Différence entre Big Data et Data Analytics

le différence principale entre Big Data et Data Analytics est que le Les grandes données représentent une grande quantité de données complexes, tandis que l'analyse des données consiste à examiner, transformer et modéliser des données afin de reconnaître des informations utiles et de faciliter la prise de décision..

Les données volumineuses font référence à une quantité massive de données. Ces données peuvent être structurées, non structurées ou semi-structurées. Les 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 en tirer des conclusions. Cela aide à prendre de meilleures décisions et à améliorer l'efficacité opérationnelle en réduisant les risques commerciaux. En bref, l'analyse de données est appliquée au Big Data.

Zones clés couvertes

1. Qu'est-ce que le Big Data?
     - Définition, utilisation
2. Qu'est-ce que Data Analytics?
     - Définition, utilisation
3. Différence entre Big Data et Data Analytics
     - Comparaison des différences clés

Mots clés

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 permettent de tirer parti des connaissances des entreprises. Une grande quantité de données est collectée quotidiennement. Il est difficile d’utiliser les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) pour stocker ces données volumineuses. Ce type de grand ensemble de données 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 haute vitesse.

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

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

Qu'est-ce que Data Analytics?

L'analyse de données consiste à collecter, analyser et transformer des données pour découvrir des informations utiles qui y sont cachées afin de tirer des conclusions et de résoudre des problèmes. Il s’agit simplement d’appliquer une analyse statistique à un ensemble de données afin d’améliorer les gains commerciaux. L'analyse de données est utilisée dans plusieurs domaines tels que les entreprises, les sciences, la recherche, les sciences sociales, les soins de santé et la gestion de l'énergie.. 

Figure 2: Graphiques dans Data Analytics

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

Différence entre Big Data et Data Analytics

Définition

Les données volumineuses sont un volume important de données complexes qu'il est difficile de traiter à l'aide d'un logiciel d'application traditionnel. L'analyse de données est un processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation de données visant à découvrir des informations utiles et à faciliter la prise de décision. Ceci explique la différence fondamentale entre le big data et l’analyse de données.

Usage

Une autre différence importante entre le big data et l'analyse de données est leur utilisation. Le Big Data est utilisé pour identifier les goulots d'étranglement 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 permet de tirer des conclusions, de prendre des décisions et de recueillir des informations importantes de la part des entreprises..

Les professions

En outre, le Big Data est géré par des professionnels du Big Data, tandis que l'analyse des données est effectuée par des analystes de données..

Compétences Requises

En outre, les analystes Big Data doivent avoir une connaissance de la programmation, des bases de données NoSQL, des systèmes distribués et des infrastructures telles que Hadoop. Considérant que, les analystes de données doivent avoir une connaissance de la programmation, des statistiques et des mathématiques.

Disciplines associées

Tandis que le big data se trouve dans les services financiers, la communication, les technologies de l'information et la vente au détail, l'analyse de données est utilisée dans les domaines des affaires, de la science, des soins de santé, de la gestion de l'énergie et des technologies de l'information.

Conclusion

La différence entre le big data et l'analyse de données réside dans le fait que le big data est une grande quantité de données complexes, alors que l'analyse de données consiste à examiner, transformer et modéliser des données pour reconnaître des informations utiles et faciliter la prise de décision. En bref, l'analyse de données peut être appliquée au Big Data pour améliorer les gains commerciaux et réduire les risques.

Référence:

1. «Big Data». Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 septembre 2018, disponible ici..
2. «Data Analysis». Wikipédia, Wikimedia Foundation, 3 septembre 2018, disponible ici..

Courtoisie d'image:

1. “BigData 2267 × 1146 blanc” de Camelia.boban - Travail personnel (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia
2. «1841554» (CC0) via Pixabay