Forskjellen mellom store data og dataanalyse

De hovedforskjell mellom store data og dataanalyse er at store data er en stor mengde komplekse data mens dataanalyser er prosessen med å undersøke, transformere og modellere data for å gjenkjenne nyttig informasjon og for å støtte beslutningstaking.

Store data refererer til en enorm mengde data. Disse dataene kan være strukturert, ustrukturert eller halvstrukturert. Rammer som Hadoop tillater lagring av store data i et distribuert miljø for å behandle dem parallelt. I kontrast er dataanalyse prosessen med å undersøke datasett for å trekke konklusjoner. Det bidrar til å ta bedre beslutninger og forbedre operasjonell effektivitet ved å redusere forretningsrisikoen. Kort sagt, dataanalyser brukes til store data.

Nøkkelområder dekket

1. Hva er Big Data
     - Definisjon, bruk
2. Hva er Data Analytics
     - Definisjon, bruk
3. Forskjellen mellom store data og dataanalyse
     - Sammenligning av nøkkelforskjeller

Nøkkelord

Big Data, Data Analytics

Hva er Big Data

Data er viktig for enhver organisasjon. Lagring av data og analyse av dem forbedrer produktiviteten og bidrar til å gjøre forretningsmessig innsikt. En stor mengde data samles daglig. Det er vanskelig å bruke Relational Database Management Systems (RDBMS) for å lagre denne massive data. Denne typen et stort datasett refereres til som store data.

Eiendommer

Det er tre hovedegenskaper av store data kjent som volum, hastighet og variasjon.

Volum - Definerer mengden data. Det måles i terabyte, petabytter og exabyte, osv.

Hastighet - Angir hastigheten som dataene genereres på. Vitenskapelige eksperimenter, militære operasjoner og sanntidsapplikasjoner krever høyhastighets datalagring.

Variasjon - Beskriver typen av data. Data kan ta forskjellige formater som tekst, lyd, video, bilder, XML, osv.

Store data håndteres av store datapersonell. De har programmerings kunnskap på språk som Java og Scala og kunnskap i NoSQL databaser som MongoDB. De har også kunnskap om distribuerte systemer og rammer som Hadoop.

Hva er Data Analytics

Data Analytics innebærer å samle, analysere, transformere data for å oppdage nyttig informasjon skjult i dem for å komme til konklusjoner og løse problemer. Det er rett og slett en prosess for å bruke statistisk analyse på et datasett for å forbedre forretningsgevinsten. Dataanalyser brukes i flere disipler som næringsliv, vitenskap, forskning, samfunnsvitenskap, helsevesen og energistyring. 

Figur 2: Grafer i Data Analytics

I dataanalyser utfører dataanalytikerne flere oppgaver. De samler prosesser og oppsummerer data. De bruker algoritmer på data for å ta avgjørelser. De designer og lager også rapporter, diagrammer og grafer ved hjelp av rapporterings- og visualiseringsverktøy. Dataanalytikere må ha programmeringskunnskap i språk som Python og R, Statistisk og Matematisk Ferdigheter og Datavisualisering ferdigheter.

Forskjellen mellom store data og dataanalyse

Definisjon

Store data er et stort volum av komplekse data som er vanskelig å behandle ved hjelp av tradisjonell databehandlingsprogramvare. Dataanalyse er en prosess for å inspisere, rense, transformere og modellere data med det formål å oppdage nyttig informasjon og støtte beslutningstaking. Dette forklarer den grunnleggende forskjellen mellom store data og dataanalyser.

bruk

En annen viktig forskjell mellom store data og dataanalyse er deres bruk. Bruken av store data er å identifisere system flaskehalser, for store databehandling systemer og for svært skalerbare distribuerte systemer. Bruk av dataanalyser er å komme til konklusjoner, ta beslutninger og ta viktige forretningsinnsikter.

yrker

Videre håndteres de store dataene av store datapersoner mens dataanalysene utføres av dataanalytikere.

Påkrevd ferdigheter

De store dataanalytikerne må også ha kunnskap om programmering, NoSQL-databaser, distribuerte systemer og rammer som Hadoop. Mens dataanalytikere må ha kunnskap om programmering, statistikk og matematikk.

Tilknyttede disipliner

Mens store data finnes i finansielle tjenester, kommunikasjon, informasjonsteknologi og detaljhandel, brukes dataanalyser i næringsliv, vitenskap, helsevesen, energistyring og informasjonsteknologi.

Konklusjon

Forskjellen mellom store data og dataanalyse er at store data er en stor mengde komplekse data, mens dataanalyser er prosessen med å undersøke, transformere og modellere data for å gjenkjenne nyttig informasjon og for å støtte beslutningstaking. Kort sagt, dataanalyser kan brukes til store data for å forbedre forretningsgevinsten og å redusere risikoen.

Henvisning:

1. "Big Data." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3. september 2018, Tilgjengelig her.
2. "Data Analysis." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3. september 2018, Tilgjengelig her.

Bilde Courtesy:

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