data e analisi dei dati
Definizione
I big data sono un grande volume di dati complessi che è difficile da elaborare utilizzando il software applicativo di elaborazione dati tradizionale. L'analisi dei dati è un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione dei dati con l'obiettivo di scoprire informazioni utili e supportare il processo decisionale. Questo spiega la differenza fondamentale tra big data e analisi dei dati.
uso
Un'altra differenza importante tra i big data e l'analisi dei dati è il loro utilizzo. L'uso dei big data consiste nell'identificare i colli di bottiglia del sistema, i sistemi di elaborazione dei dati su larga scala e i sistemi distribuiti altamente scalabili. L'utilizzo dell'analisi dei dati è finalizzato a trarre conclusioni, prendere decisioni e prendere importanti informazioni di business.
professioni
Inoltre, i big data sono gestiti da professionisti dei big data mentre l'analisi dei dati viene eseguita da analisti di dati.
Competenze richieste
Inoltre, i grandi analisti di dati sono tenuti ad avere conoscenze di programmazione, database NoSQL, sistemi distribuiti e framework come Hadoop. Considerando che, i dati analisti sono tenuti ad avere conoscenze di programmazione, statistica e matematica.
Discipline associate
Mentre i big data si trovano nei servizi finanziari, nelle comunicazioni, nelle tecnologie informatiche e nella vendita al dettaglio, l'analisi dei dati viene utilizzata negli affari, nella scienza, nell'assistenza sanitaria, nella gestione energetica e nella tecnologia dell'informazione.
Conclusione
La differenza tra big data e analisi dei dati è che i big data sono una grande quantità di dati complessi mentre l'analisi dei dati è il processo di esame, trasformazione e modellazione dei dati per riconoscere informazioni utili e per supportare il processo decisionale. In breve, l'analisi dei dati può essere applicata ai big data per migliorare l'utile aziendale e ridurre i rischi.
Riferimento:
1. "Big Data." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 settembre 2018, disponibile qui.
2. "Analisi dei dati." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 settembre 2018, disponibile qui.
Cortesia dell'immagine:
1. "BigData 2267 × 1146 bianco" di Camelia.boban - Opera propria (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia
2. "1841554" (CC0) tramite Pixabay
