Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse
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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 von großem Datensatz 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 den Datentyp. 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 finden, 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 Schülern 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 auf Daten 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 Erkennung von Systemengpässen für große Datenverarbeitungssysteme 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 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, Umwandlung 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, hier erhältlich.
2. „Datenanalyse“. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3. September 2018, hier verfügbar.
Bildhöflichkeit:
1. “BigData 2267 × 1146 white” Von Camelia.boban - Eigene Arbeit (CC BY-SA 3.0) über Commons Wikimedia
2. "1841554" (CC0) über Pixabay
