ה ההבדל העיקרי בין נתונים גדולים לניתוח נתונים הוא ש נתונים גדולים הם כמות גדולה של נתונים מורכבים ואילו ניתוח נתונים הוא תהליך של בחינת, טרנספורמציה ודגמן של נתונים כדי לזהות מידע שימושי ולתמוך בקבלת החלטות.

נתונים גדולים מתייחסים לכמות נתונים עצומה. נתונים אלה יכולים להיות מובנים, לא מובנים או מובנים למחצה. מסגרות כגון Hadoop מאפשרות אחסון נתונים גדולים בסביבה מבוזרת לעבד אותן במקביל. לעומת זאת, ניתוח נתונים הוא תהליך של בחינת מערכי נתונים להסקת מסקנות. זה עוזר לקבל החלטות טובות יותר ולשפר את היעילות התפעולית על ידי הפחתת הסיכונים העסקיים. בקצרה, ניתוח הנתונים מיושם על נתונים גדולים.

ביג דאטה, ניתוח נתונים

מה זה Big Data

הנתונים חשובים לכל ארגון. אחסון נתונים וניתוחם משפר את הפרודוקטיביות ועוזר לקבל תובנות עסקיות. כמות נתונים גדולה נאספת מדי יום. קשה להשתמש במערכות ניהול מסדי נתונים יחסיים (RDBMS) לאחסון נתונים מאסיביים אלה. סוג זה של מערך נתונים גדול מכונה נתונים גדולים.

נכסים

ישנם שלושה מאפיינים עיקריים של נתונים גדולים המכונים נפח, מהירות ומגוון.

כרך - מגדיר את כמות הנתונים. הוא נמדד ב- Terabytes, Petabytes ו- Exabyte וכו '.

מְהִירוּת - מתייחס למהירות הפקת הנתונים. ניסויים מדעיים, פעולות צבאיות ויישומים בזמן אמת דורשים יצירת נתונים במהירות גבוהה.

מגוון - מתאר את סוג הנתונים. הנתונים יכולים לקחת פורמטים שונים כגון טקסט, אודיו, וידאו, תמונות, XML וכו '.

ביג דאטה מטופלים על ידי אנשי מקצוע ביג דאטה. יש להם ידע בתכנות בשפות כגון Java ו- Scala וידע במאגרי מידע NoSQL כגון MongoDB. יש להם גם ידע במערכות ובמסגרות מבוזרות כמו Hadoop.

מהו ניתוח נתונים

ניתוח נתונים כולל איסוף, ניתוח, טרנספורמציה של נתונים לגלות מידע שימושי החבוי בהם על מנת להגיע למסקנות ולפתור בעיות. זהו פשוט תהליך של יישום ניתוח סטטיסטי על מערך נתונים לשיפור הרווח העסקי. ניתוח נתונים משמש במספר תלמידים כגון עסקים, מדע, מחקר, מדעי החברה, שירותי בריאות וניהול אנרגיה.

איור 2: גרפים ב- Data Analytics

בניתוח נתונים, מנתחי הנתונים מבצעים מספר משימות. הם אוספים תהליכים ומסכמים נתונים. הם מיישמים אלגוריתמים על נתונים כדי לקבל החלטות. הם גם מעצבים ויוצרים דוחות, תרשימים וגרפים באמצעות כלי דיווח וויזואליזציה. מנתחי נתונים נדרשים להיות בעלי תכנות בשפות כגון Python ו- R, כישורים סטטיסטיים ומתמטיים ומיומנויות ויזואליזציה של נתונים.

ההבדל בין Big Data ו- Data Analytics

הַגדָרָה

ביג דאטה הוא נפח גדול של נתונים מורכבים שקשה לעבד באמצעות תוכנת יישום מסורתית לעיבוד נתונים. ניתוח נתונים הוא תהליך של בדיקה, ניקוי, שינוי ודגמן של נתונים במטרה לגלות מידע שימושי ולתמוך בקבלת החלטות. זה מסביר את ההבדל הבסיסי בין נתונים גדולים לניתוח נתונים.

נוֹהָג

הבדל חשוב נוסף בין נתונים גדולים לניתוח נתונים הוא השימוש בהם. השימוש בנתונים גדולים הוא לזהות צווארי בקבוק של מערכות, למערכות עיבוד נתונים בקנה מידה גדול ולמערכות מבוזרות הניתנות להרחבה. השימוש בניתוח נתונים הוא להגיע למסקנות, לקבל החלטות ולקחת תובנות עסקיות חשובות.

מקצועות

כישורים נדרשים

כמו כן, מנתחי הנתונים הגדולים נדרשים להיות בעלי ידע בתכנות, בסיסי נתונים של NoSQL, מערכות מבוזרות ומסגרות כגון Hadoop. ואילו מנתחי הנתונים נדרשים להיות בעלי ידע בתכנות, סטטיסטיקה ומתמטיקה.

תחומים קשורים

בעוד נתונים גדולים נמצאים בשירותים פיננסיים, תקשורת, טכנולוגיית מידע וקמעונאות, ניתוח נתונים משמש בעסקים, מדע, בריאות, ניהול אנרגיה וטכנולוגיית מידע.

סיכום

ההבדל בין נתונים גדולים לניתוח נתונים הוא כי נתונים גדולים הם כמות גדולה של נתונים מורכבים ואילו ניתוח נתונים הוא תהליך של בחינת, טרנספורמציה ודוגמניות של נתונים כדי לזהות מידע שימושי ולתמוך בקבלת החלטות. בקיצור, ניתן ליישם ניתוח נתונים על נתונים גדולים כדי לשפר את הרווח העסקי ולצמצם סיכונים.

התייחסות:

1. "ביג דאטה". ויקיפדיה, קרן ויקימדיה, 3 בספטמבר 2018, זמין כאן.2. "ניתוח נתונים." ויקיפדיה, קרן ויקימדיה, 3 בספטמבר 2018, זמין כאן.

באדיבות התמונה:

1. "BigData 2267 × 1146 לבן" מאת Camelia.boban-יצירה משלו (CC BY-SA 3.0) באמצעות Commons Wikimedia2. "1841554" (CC0) באמצעות Pixabay