Большие данные и аналитика: в чем разница?

Данные стали одним из наиболее важных факторов в бизнесе. Для того чтобы иметь возможность обрабатывать, анализировать и хранить большие объемы информации, были разработаны различные подходы и методологии работы, включая разработку программного обеспечения для обработки данных. В этой статье мы рассмотрим разницу между этими методологиями и, более конкретно, между Big Data и анализом.

Прежде всего, мы дадим некоторые определения понятий. Для этого мы будем говорить как о Big Data и Data Science, так и об анализе данных. Хотя они могут выглядеть одинаково, это не так, поэтому наша цель - определить каждое из них и постараться свести к минимуму возможность путаницы между различными методологиями работы с информацией.

В целом же следует отметить, что все эти области предоставляют широкие возможности для построения перспективной профессиональной карьеры. Особенно это касается Big Data, где курс Big Data, позволяющий стать профессионалом, специализирующимся на определенных инструментах, может значительно и легко улучшить ваш профессиональный профиль, чтобы вы могли стать оптимальным кандидатом на высококлассные и высокооплачиваемые должности.

Что такое большие данные, наука о данных и анализ данных?

Прежде всего, давайте разберемся с понятием "Большие данные". Когда мы говорим о больших данных, мы имеем в виду любую большую и сложную совокупность данных. Эти данные могут быть структурированными или неструктурированными, но, учитывая их обычную сложность, чаще всего приходится работать с неструктурированными данными. Сфера применения Big Data чаще всего встречается в рамках частных компаний.

С другой стороны, Data Science представляет собой междисциплинарную область знаний, и ее целью является достижение более глубоких и широких знаний по определенной теме. Когда мы говорим о Data Science, мы имеем в виду научную дисциплину, которая, как правило, направлена на исследования, а не на улучшение экономических или финансовых результатов в компаниях.

И, наконец, анализ данных. В данном случае, когда мы говорим об анализе данных, мы имеем в виду процесс извлечения необходимой информации из всех собранных данных, откуда бы они ни поступали.

И Big Data, и Data Analysis, и Data Science относятся к одной и той же области знаний, но имеют разные области применения.

В общем виде эти три дисциплины выглядят следующим образом:

• Большие данные: большие и сложные массивы данных
• Наука о данных: научная дисциплина для проведения исследований на основе данных
• Анализ данных: позволяет извлекать из данных необходимую информацию.

Как следует из приведенных определений, эти три дисциплины дополняют друг друга, но в то же время могут использоваться и по отдельности. Например, анализ данных не обязательно должен быть направлен на извлечение информации из больших массивов данных, он может быть ориентирован и на малые данные.

Большие данные против аналитики: ключевое различие

Теперь, когда мы познакомились с определениями и возможными областями применения Big Data vs. Analytics, пришло время посмотреть, в чем их ключевые различия:

• Типы данных. Принципиальное различие между Big Data vx. Аналитика заключается в природе самих данных. Если Большие данные можно описать как огромную библиотеку, содержащую всю необходимую нам информацию, то анализ данных можно сравнить с книгой, содержащей решение конкретной проблемы.
• Структура. Что касается структуры данных, то Большие данные, как правило, состоят из неструктурированных данных, то есть данных, поступающих из различных источников и в различных форматах. С другой стороны, в анализе данных информация, с которой работают, хорошо структурирована.
• Инструменты. Еще одно из ключевых различий между Big Data и Data Analysis заключается в инструментах, используемых в каждом из них. Большие данные опираются на сложные инструменты, способные параллельно обрабатывать и управлять большими объемами данных, часто требующие качественной разработки программного обеспечения. С другой стороны, в Data Analysis используются простые инструменты, необходимые для моделирования данных или процессов прогнозного анализа, поскольку данные структурированы и упорядочены.
• Отрасль. Сфера применения обеих дисциплин представляет собой еще одно ключевое различие между Big Data и Анализом. Хотя в некоторых областях они могут пересекаться, анализ данных, как правило, в основном связан с ИТ, включая некоторые специфические отрасли, такие как туризм или частное здравоохранение. С другой стороны, Большие Данные часто предназначены для финансового и коммерческого секторов, которые стремятся принимать стратегические решения на высококонкурентных рынках.

Получение образования по специальности "Большие данные" или "Анализ данных", а также понимание полного жизненного цикла тестирования программного обеспечения - хороший способ повысить свои профессиональные возможности.

Как видите, между Большими Данными и Аналитикой есть ряд ключевых различий, хотя обе дисциплины могут дополнять друг друга. Тем не менее Большие данные становятся все более актуальными, поскольку позволяют специалистам обращаться к большему объему информации, даже если работа с ними несколько сложнее и несколько дороже.