Skillnad mellan stora data och dataanalys

De huvudskillnad mellan stora data och dataanalys är att stor data är en stor mängd komplexa data medan dataanalys är processen att undersöka, transformera och modellera data för att identifiera användbar information och att stödja beslutsfattande.

Stora data refererar till en stor mängd data. Dessa data kan struktureras, ostruktureras eller halvstrukturerade. Ramar som Hadoop tillåter lagring av stora data i en distribuerad miljö för att behandla dem parallellt. Däremot är dataanalys processen att granska dataset för att dra slutsatser. Det bidrar till att fatta bättre beslut och förbättra operativ effektivitet genom att minska affärsriskerna. I korthet tillämpas dataanalys på stora data.

Viktiga områden som omfattas

1. Vad är stora data
     - Definition, Användning
2. Vad är Data Analytics
     - Definition, Användning
3. Skillnad mellan stora data och dataanalys
     - Jämförelse av viktiga skillnader

Nyckelbegrepp

Stor data, Data Analytics

Vad är stora data

Data är viktigt för varje organisation. Lagring av data och analysering av dem förbättrar produktiviteten och bidrar till att göra affärsinsikt. En stor mängd data samlas in dagligen. Det är svårt att använda Relational Database Management Systems (RDBMS) för att lagra denna massiva data. Denna typ av en stor dataset kallas stor data.

Egenskaper

Det finns tre huvudegenskaper för stora data som kallas volym, hastighet och variation.

Volym - Definierar mängden data. Det mäts i Terabytes, Petabytes, och Exabyte, etc.

Hastighet - Avser hastigheten vid vilken data genereras. Vetenskapliga experiment, militära operationer och realtidsapplikationer kräver höghastighets datagenerering.

Mängd - Beskriver typen av data. Data kan ta olika format som text, ljud, video, bilder, XML, etc..

Stora data hanteras av stora datapersonal. De har programmeringskunskaper på språk som Java och Scala och kunskaper i NoSQL-databaser som MongoDB. De har också kunskaper om distribuerade system och ramar som Hadoop.

Vad är Data Analytics

Data Analytics innefattar att samla in, analysera, omvandla data för att upptäcka användbar information dold i dem för att komma till slutsatser och lösa problem. Det är helt enkelt en process att tillämpa statistisk analys på en dataset för att förbättra affärsvinsten. Dataanalys används i flera lärjungar som företag, vetenskap, forskning, samhällsvetenskap, hälsovård och energihantering. 

Figur 2: Grafer i Data Analytics

I dataanalys utför dataanalytikerna flera uppgifter. De samlar processer och sammanfattar data. De tillämpar algoritmer på data för att fatta beslut. De utformar och skapar även rapporter, diagram och diagram med hjälp av rapporterings- och visualiseringsverktyg. Dataanalysatorer måste ha programmeringskunskap på språk som Python och R, statistisk och matematisk färdighet och datavisualisering.

Skillnad mellan stora data och dataanalys

Definition

Stora data är en stor mängd komplexa data som är svåra att bearbeta med hjälp av traditionell databehandlingsapplikationsprogram. Dataanalys är en process för att inspektera, rengöra, transformera och modellera data med målet att upptäcka användbar information och stödja beslutsfattande. Detta förklarar den grundläggande skillnaden mellan stor data och dataanalys.

Användande

En annan viktig skillnad mellan stor data och dataanalys är deras användning. Användningen av stora data är att identifiera systemflaskhalsar, för storskaliga databehandlingssystem och för mycket skalbara distribuerade system. Användningen av dataanalys är att komma till slutsatser, fatta beslut och ta viktiga affärsinsikt.

yrken

Dessutom hanteras de stora data av stora datapersonal medan dataanalyserna utförs av dataanalysatörer.

Erforderliga färdigheter

De stora dataanalyserna måste också ha kunskap om programmering, NoSQL-databaser, distribuerade system och ramar som Hadoop. Dataanalyserna är skyldiga att ha kunskaper om programmering, statistik och matematik.

Associerade discipliner

Medan stora uppgifter finns i finansiella tjänster, kommunikation, informationsteknik och detaljhandel används dataanalys inom affärsverksamhet, vetenskap, hälso- och sjukvård, energihantering och informationsteknik.

Slutsats

Skillnaden mellan stor data och dataanalys är att stor data är en stor mängd komplexa data medan dataanalys är processen att undersöka, transformera och modellera data för att identifiera användbar information och att stödja beslutsfattande. I korthet kan dataanalys tillämpas på stora data för att förbättra affärsvinsten och minska riskerna.

Referens:

1. "Big Data." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 september 2018, Tillgänglig här.
2. "Data Analysis." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 september 2018, Tillgänglig här.

Image Courtesy:

1. "BigData 2267 × 1146 white" Av Camelia.boban - Egent arbete (CC BY-SA 3.0) via Wikimedia Commons
2. "1841554" (CC0) via Pixabay