Différence entre le Big Data et l'analyse de données

Table des matières:

Qu'est-ce que le Big Data
Qu'est-ce que l'analyse de données
Différence entre le Big Data et l'analyse de données

Les différence principale entre le big data et l'analyse de données est que le Les mégadonnées sont une grande quantité de données complexes, tandis que l'analyse de données est le processus d'examen, de transformation et de modélisation des données pour reconnaître les informations utiles et soutenir la prise de décision.

Les mégadonnées font référence à une quantité massive de données. Ces données peuvent être structurées, non structurées ou semi-structurées. Des frameworks tels que Hadoop permettent de stocker des données volumineuses dans un environnement distribué pour les traiter en parallèle. En revanche, l'analyse de données consiste à examiner des ensembles de données pour tirer des conclusions. Il aide à prendre de meilleures décisions et à améliorer l'efficacité opérationnelle en réduisant les risques commerciaux. En bref, l'analyse de données s'applique aux mégadonnées.

Big Data, analyse de données

Qu'est-ce que le Big Data

Les données sont importantes pour chaque organisation. Le stockage et l'analyse des données améliorent la productivité et aident à obtenir des informations commerciales. Une grande quantité de données est collectée quotidiennement. Il est difficile d'utiliser des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) pour stocker ces données massives. Ce type d'ensemble de données volumineux est appelé big data.

Propriétés

Il existe trois propriétés principales des mégadonnées appelées volume, vitesse et variété.

Le volume – Définit la quantité de données. Il est mesuré en téraoctets, pétaoctets et exaoctets, etc.

Rapidité – Fait référence à la vitesse à laquelle les données sont générées. Les expériences scientifiques, les opérations militaires et les applications en temps réel nécessitent une génération de données à grande vitesse.

Variété – Décrit le type de données. Les données peuvent prendre différents formats tels que texte, audio, vidéo, images, XML, etc.

Le Big Data est géré par des professionnels du Big Data. Ils ont des connaissances en programmation dans des langages tels que Java et Scala et des connaissances dans les bases de données NoSQL telles que MongoDB. Ils ont également une connaissance des systèmes distribués et des frameworks comme Hadoop.

Qu'est-ce que l'analyse de données

L'analyse de données consiste à collecter, analyser, transformer des données pour découvrir des informations utiles qui s'y cachent afin de tirer des conclusions et de résoudre des problèmes. Il s'agit simplement d'un processus d'application d'une analyse statistique sur un ensemble de données pour améliorer le gain commercial. L'analyse de données est utilisée dans plusieurs disciplines telles que les affaires, la science, la recherche, les sciences sociales, les soins de santé et la gestion de l'énergie.

Figure 2: Graphiques dans l'analyse de données

Dans l'analyse de données, les analystes de données effectuent plusieurs tâches. Ils rassemblent des processus et résument des données. Ils appliquent des algorithmes sur les données pour prendre des décisions. Ils conçoivent et créent également des rapports, des tableaux et des graphiques à l'aide d'outils de création de rapports et de visualisation. Les analystes de données doivent avoir des connaissances en programmation dans des langages tels que Python et R, des compétences statistiques et mathématiques et des compétences en visualisation de données.

Différence entre le Big Data et l'analyse de données

Définition

Le Big Data est un grand volume de données complexes qui sont difficiles à traiter à l'aide d'un logiciel d'application de traitement de données traditionnel. L'analyse de données est un processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données dans le but de découvrir des informations utiles et de soutenir la prise de décision. Cela explique la différence fondamentale entre les mégadonnées et l'analyse de données.

Usage

Une autre différence importante entre le big data et l'analyse de données est leur utilisation. L'utilisation des mégadonnées consiste à identifier les goulots d'étranglement du système, pour les systèmes de traitement de données à grande échelle et pour les systèmes distribués hautement évolutifs. L'utilisation de l'analyse de données consiste à tirer des conclusions, à prendre des décisions et à recueillir des informations commerciales importantes.

Les professions

Compétences requises

De plus, les analystes Big Data doivent avoir des connaissances en programmation, bases de données NoSQL, systèmes distribués et frameworks tels que Hadoop. Considérant que les analystes de données doivent avoir des connaissances en programmation, en statistiques et en mathématiques.

Disciplines associées

Alors que les mégadonnées se trouvent dans les services financiers, la communication, les technologies de l'information et la vente au détail, l'analyse des données est utilisée dans les affaires, la science, les soins de santé, la gestion de l'énergie et les technologies de l'information.

Conclusion

La différence entre le big data et l'analyse de données est que le big data est une grande quantité de données complexes, tandis que l'analyse de données est le processus d'examen, de transformation et de modélisation des données pour reconnaître les informations utiles et soutenir la prise de décision. En bref, l'analyse des données peut être appliquée aux mégadonnées pour améliorer les gains commerciaux et réduire les risques.

Référence:

1. "Big Data". Wikipédia, Wikimedia Foundation, 3 septembre 2018, disponible ici.2. "L'analyse des données." Wikipédia, Wikimedia Foundation, 3 septembre 2018, disponible ici.