Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse

Der Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse. Big Data und Data Analytics sind verwandte Konzepte, die jedoch deutliche Unterschiede aufweisen. Lassen Sie uns eine kleine Aufschlüsselung vornehmen, um sie besser zu verstehen und unsere eigenen Schlussfolgerungen zu ziehen:

Inhalt

Definition

Big Data

Big Data bezieht sich auf die riesigen Datenmengen, die über verschiedene Quellen wie soziale Medien, Sensoren, Geräte und Transaktionen generiert, gesammelt und gespeichert werden. Big Data zeichnet sich durch sein Volumen, seine Geschwindigkeit und Vielfalt aus, was die Verarbeitung und Analyse mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden erschwert.

Datenanalyse

Datenanalyse hingegen ist der Prozess der Untersuchung, Interpretation und Ableitung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Daten. Es umfasst verschiedene Techniken, Werkzeuge und Methoden zum Erkunden, Analysieren und Visualisieren von Daten, um Muster, Trends, Korrelationen und Erkenntnisse aufzudecken, die die Entscheidungsfindung unterstützen und die Geschäftsergebnisse vorantreiben können.

Annähern

Big Data konzentriert sich hauptsächlich auf die Handhabung, Speicherung und Verarbeitung komplexer und großer Datensätze. Dazu gehören Technologien wie verteilte Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses sowie Tools wie Hadoop und Spark für die verteilte Datenverarbeitung und -analyse.

Die Datenanalyse hingegen konzentriert sich darauf, Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dazu gehören Techniken wie deskriptive Analysen (Zusammenfassung und Visualisierung von Daten), diagnostische Analysen (Untersuchung von Ursachen und Beziehungen in Daten), prädiktive Analysen (Vorhersage zukünftiger Ergebnisse) und präskriptive Analysen (Bereitstellung von Empfehlungen und Optimierung von Entscheidungen).

Umfang

Big Data befasst sich mit der großen Menge an Daten, die aus verschiedenen Quellen generiert werden und erfordert eine spezielle Infrastruktur und Tools für deren Speicherung, Verarbeitung und Analyse. Es wird häufig in Anwendungen wie Kundenanalysen, Betrugserkennung, personalisiertem Marketing und wissenschaftlicher Forschung verwendet.

Die Datenanalyse hingegen kann sowohl auf große als auch auf kleine Datensätze angewendet werden. Es kann in verschiedenen Sektoren und Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen, Finanzen, Sport usw. eingesetzt werden, um Informationen zu erhalten, Entscheidungen zu treffen und strategische Ziele zu erreichen.

Zweck

Der Zweck von Big Data besteht darin, große Datenmengen zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu identifizieren, die für verschiedene Zwecke verwendet werden können, z. B. zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz, zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und zur Förderung von Innovationen.

Die Datenanalyse hingegen konzentriert sich auf den Einsatz von Analysetechniken, um Erkenntnisse aus Daten für die Entscheidungsfindung, Problemlösung und strategische Planung zu gewinnen. Es zielt darauf ab, verborgene Muster, Beziehungen und Erkenntnisse aufzudecken, die umsetzbare Ergebnisse erzielen und Werte schaffen können.

Merkmale von Big Data

Big Data bezieht sich auf große und komplexe Datensätze, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungswerkzeugen oder -methoden nicht einfach verwaltet, verarbeitet oder analysiert werden können. Zu den Merkmalen von Big Data gehören:

Volumen: Big Data zeichnet sich durch seine enorme Größe aus, die in der Regel von Terabyte bis Petabyte oder sogar Exabyte an Daten reicht. Sie können aus verschiedenen Quellen generiert werden, z. B. aus sozialen Netzwerken, Sensoren, Transaktionsdaten usw.
Geschwindigkeit: Daten in Big Data werden mit hoher Geschwindigkeit generiert und akkumuliert. Daten fließen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit aus Quellen wie sozialen Medien, Online-Transaktionen und Sensordaten und erfordern eine schnelle Verarbeitung und Analyse, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Vielfalt: Big Data gibt es in einer Vielzahl von Formaten, z. B. strukturierte Daten (z. B. Datenbanken, Tabellenkalkulationen), unstrukturierte Daten (z. B. Text, Bilder, Videos) und halbstrukturierte Daten (z. B. XML, JS). Die Verwaltung und Analyse dieser verschiedenen Arten von Daten erfordert spezielle Werkzeuge und Techniken.
Wahrhaftigkeit: Big Data kann Probleme in Bezug auf Qualität, Genauigkeit und Zuverlässigkeit aufwerfen. Daten können verrauscht, unvollständig oder inkonsistent sein, was sich auf die Genauigkeit und Gültigkeit der Analysen und der aus den Daten abgeleiteten Erkenntnisse auswirken kann. Die Berücksichtigung der Datenqualität und -wahrhaftigkeit ist eine entscheidende Herausforderung bei der Big-Data-Analyse.
Variabilität: Big Data kann Variabilität in Bezug auf Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten darstellen. Der Datenfluss kann unregelmäßig sein, und das Tempo der Datengenerierung kann sich im Laufe der Zeit ändern, was es schwierig macht, Datenmuster und -trends vorherzusagen.

