Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse

Inhaltsverzeichnis:

Was ist Big Data?
Was ist Datenanalyse?
Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse

Die Hauptunterschied zwischen Big Data und Data Analytics ist, dass die Big Data ist eine große Menge komplexer Daten, während Data Analytics der Prozess der Untersuchung, Transformation und Modellierung von Daten ist, um nützliche Informationen zu erkennen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Big Data bezeichnet eine riesige Datenmenge. Diese Daten können strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert sein. Frameworks wie Hadoop ermöglichen es, Big Data in einer verteilten Umgebung zu speichern, um sie parallel zu verarbeiten. Im Gegensatz dazu ist die Datenanalyse der Prozess, bei dem Datensätze untersucht werden, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Es hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz durch die Reduzierung von Geschäftsrisiken zu verbessern. Kurz gesagt, Data Analytics wird auf Big Data angewendet.

Big Data, Datenanalyse

Was ist Big Data?

Daten sind für jede Organisation wichtig. Das Speichern und Analysieren von Daten verbessert die Produktivität und hilft, geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Täglich werden große Datenmengen gesammelt. Es ist schwierig, relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS) zu verwenden, um diese riesigen Daten zu speichern. Eine solche große Datenmenge wird als Big Data bezeichnet.

Eigenschaften

Es gibt drei Haupteigenschaften von Big Data, die als Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt bekannt sind.

Volumen – Definiert die Datenmenge. Es wird in Terabyte, Petabyte und Exabyte usw. gemessen.

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

Vielfalt – Beschreibt die Art der Daten. Daten können verschiedene Formate wie Text, Audio, Video, Bilder, XML usw. annehmen.

Big Data wird von Big-Data-Profis 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 Datenanalyse?

Data Analytics beinhaltet das Sammeln, Analysieren und Transformieren 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, bei dem statistische Analysen auf einen Datensatz angewendet werden, um den Geschäftsgewinn zu verbessern. Datenanalyse wird in mehreren Bereichen wie Wirtschaft, Wissenschaft, Forschung, Sozialwissenschaften, Gesundheitswesen und Energiemanagement verwendet.

Abbildung 2: Diagramme in der Datenanalyse

Bei 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 auch Berichte, Diagramme und Grafiken mit Berichts- und Visualisierungstools. Datenanalysten müssen über Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python und R, statistische und mathematische Fähigkeiten und Fähigkeiten zur Datenvisualisierung verfügen.

Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse

Definition

Big Data ist eine große Menge komplexer Daten, die mit herkömmlicher Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung schwer zu verarbeiten ist. Datenanalyse ist ein Prozess der Untersuchung, 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 Data Analytics.

Verwendungszweck

Ein weiterer wichtiger Unterschied zwischen Big Data und Data Analytics ist ihre Nutzung. Der Einsatz von Big Data dient der Identifizierung von Systemengpässen, für große Datenverarbeitungssysteme und für hochskalierbare verteilte Systeme. Der Einsatz von Data Analytics dient dazu, Schlussfolgerungen zu ziehen, Entscheidungen zu treffen und wichtige geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Berufe

Benötigte Fähigkeiten

Außerdem müssen die Big-Data-Analysten über Programmierkenntnisse, NoSQL-Datenbanken, verteilte Systeme und Frameworks wie Hadoop verfügen. Dagegen müssen die Datenanalysten über Kenntnisse in Programmierung, Statistik und Mathematik verfügen.

Zugehörige Disziplinen

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

Abschluss

Der Unterschied zwischen Big Data und Data Analytics besteht darin, dass Big Data eine große Menge komplexer Daten ist, während Data Analytics der Prozess der Untersuchung, Transformation und Modellierung von Daten ist, 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 verfügbar.2. "Datenanalyse." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3. September 2018, hier verfügbar.