Diferença entre Big Data e Análise de Dados

Índice:

O que é Big Data
O que é análise de dados
Diferença entre Big Data e Análise de Dados

o principal diferença entre big data e análise de dados é que o big data é uma grande quantidade de dados complexos, enquanto a análise de dados é o processo de examinar, transformar e modelar dados para reconhecer informações úteis e apoiar a tomada de decisões.

Big data refere-se a uma grande quantidade de dados. Esses dados podem ser estruturados, não estruturados ou semiestruturados. Frameworks como o Hadoop permitem armazenar big data em um ambiente distribuído para processá-los paralelamente. Em contraste, a análise de dados é o processo de examinar conjuntos de dados para tirar conclusões. Ajuda a tomar melhores decisões e melhorar a eficiência operacional, reduzindo os riscos do negócio. Em resumo, a análise de dados é aplicada a big data.

Big Data, Análise de Dados

O que é Big Data

Os dados são importantes para todas as organizações. Armazenar dados e analisá-los melhora a produtividade e ajuda a obter insights de negócios. Uma grande quantidade de dados é coletada diariamente. É difícil usar o Relational Database Management Systems (RDBMS) para armazenar esses dados massivos. Esse tipo de grande conjunto de dados é conhecido como big data.

Propriedades

Existem três propriedades principais de big data, conhecidas como volume, velocidade e variedade.

Volume - Define a quantidade de dados. É medido em Terabytes, Petabytes e Exabytes, etc.

Velocidade - Refere-se à velocidade com que os dados são gerados. Experimentos científicos, operações militares e aplicativos em tempo real requerem geração de dados em alta velocidade.

Variedade - Descreve o tipo de dados. Os dados podem assumir vários formatos, como texto, áudio, vídeo, imagens, XML, etc.

O big data é tratado por profissionais de big data. Eles têm conhecimento de programação em linguagens como Java e Scala e conhecimento em bancos de dados NoSQL como MongoDB. Eles também têm conhecimento de sistemas e estruturas distribuídas como Hadoop.

O que é análise de dados

Data Analytics envolve a coleta, análise e transformação de dados para descobrir informações úteis escondidas neles, a fim de chegar a conclusões e resolver problemas. É simplesmente um processo de aplicação de análise estatística em um conjunto de dados para melhorar o ganho do negócio. A análise de dados é usada em vários discípulos, como negócios, ciência, pesquisa, ciências sociais, saúde e gerenciamento de energia.

Figura 2: gráficos na análise de dados

Na análise de dados, os analistas de dados executam várias tarefas. Eles reúnem processos e resumem dados. Eles aplicam algoritmos aos dados para tomar decisões. Eles também projetam e criam relatórios, tabelas e gráficos usando ferramentas de relatórios e visualização. Os analistas de dados devem ter conhecimento de programação em linguagens como Python e R, habilidades estatísticas e matemáticas e habilidades de visualização de dados.

Diferença entre Big Data e Análise de Dados

Definição

Big data é um grande volume de dados complexos que são difíceis de processar usando software de aplicativo de processamento de dados tradicional. A análise de dados é um processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados com o objetivo de descobrir informações úteis e apoiar a tomada de decisões. Isso explica a diferença básica entre big data e análise de dados.

Uso

Outra diferença importante entre big data e análise de dados é seu uso. O uso de big data é para identificar gargalos do sistema, para sistemas de processamento de dados em grande escala e para sistemas distribuídos altamente escalonáveis. O uso da análise de dados é para chegar a conclusões, tomar decisões e obter importantes insights de negócios.

Profissões

Habilidades necessárias

Além disso, os analistas de big data devem ter conhecimento de programação, bancos de dados NoSQL, sistemas distribuídos e estruturas como Hadoop. Visto que os analistas de dados devem ter conhecimento de programação, estatística e matemática.

Disciplinas Associadas

Enquanto o big data é encontrado em serviços financeiros, comunicação, tecnologia da informação e varejo, a análise de dados é usada em negócios, ciência, saúde, gestão de energia e tecnologia da informação.

Conclusão

A diferença entre big data e análise de dados é que big data é uma grande quantidade de dados complexos, enquanto a análise de dados é o processo de examinar, transformar e modelar dados para reconhecer informações úteis e apoiar a tomada de decisões. Em resumo, a análise de dados pode ser aplicada a big data para melhorar o ganho de negócios e reduzir riscos.

Referência:

1. “Big Data.” Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 de setembro de 2018, disponível aqui.2. "Análise de dados." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 de setembro de 2018, disponível aqui.