Komplexität: Big Data kann sehr komplex sein und komplizierte Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Datenpunkten beinhalten. Big-Data-Analysen erfordern oft ausgeklügelte Algorithmen und Modelle, die in der Lage sind, Komplexität zu bewältigen und verborgene Muster und Erkenntnisse aufzudecken.
Wertschöpfung: Big Data hat das Potenzial, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen. Die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Big Data kann Unternehmen in die Lage versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und Innovationen voranzutreiben.
Datenschutz und Sicherheit: Big Data kann vertrauliche Informationen enthalten, die Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwerfen. Der Schutz der Privatsphäre und die Gewährleistung der Datensicherheit sind wichtige Aspekte bei der Verwaltung und Analyse von Big Data.

Skalierbarkeit: Big-Data-Systeme müssen hochgradig skalierbar sein, um die schiere Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten zu bewältigen. Skalierbarkeit ist entscheidend, um eine effiziente Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Big Data zu gewährleisten.
Echtzeitverarbeitung: Big-Data-Analysen erfordern in der Regel eine Echtzeit- oder Fast-Echtzeit-Verarbeitung, um Informationen zeitnah zu extrahieren. Echtzeit-Verarbeitungsfunktionen sind für Anwendungen wie Betrugserkennung, vorausschauende Wartung und personalisierte Empfehlungen von entscheidender Bedeutung.

Funktionen zur Datenanalyse

Datenanalyse, der Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen, umfasst mehrere Merkmale oder Merkmale, darunter:

Deskriptive Analyse: Deskriptive Analysen konzentrieren sich auf das Verständnis und die Zusammenfassung historischer Daten, um einen Einblick in die Vergangenheit zu erhalten. Es umfasst Datenvisualisierung, Datenaggregation und grundlegende statistische Analysen, um Muster, Trends und Korrelationen in den Daten zu identifizieren.
Diagnostische Analyse: Die diagnostische Analyse besteht darin, die Ursachen vergangener Ereignisse oder Ergebnisse zu identifizieren. Es verwendet Techniken wie Datenaufschlüsselung, Datenschnitt und Datenfilterung, um die Daten zu untersuchen und die Gründe für bestimmte Trends oder Muster zu ermitteln.
Predictive Analytics: Predictive Analytics beinhaltet die Verwendung historischer Daten und statistischer Algorithmen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen. Es nutzt Techniken wie Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse und maschinelles Lernen, um zukünftige Trends, Muster und Verhaltensweisen vorherzusagen.

Prescriptive Analytics: Prescriptive Analytics geht über die Vorhersage zukünftiger Ereignisse hinaus und bietet Empfehlungen oder Maßnahmen zur Optimierung der Ergebnisse. Es verwendet fortschrittliche Techniken wie Optimierung, Simulation und Entscheidungsmodellierung, um die beste Vorgehensweise basierend auf den beabsichtigten Ergebnissen vorzuschlagen.
Explorative Analyse: Explorative Analysen umfassen das Untersuchen und Analysieren von Daten, um neue Muster, Trends oder Erkenntnisse zu identifizieren, die zuvor nicht bekannt waren. Dabei geht es häufig um Datenvisualisierung, Data Mining und Techniken des maschinellen Lernens, um verborgene Muster oder Beziehungen in den Daten zu entdecken.
Echtzeitanalysen: Echtzeitanalysen analysieren Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Es wird häufig in Anwendungen wie Betrugserkennung, Online-Werbung und IoT-Analysen (Internet of Things) verwendet, bei denen Daten in Echtzeit generiert und verarbeitet werden.

