Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Phân tích dữ liệu

Mục lục:

Dữ liệu lớn là gì
Phân tích dữ liệu là gì
Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Phân tích dữ liệu

Các Sự khác biệt chính giữa dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu là dữ liệu lớn là một lượng lớn dữ liệu phức tạp trong khi phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để nhận ra thông tin hữu ích và hỗ trợ việc ra quyết định.

Dữ liệu lớn đề cập đến một lượng lớn dữ liệu. Dữ liệu này có thể có cấu trúc, không cấu trúc hoặc bán cấu trúc. Các khung công tác như Hadoop cho phép lưu trữ dữ liệu lớn trong môi trường phân tán để xử lý chúng song song. Ngược lại, phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra các tập dữ liệu để đưa ra kết luận. Nó giúp đưa ra quyết định tốt hơn và nâng cao hiệu quả hoạt động bằng cách giảm rủi ro kinh doanh. Tóm lại, phân tích dữ liệu được áp dụng cho dữ liệu lớn.

Dữ liệu lớn, Phân tích dữ liệu

Dữ liệu lớn là gì

Dữ liệu quan trọng đối với mọi tổ chức. Lưu trữ dữ liệu và phân tích chúng giúp cải thiện năng suất và giúp thu thập thông tin chi tiết về doanh nghiệp. Một lượng lớn dữ liệu được thu thập hàng ngày. Rất khó sử dụng Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) để lưu trữ dữ liệu khổng lồ này. Loại tập dữ liệu lớn này được gọi là dữ liệu lớn.

Tính chất

Có ba thuộc tính chính của dữ liệu lớn được gọi là khối lượng, vận tốc và sự đa dạng.

Âm lượng - Xác định số lượng dữ liệu. Nó được đo bằng Terabyte, Petabyte và Exabyte, v.v.

Vận tốc - Đề cập đến tốc độ mà dữ liệu được tạo ra. Các thí nghiệm khoa học, hoạt động quân sự và các ứng dụng thời gian thực yêu cầu tạo dữ liệu tốc độ cao.

Đa dạng - Mô tả kiểu dữ liệu. Dữ liệu có thể có nhiều định dạng khác nhau như văn bản, âm thanh, video, hình ảnh, XML, v.v.

Dữ liệu lớn được xử lý bởi các chuyên gia dữ liệu lớn. Họ có kiến thức lập trình bằng các ngôn ngữ như Java và Scala và kiến thức về cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB. Họ cũng có kiến thức về các hệ thống và khuôn khổ phân tán như Hadoop.

Phân tích dữ liệu là gì

Phân tích dữ liệu liên quan đến việc thu thập, phân tích, chuyển đổi dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích ẩn trong chúng để đưa ra kết luận và giải quyết vấn đề. Nó chỉ đơn giản là một quá trình áp dụng phân tích thống kê trên một tập dữ liệu để cải thiện lợi ích kinh doanh. Phân tích dữ liệu được sử dụng trong nhiều môn học như kinh doanh, khoa học, nghiên cứu, khoa học xã hội, chăm sóc sức khỏe và quản lý năng lượng.

Hình 2: Đồ thị trong Phân tích dữ liệu

Trong phân tích dữ liệu, các nhà phân tích dữ liệu thực hiện nhiều nhiệm vụ. Họ thu thập các quy trình và tóm tắt dữ liệu. Họ áp dụng các thuật toán trên dữ liệu để đưa ra quyết định. Họ cũng thiết kế và tạo báo cáo, biểu đồ và đồ thị bằng cách sử dụng các công cụ trực quan và báo cáo. Các nhà phân tích dữ liệu được yêu cầu phải có kiến thức lập trình bằng các ngôn ngữ như Python và R, Kỹ năng thống kê và toán học và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu.

Sự khác biệt giữa Dữ liệu lớn và Phân tích dữ liệu

Sự định nghĩa

Dữ liệu lớn là một khối lượng lớn dữ liệu phức tạp khó xử lý bằng phần mềm ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống. Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích và hỗ trợ việc ra quyết định. Điều này giải thích sự khác biệt cơ bản giữa dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu.

Sử dụng

Một sự khác biệt quan trọng khác giữa dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu là việc sử dụng chúng. Việc sử dụng dữ liệu lớn là để xác định các điểm nghẽn của hệ thống, cho các hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn và cho các hệ thống phân tán có khả năng mở rộng cao. Việc sử dụng phân tích dữ liệu là để đưa ra kết luận, đưa ra quyết định và đưa ra những hiểu biết quan trọng về kinh doanh.

Nghề nghiệp

Kỹ năng cần thiết

Ngoài ra, các nhà phân tích dữ liệu lớn được yêu cầu phải có kiến thức về lập trình, cơ sở dữ liệu NoSQL, hệ thống phân tán và khuôn khổ như Hadoop. Trong khi đó, các Nhà phân tích dữ liệu được yêu cầu phải có kiến thức về lập trình, thống kê và toán học.

Các kỷ luật liên quan

Trong khi dữ liệu lớn được tìm thấy trong các dịch vụ tài chính, truyền thông, công nghệ thông tin và bán lẻ, thì phân tích dữ liệu được sử dụng trong kinh doanh, khoa học, chăm sóc sức khỏe, quản lý năng lượng và công nghệ thông tin.

Phần kết luận

Sự khác biệt giữa dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu là dữ liệu lớn là một lượng lớn dữ liệu phức tạp trong khi phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để nhận ra thông tin hữu ích và hỗ trợ việc ra quyết định. Tóm lại, phân tích dữ liệu có thể được áp dụng cho dữ liệu lớn để cải thiện lợi ích kinh doanh và giảm rủi ro.

Thẩm quyền giải quyết:

1. "Dữ liệu lớn". Wikipedia, Wikimedia Foundation, ngày 3 tháng 9 năm 2018, Có sẵn tại đây. 2. "Phân tích dữ liệu." Wikipedia, Wikimedia Foundation, ngày 3 tháng 9 năm 2018, có sẵn tại đây.