大数据和数据分析的区别

大数据是指海量的数据。这些数据可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。 Hadoop 等框架允许在分布式环境中存储大数据以并行处理它们。相比之下，数据分析是检查数据集以得出结论的过程。它有助于通过降低业务风险做出更好的决策并提高运营效率。简而言之，数据分析适用于大数据。

大数据、数据分析

什么是大数据

数据对每个组织都很重要。存储数据并对其进行分析可提高生产力并有助于获取业务洞察力。每天收集大量数据。很难使用关系数据库管理系统 (RDBMS) 来存储这些海量数据。这种大数据集称为大数据。

特性

大数据具有三个主要特性，即容量、速度和多样性。

体积 – 定义数据量。它以 TB、PB 和 Exabyte 等为单位。

速度 – 指数据生成的速度。科学实验、军事行动和实时应用需要高速数据生成。

种类 – 描述数据类型。数据可以采用各种格式，例如文本、音频、视频、图像、XML 等。

大数据由大数据专业人员处理。他们拥有 Java 和 Scala 等语言的编程知识以及 MongoDB 等 NoSQL 数据库的知识。他们还了解分布式系统和 Hadoop 等框架。

什么是数据分析

数据分析涉及收集、分析、转换数据以发现隐藏在其中的有用信息，从而得出结论并解决问题。它只是对数据集应用统计分析以提高业务收益的过程。数据分析用于商业、科学、研究、社会科学、医疗保健和能源管理等多个领域。

图 2：数据分析中的图形

在数据分析中，数据分析师执行多项任务。他们收集流程并汇总数据。他们对数据应用算法来做出决策。他们还使用报告和可视化工具设计和创建报告、图表和图形。数据分析师需要具备 Python 和 R 等语言的编程知识、统计和数学技能以及数据可视化技能。

大数据和数据分析之间的区别

定义

大数据是使用传统数据处理应用软件难以处理的大量复杂数据。数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息和支持决策。这解释了大数据和数据分析之间的基本区别。

用法

大数据和数据分析之间的另一个重要区别是它们的使用。大数据的用途是识别系统瓶颈，用于大规模数据处理系统和高度可扩展的分布式系统。数据分析的用途是得出结论、做出决策并获得重要的业务洞察力。

专业

所需技能

此外，大数据分析师需要具备编程、NoSQL 数据库、分布式系统和框架（如 Hadoop）方面的知识。而数据分析师则需要具备编程、统计和数学方面的知识。

结论

大数据和数据分析之间的区别在于，大数据是大量复杂的数据，而数据分析是检查、转换和建模数据以识别有用信息并支持决策制定的过程。简而言之，数据分析可以应用于大数据，以提高业务收益并降低风险。

参考：

1. “大数据”。维基百科，维基媒体基金会，2018 年 9 月 3 日，可在此处获取。2。 “数据分析。”维基百科，维基媒体基金会，2018 年 9 月 3 日，可在此处获取。

图片提供：

1. Camelia.boban 的“BigData 2267×1146 white”——自己的作品（CC BY-SA 3.0），来自 Commons Wikimedia2。 “1841554”（CC0）来自Pixabay