Big-Data-Analyse: Big-Data-Analysen umfassen die Analyse großer und komplexer Datensätze, die sich häufig durch ein hohes Volumen, eine hohe Geschwindigkeit, Vielfalt und Komplexität auszeichnen. Es erfordert spezielle Tools und Techniken, um riesige Datenmengen zu verarbeiten und zu verarbeiten, um aussagekräftige Erkenntnisse und Werte zu gewinnen.
Datenvisualisierung: Datenvisualisierung ist die Verwendung grafischer Darstellungen wie Tabellen, Grafiken und Dashboards, um Daten visuell darzustellen und sie leichter verständlich und interpretierbar zu machen. Die Datenvisualisierung ist ein grundlegendes Merkmal der Datenanalyse, da sie hilft, Muster, Trends und Ausreißer in Daten zu identifizieren.
Datenbereinigung und -transformation: Bei der Datenanalyse müssen Daten häufig bereinigt und transformiert werden, um ihre Genauigkeit, Konsistenz und Integrität sicherzustellen. Die Datenbereinigung umfasst das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern, Inkonsistenzen und Duplikaten in den Daten, während die Datentransformation die Konvertierung der Daten in ein gemeinsames Format oder eine gemeinsame Struktur für die Analyse umfasst.

Datenintegration: Datenintegration ist der Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen kombiniert und in einer einzigen, einheitlichen Ansicht für die Analyse integriert werden. Die Datenintegration ist bei der Datenanalyse von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Daten aus verschiedenen Quellen effektiv kombiniert und analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Anwendung von Big Data und Data Analytics

Schauen wir uns an, was die möglichen Handlungsfelder dieser beiden Studienfelder sind:

Wirtschaft und Finanzen: Big Data und Datenanalysen werden in Unternehmen und Finanzen häufig eingesetzt, um Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends, die finanzielle Leistung, das Risikomanagement, die Betrugserkennung und die Investitionsentscheidung zu gewinnen. Unternehmen nutzen Datenanalysen, um Preisstrategien, Kundensegmentierung, Supply Chain Management und Finanzprognosen zu optimieren.

Gesundheitswesen und Biowissenschaften: Wird im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften verwendet, um große Mengen an Patientendaten, Krankenakten und Genomdaten zu analysieren, um die Patientenergebnisse zu verbessern, Behandlungen zu optimieren und neue Medikamente zu entwickeln. Die Datenanalyse wird auch für die Überwachung von Krankheiten, die Gesundheitsverfolgung und die personalisierte Medizin verwendet.
Marketing und Werbung: Beide spielen eine entscheidende Rolle in Marketing und Werbung und helfen Unternehmen, Kundenpräferenzen, Verhalten und Engagement zu verstehen. Datenanalysen werden verwendet, um Marketingkampagnen zu segmentieren, auszurichten und zu personalisieren sowie die Wirksamkeit von Marketingstrategien und Werbekampagnen zu messen.
Fertigung und Lieferkette: Zusammen werden sie in Fertigungs- und Lieferkettenabläufen eingesetzt, um Produktionsprozesse zu optimieren, die Produktqualität zu verbessern und Kosten zu senken. Datenanalysen werden auch für die Optimierung der Lieferkette, die Bedarfsprognose und das Bestandsmanagement verwendet.

Transport und Logistik: Beide werden in Transport und Logistik eingesetzt, um die Routenplanung, das Flottenmanagement und die Transportplanung zu optimieren. Die Datenanalyse wird auch für die vorausschauende Wartung von Fahrzeugen und Anlagen sowie zur Optimierung von Logistikabläufen eingesetzt, um Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern.
Energie und Versorgung: Big Data und Datenanalysen werden im Energie- und Versorgungssektor für die Analyse intelligenter Netze, die Optimierung des Energieverbrauchs und die vorausschauende Wartung von Geräten eingesetzt. Die Datenanalyse wird auch für das Nachfragemanagement, die Energieprognose und die Integration erneuerbarer Energien verwendet.
Regierung und öffentlicher Sektor: In ähnlicher Weise werden beide in der Verwaltung und im öffentlichen Sektor häufig für die politische Planung, Entscheidungsfindung und Erbringung öffentlicher Dienstleistungen verwendet. Die Datenanalyse wird unter anderem für soziale Analysen, Kriminalitätsvorhersagen, Verkehrsplanung und Katastrophenmanagement verwendet.

