Diferencia entre Big Data y Data Analytics
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los diferencia principal entre big data y analítica de datos es que la Big Data es una gran cantidad de datos complejos, mientras que el análisis de datos es el proceso de examinar, transformar y modelar datos para reconocer información útil y apoyar la toma de decisiones..
Big data se refiere a una gran cantidad de datos. Estos datos pueden ser estructurados, desestructurados o semiestructurados. Los marcos como Hadoop permiten almacenar big data en un entorno distribuido para procesarlos en paralelo. En contraste, el análisis de datos es el proceso de examinar conjuntos de datos para sacar conclusiones. Ayuda a tomar mejores decisiones y mejorar la eficiencia operativa al reducir los riesgos empresariales. En resumen, el análisis de datos se aplica a big data..
Áreas clave cubiertas
1. Qué es Big Data
- Definición, Uso
2. Qué es el análisis de datos
- Definición, Uso
3. Diferencia entre Big Data y Data Analytics
- Comparación de diferencias clave
Términos clave
Big Data, análisis de datos
Qué es Big Data
Los datos son importantes para toda organización. Almacenar los datos y analizarlos mejora la productividad y ayuda a obtener información empresarial. Una gran cantidad de datos se recopilan diariamente. Es difícil utilizar los Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) para almacenar estos datos masivos. Este tipo de conjunto de datos grandes se denomina big data..
Propiedades
Existen tres propiedades principales de big data conocidas como volumen, velocidad y variedad..
Volumen - Define la cantidad de datos. Se mide en Terabytes, Petabytes y Exabyte, etc..
Velocidad - Se refiere a la velocidad a la que se generan los datos. Los experimentos científicos, las operaciones militares y las aplicaciones en tiempo real requieren la generación de datos a alta velocidad.
Variedad - Describe el tipo de datos. Los datos pueden tomar varios formatos, como texto, audio, video, imágenes, XML, etc..
Big Data es manejado por profesionales de Big Data. Tienen conocimientos de programación en lenguajes como Java y Scala y conocimientos en bases de datos NoSQL como MongoDB. También tienen conocimiento de sistemas distribuidos y frameworks como Hadoop..
Qué es el análisis de datos
El análisis de datos implica recopilar, analizar y transformar datos para descubrir información útil oculta en ellos con el fin de llegar a conclusiones y resolver problemas. Es simplemente un proceso de aplicación de análisis estadístico en un conjunto de datos para mejorar la ganancia empresarial. El análisis de datos se utiliza en múltiples discípulos, como negocios, ciencias, investigación, ciencias sociales, atención médica y gestión de la energía..
Figura 2: Gráficos en Data Analytics
En el análisis de datos, los analistas de datos realizan múltiples tareas. Recopilan procesos y resumen datos. Aplican algoritmos en los datos para tomar decisiones. También diseñan y crean informes, cuadros y gráficos utilizando herramientas de visualización y visualización. Se requiere que los analistas de datos tengan conocimientos de programación en lenguajes como Python y R, habilidades estadísticas y matemáticas y habilidades de visualización de datos..
Diferencia entre Big Data y Data Analytics
Definición
Big data es un gran volumen de datos complejos que es difícil de procesar utilizando el software tradicional de aplicaciones de procesamiento de datos. El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil y respaldar la toma de decisiones. Esto explica la diferencia básica entre big data y análisis de datos..
Uso
Otra diferencia importante entre el big data y el análisis de datos es su uso. El uso de Big Data es para identificar cuellos de botella en el sistema, para sistemas de procesamiento de datos a gran escala y para sistemas distribuidos altamente escalables. El uso de la analítica de datos es llegar a conclusiones, tomar decisiones y obtener información comercial importante..
Profesiones
Además, el big data es manejado por profesionales de big data mientras que el análisis de datos es realizado por analistas de datos..
Habilidades requeridas
Además, los analistas de big data deben tener conocimientos de programación, bases de datos NoSQL, sistemas distribuidos y marcos como Hadoop. Considerando que, los analistas de datos están obligados a tener conocimientos de programación, estadísticas y matemáticas.
Disciplinas Asociadas
Mientras que el big data se encuentra en servicios financieros, comunicaciones, tecnología de la información y ventas minoristas, el análisis de datos se utiliza en negocios, ciencias, salud, administración de energía y tecnología de la información..
Conclusión
La diferencia entre Big Data y el análisis de datos es que Big Data es una gran cantidad de datos complejos, mientras que el análisis de datos es el proceso de examinar, transformar y modelar datos para reconocer información útil y para respaldar la toma de decisiones. En resumen, el análisis de datos se puede aplicar a big data para mejorar el beneficio empresarial y reducir los riesgos.
Referencia:
1. “Big Data”. Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 de septiembre de 2018, disponible aquí.
2. "Análisis de datos". Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 de septiembre de 2018, disponible aquí.
Imagen de cortesía:
1. "BigData 2267 × 1146 blanco" Por Camelia.boban - Trabajo propio (CC BY-SA 3.0) a través de Commons Wikimedia
2. “1841554” (CC0) a través de Pixabay
