Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse - Unterschied Zwischen

Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse

Das Hauptunterschied zwischen Big Data und Datenanalyse ist, dass die Big Data ist eine große Menge komplexer Daten, während bei der Datenanalyse Daten untersucht, transformiert und modelliert werden, um nützliche Informationen zu erkennen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Big Data bezieht sich auf eine riesige Datenmenge. Diese Daten können strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert sein.Frameworks wie Hadoop ermöglichen das Speichern großer Datenmengen in einer verteilten Umgebung, um sie parallel zu verarbeiten. Im Gegensatz dazu ist Datenanalyse der Prozess der Prüfung von Datensätzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Es hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz durch Verringerung der Geschäftsrisiken zu verbessern. Kurz gesagt, Datenanalyse wird auf Big Data angewendet.

Wichtige Bereiche

1. Was ist Big Data?
- Definition, Verwendung
2. Was ist Datenanalytik?
- Definition, Verwendung
3. Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse
- Vergleich der wichtigsten Unterschiede

Schlüsselbegriffe

Big Data, Datenanalytik


Was ist Big Data?

Daten sind für jedes Unternehmen wichtig. Das Speichern und Analysieren von Daten verbessert die Produktivität und hilft, geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Eine große Datenmenge wird täglich erhoben. Es ist schwierig, relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) zu verwenden, um diese umfangreichen Daten zu speichern. Diese Art großer Datenmenge wird als Big Data bezeichnet.

Eigenschaften

Es gibt drei Haupteigenschaften von Big Data, die als Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt bezeichnet werden.

Volumen - Legt die Datenmenge fest. Es wird in Terabytes, Petabytes und Exabyte usw. gemessen.

Geschwindigkeit - Bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden. Wissenschaftliche Experimente, militärische Operationen und Echtzeitanwendungen erfordern eine schnelle Datengenerierung.

Vielfalt - Beschreibt die Art der Daten. Daten können verschiedene Formate annehmen, z. B. Text, Audio, Video, Bilder, XML usw.


Big Data wird von Big Data-Experten gehandhabt. Sie verfügen über Programmierkenntnisse in Sprachen wie Java und Scala und Kenntnisse in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB. Sie haben auch Kenntnisse über verteilte Systeme und Frameworks wie Hadoop.

Was ist Datenanalytik?

Data Analytics umfasst das Sammeln, Analysieren und Umwandeln von Daten, um nützliche Informationen zu entdecken, die in ihnen verborgen sind, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Probleme zu lösen. Es ist einfach ein Prozess der Anwendung statistischer Analysen auf einen Datensatz, um den Geschäftsgewinn zu verbessern. Datenanalytik wird in mehreren Jüngern wie Wirtschaft, Wissenschaft, Forschung, Sozialwissenschaften, Gesundheitswesen und Energiemanagement eingesetzt.


Abbildung 2: Diagramme in Data Analytics

In der Datenanalyse führen die Datenanalysten mehrere Aufgaben aus. Sie sammeln Prozesse und fassen Daten zusammen. Sie wenden Algorithmen an, um Entscheidungen zu treffen. Sie entwerfen und erstellen außerdem Berichte, Diagramme und Diagramme mithilfe von Berichts- und Visualisierungswerkzeugen. Datenanalysten müssen über Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python und R, Statistische und Mathematische Fähigkeiten und Datenvisualisierungsfähigkeiten verfügen.

Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse

Definition

Big Data ist eine große Menge komplexer Daten, die mit herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware nur schwer verarbeitet werden können. Datenanalyse ist ein Prozess der Überprüfung, Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten mit dem Ziel, nützliche Informationen zu entdecken und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dies erklärt den grundlegenden Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse.

Verwendungszweck

Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse ist ihre Verwendung. Die Verwendung von Big Data dient der Identifizierung von Systemengpässen, für Datenverarbeitungssysteme in großem Maßstab und für hoch skalierbare verteilte Systeme. Der Einsatz von Datenanalysen soll zu Schlussfolgerungen führen, Entscheidungen treffen und wichtige geschäftliche Erkenntnisse gewinnen.

Berufe

Darüber hinaus werden die Big Data-Experten von Big Data-Experten verwaltet, während die Datenanalyse von Datenanalysten durchgeführt wird.

Benötigte Fähigkeiten

Die Big-Data-Analysten benötigen außerdem Kenntnisse in Bezug auf Programmierung, NoSQL-Datenbanken, verteilte Systeme und Frameworks wie Hadoop. Die Datenanalytiker müssen jedoch Kenntnisse in Bezug auf Programmierung, Statistik und Mathematik besitzen.

Assoziierte Disziplinen

Während Big Data in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Kommunikation, Informationstechnologie und Einzelhandel zu finden ist, wird die Datenanalyse in Wirtschaft, Wissenschaft, Gesundheitswesen, Energiemanagement und Informationstechnologie eingesetzt.

Fazit

Der Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse besteht darin, dass Big Data eine große Menge komplexer Daten ist, während Datenanalysen der Prozess der Untersuchung, Transformation und Modellierung von Daten sind, um nützliche Informationen zu erkennen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Kurz gesagt, Datenanalysen können auf Big Data angewendet werden, um den Geschäftsgewinn zu verbessern und Risiken zu reduzieren.

Referenz:

1. „Big Data“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3. September 2018,