Ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng malaking data at data analytics ay ang malaking data ay isang malaking dami ng kumplikadong data habang ang data analytics ay ang proseso ng pagsusuri, pagbabago at pagmomodelo ng data upang makilala ang kapaki-pakinabang na impormasyon at upang suportahan ang paggawa ng desisyon.

Ang malaking data ay tumutukoy sa isang napakalaking dami ng data. Ang data na ito ay maaaring nakaayos, hindi nakaayos o semi-istruktura. Pinapayagan ng mga framework tulad ng Hadoop ang pag-iimbak ng malaking data sa isang ipinamigay na kapaligiran upang maproseso ang mga ito nang parallel. Sa kaibahan, ang data analytics ay ang proseso ng pagsusuri sa mga hanay ng data upang makabuo ng mga konklusyon. Nakakatulong ito upang makagawa ng mas mahusay na mga desisyon at mapagbuti ang kahusayan sa pagpapatakbo sa pamamagitan ng pagbawas sa mga panganib sa negosyo. Sa madaling sabi, inilapat ang data analytics sa malaking data.

Malaking Data, Data Analytics

Ano ang Malaking Data

Mahalaga ang data sa bawat samahan. Ang pag-iimbak ng data at pag-aralan ang mga ito ay nagpapabuti sa pagiging produktibo at nakakatulong na kumuha ng mga pananaw sa negosyo. Ang isang malaking halaga ng data ay kinokolekta araw-araw. Mahirap gamitin ang Relational Database Management Systems (RDBMS) upang maiimbak ang napakalaking data na ito. Ang ganitong uri ng isang malaking hanay ng data ay tinukoy bilang malaking data.

Ari-arian

Mayroong tatlong pangunahing mga katangian ng malaking data na kilala bilang dami, tulin, at pagkakaiba-iba.

Dami - Tinutukoy ang dami ng data. Sinusukat ito sa Terabytes, Petabytes, at Exabyte, atbp.

Bilis - Tumutukoy sa bilis ng pagbuo ng data. Ang mga pang-agham na eksperimento, pagpapatakbo ng militar, at mga application na real-time ay nangangailangan ng pagbilis ng data na may bilis.

Pagkakaiba-iba - Inilalarawan ang uri ng data. Ang data ay maaaring tumagal ng iba't ibang mga format tulad ng teksto, audio, video, mga imahe, XML, atbp.

Ang malaking data ay pinangangasiwaan ng malalaking mga propesyonal sa data. Mayroon silang kaalaman sa programa sa mga wika tulad ng Java at Scala at kaalaman sa mga database ng NoSQL tulad ng MongoDB. Mayroon din silang kaalaman sa mga ipinamamahaging system at balangkas tulad ng Hadoop.

Ano ang Data Analytics

Ang Data Analytics ay nagsasangkot ng pagkolekta, pagsusuri, pagbabago ng data upang matuklasan ang kapaki-pakinabang na impormasyon na nakatago sa kanila upang makapagpasiya at malutas ang mga problema. Ito ay simpleng proseso ng paglalapat ng pagsusuri sa istatistika sa isang hanay ng data upang mapabuti ang kita ng negosyo. Ginagamit ang data analytics sa maraming disipulo tulad ng negosyo, agham, pananaliksik, agham panlipunan, pangangalaga sa kalusugan, at pamamahala ng enerhiya.

Larawan 2: Mga Grupo sa Data Analytics

Sa analytics ng data, nagsasagawa ang mga analista ng data ng maraming gawain. Kinokolekta nila ang mga proseso at nagbubuod ng data. Naglalapat sila ng mga algorithm sa data upang makapagpasya. Nagdidisenyo at gumagawa din sila ng mga ulat, tsart, at grap na gumagamit ng mga tool sa pag-uulat at paggunita. Kinakailangan ang mga analista ng data na magkaroon ng kaalaman sa pagprogram sa mga wika tulad ng Python at R, Mga Kasanang Pangkasaysayan at Matematika at mga kasanayan sa Visualization ng Data.

Pagkakaiba sa Pagitan ng Malaking Data at Data Analytics

Kahulugan

Ang malaking data ay isang malaking dami ng kumplikadong data na mahirap iproseso gamit ang tradisyunal na software ng application ng pagproseso ng data. Ang data analytics ay isang proseso ng pag-inspeksyon, paglilinis, pagbabago at pagmomodelo ng data na may layunin na tuklasin ang kapaki-pakinabang na impormasyon at pagsuporta sa paggawa ng desisyon. Ipinapaliwanag nito ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng malaking data at analytics ng data.

Paggamit

Ang isa pang mahalagang pagkakaiba sa pagitan ng malaking data at analytics ng data ay ang kanilang paggamit. Ang paggamit ng malaking data ay upang makilala ang mga bottleneck ng system, para sa malalaking sukat na mga sistema ng pagpoproseso ng data at para sa masusukat na naipamahaging mga system. Ang paggamit ng data analytics ay magkakaroon ng konklusyon, gumawa ng mga desisyon at kumuha ng mahalagang pananaw sa negosyo.

Mga Propesyon

Kinakailangang mga kasanayan

Gayundin, ang malalaking mga analista ng data ay kinakailangan na magkaroon ng kaalaman sa pagprograma, mga database ng NoSQL, ipinamamahagi na mga system at balangkas tulad ng Hadoop. Samakatuwid, ang data Mga Analista ay kinakailangan na magkaroon ng kaalaman sa pagprograma, istatistika, at matematika.

Mga Kaugnay na Disiplina

Samantalang ang malaking data ay matatagpuan sa mga serbisyong pampinansyal, komunikasyon, teknolohiya ng impormasyon, at tingian, ginagamit ang data analytics sa negosyo, agham, pangangalaga sa kalusugan, pamamahala ng enerhiya, at teknolohiya ng impormasyon.

Konklusyon

Ang pagkakaiba sa pagitan ng malaking data at data analytics ay ang malaking data ay isang malaking dami ng kumplikadong data habang ang data analytics ay ang proseso ng pagsusuri, pagbabago at pagmomodelo ng data upang makilala ang kapaki-pakinabang na impormasyon at upang suportahan ang paggawa ng desisyon. Sa madaling sabi, maaaring mailapat ang data analytics sa malaking data upang mapabuti ang pakinabang ng negosyo at mabawasan ang mga panganib.

Sanggunian:

1. "Malaking Data." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 Setyembre 2018, Magagamit dito.2. "Pagsusuri sa datos." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 Setyembre 2018, Magagamit dito.

Kagandahang-loob ng Larawan:

1. "BigData 2267 × 1146 puti" Ni Camelia.boban - Sariling gawain (CC BY-SA 3.0) sa pamamagitan ng Wikimedia Wikimedia2. "1841554" (CC0) sa pamamagitan ng pixel