Verschil tussen big data en data-analyse

Inhoudsopgave:

Wat is big data?
Wat is gegevensanalyse
Verschil tussen big data en data-analyse

De grootste verschil tussen big data en data-analyse is dat de big data is een grote hoeveelheid complexe gegevens, terwijl data-analyse het proces is van het onderzoeken, transformeren en modelleren van gegevens om nuttige informatie te herkennen en de besluitvorming te ondersteunen.

Big data verwijst naar een enorme hoeveelheid data. Deze gegevens kunnen gestructureerd, ongestructureerd of semi-gestructureerd zijn. Frameworks zoals Hadoop maken het mogelijk om big data op te slaan in een gedistribueerde omgeving om ze parallel te verwerken. Daarentegen is data-analyse het proces van het onderzoeken van datasets om conclusies te trekken. Het helpt om betere beslissingen te nemen en de operationele efficiëntie te verbeteren door bedrijfsrisico's te verminderen. Kortom, data-analyse wordt toegepast op big data.

Big data, gegevensanalyse

Wat is big data?

Data is belangrijk voor elke organisatie. Het opslaan en analyseren van gegevens verbetert de productiviteit en helpt bij het verkrijgen van zakelijke inzichten. Dagelijks wordt een grote hoeveelheid data verzameld. Het is moeilijk om relationele databasebeheersystemen (RDBMS) te gebruiken om deze enorme hoeveelheid gegevens op te slaan. Zo'n grote dataset wordt big data genoemd.

Eigendommen

Er zijn drie hoofdeigenschappen van big data die bekend staan als volume, snelheid en variëteit.

Volume – Definieert de hoeveelheid gegevens. Het wordt gemeten in Terabytes, Petabytes en Exabyte, enz.

Snelheid – Verwijst naar de snelheid waarmee de gegevens worden gegenereerd. Wetenschappelijke experimenten, militaire operaties en realtime toepassingen vereisen snelle gegevensgeneratie.

Verscheidenheid – Beschrijft het type gegevens. Gegevens kunnen verschillende formaten aannemen, zoals tekst, audio, video, afbeeldingen, XML, enz.

Big data wordt verwerkt door big data-professionals. Ze hebben programmeerkennis in talen als Java en Scala en kennis van NoSQL-databases zoals MongoDB. Ze hebben ook kennis van gedistribueerde systemen en frameworks zoals Hadoop.

Wat is gegevensanalyse

Data-analyse omvat het verzamelen, analyseren en transformeren van gegevens om nuttige informatie te ontdekken die erin verborgen is om tot conclusies te komen en problemen op te lossen. Het is gewoon een proces van het toepassen van statistische analyse op een dataset om de bedrijfswinst te vergroten. Data-analyse wordt gebruikt in meerdere discipelen, zoals het bedrijfsleven, wetenschap, onderzoek, sociale wetenschappen, gezondheidszorg en energiebeheer.

Afbeelding 2: Grafieken in gegevensanalyse

Bij data-analyse voeren de data-analisten meerdere taken uit. Ze verzamelen processen en vatten gegevens samen. Ze passen algoritmen op data toe om beslissingen te nemen. Ze ontwerpen en maken ook rapporten, grafieken en grafieken met behulp van rapportage- en visualisatietools. Data-analisten moeten programmeerkennis hebben in talen zoals Python en R, statistische en wiskundige vaardigheden en vaardigheden op het gebied van gegevensvisualisatie.

Verschil tussen big data en data-analyse

Definitie

Big data is een grote hoeveelheid complexe gegevens die moeilijk te verwerken is met traditionele software voor gegevensverwerking. Data-analyse is een proces van het inspecteren, opschonen, transformeren en modelleren van gegevens met als doel nuttige informatie te ontdekken en besluitvorming te ondersteunen. Dit verklaart het fundamentele verschil tussen big data en data-analyse.

Gebruik

Een ander belangrijk verschil tussen big data en data-analyse is het gebruik ervan. Het gebruik van big data is om systeemknelpunten te identificeren, voor grootschalige gegevensverwerkingssystemen en voor zeer schaalbare gedistribueerde systemen. Het gebruik van data-analyse is om tot conclusies te komen, beslissingen te nemen en belangrijke zakelijke inzichten te verkrijgen.

beroepen

Benodigde vaardigheden

Ook moeten de big data-analisten kennis hebben van programmeren, NoSQL-databases, gedistribueerde systemen en frameworks zoals Hadoop. Terwijl de gegevensanalisten kennis moeten hebben van programmeren, statistiek en wiskunde.

Bijbehorende disciplines

Terwijl big data wordt gevonden in financiële dienstverlening, communicatie, informatietechnologie en detailhandel, wordt data-analyse gebruikt in het bedrijfsleven, de wetenschap, de gezondheidszorg, energiebeheer en informatietechnologie.

Conclusie

Het verschil tussen big data en data-analyse is dat big data een grote hoeveelheid complexe gegevens is, terwijl data-analyse het proces is van het onderzoeken, transformeren en modelleren van gegevens om nuttige informatie te herkennen en de besluitvorming te ondersteunen. Kortom, data-analyse kan worden toegepast op big data om bedrijfswinst te vergroten en risico's te verminderen.

Verwijzing:

1. "Big data." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 september 2018, hier beschikbaar.2. "Data-analyse." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 september 2018, hier beschikbaar.