Sport und Unterhaltung: Seine Verwendung in Sport und Unterhaltung ist auch sehr häufig, um die Leistung der Spieler, die Beteiligung der Fans und das Verständnis des Publikums zu analysieren. Die Datenanalyse wird für die Analyse der Sportleistung, die Optimierung der Spielstrategie und die Umsatzoptimierung in der Unterhaltungsindustrie verwendet.
Bildung und Forschung: In Bildung und Forschung werden sie zur Lernanalyse, Bildungsbewertung und Forschungsperspektive eingesetzt. Datenanalysen werden verwendet, um Leistungsdaten von Schülern zu analysieren, Lernpfade zu optimieren und Erkenntnisse aus Forschungsdaten zu generieren.
IoT und Smart Cities: In IoT- (Internet of Things) und Smart-City-Anwendungen werden sie verwendet, um Daten von Geräten, Sensoren und vernetzten Systemen zu analysieren. Die Datenanalyse wird für die intelligente Stadtplanung, Infrastrukturoptimierung und Stadtanalyse verwendet.

Erforderliche Fähigkeiten für Big Data und Datenanalyse

Um im Bereich Big Data und Datenanalyse zu glänzen, sind mehrere Kompetenzen notwendig. Diese Fähigkeiten können grob in technische Fähigkeiten, analytische Fähigkeiten und domänenspezifische Fähigkeiten eingeteilt werden. Hier sind einige der Schlüsselkompetenzen, die für die Daten- und Big-Data-Analyse benötigt werden:

Programmierkenntnisse: Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, R, Java, Scala oder SQL ist für Big Data und Datenanalyse unerlässlich. Für Datenextraktions-, Transformations- und Analyseaufgaben mit Programmiersprachen und Frameworks, die häufig in Big-Data-Ökosystemen wie Hadoop-, Spark- oder NoSQL-Datenbanken verwendet werden, sind starke Programmierkenntnisse erforderlich.

Datenvisualisierung und Reporting: Datenvisualisierung ist eine entscheidende Fähigkeit, um komplexe Daten visuell ansprechend und verständlich darzustellen. Die Beherrschung von Datenvisualisierungstools wie Tableau, Power BI oder D3.js und die Erstellung visuell ansprechender Berichte und Dashboards sind wichtig, um datengesteuerte Erkenntnisse effektiv an die Beteiligten zu kommunizieren.

Statistische Analyse und maschinelles Lernen: Ein solides Verständnis der statistischen Analyse und der Techniken des maschinellen Lernens ist für die Datenanalyse von entscheidender Bedeutung. Kenntnisse statistischer Konzepte wie Hypothesentests, Regressionsanalysen und Algorithmen des maschinellen Lernens wie Entscheidungsbäume, Random Forests und Clustering sind unerlässlich, um Daten zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Datenbereinigung und -verarbeitung: In der realen Welt sind Daten oft chaotisch und müssen vor der Analyse bereinigt und sortiert werden. Die Beherrschung von Datenbereinigungstechniken wie Datenimputation, Datennormalisierung und Datenintegration mit Tools wie OpenRefine oder Trifacta ist wichtig, um die Datenqualität und -genauigkeit in Big Data- und Datenanalyseprojekten sicherzustellen.

Data Mining und Exploration: Das Erforschen und Entdecken von Mustern, Trends und Erkenntnissen aus großen Datensätzen erfordert Kompetenzen in Data Mining und Exploration. Die Beherrschung von Techniken wie Datenprofilierung, Datenvisualisierung und explorativer Datenanalyse (EDA) mit Tools wie Pandas, Numpy oder Matplotlib in Python ist unerlässlich, um verborgene Muster und Erkenntnisse aus Daten zu entdecken.

Data Engineering und Datenintegration: Big-Data-Projekte erfordern oft Kenntnisse in Data Engineering und Datenintegration. Das Verständnis von Datenintegrationstechniken, ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) und Big-Data-Technologien wie Apache Spark, Apache Kafka oder Apache Flink ist wichtig, um große Datenmengen zu verarbeiten und effizient zu verarbeiten.

Domänenspezifisches Wissen: Je nach Branche oder Anwendungsbereich ist domänenspezifisches Wissen für Big Data und Data Analytics entscheidend. Das Verständnis spezifischer Datenanforderungen, Datenquellen und datenbezogener Herausforderungen in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing oder Transport kann die Effektivität von Datenanalyseprojekten erheblich verbessern.

Kritisches Denken und Problemlösung: Big-Data- und Datenanalyseprojekte beinhalten oft komplexe Datenherausforderungen, die kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten erfordern. Die Fähigkeit, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Hypothesen zu formulieren und datengesteuerte Lösungen für reale Probleme zu entwickeln, ist für den Erfolg in diesem Bereich unerlässlich.

Kommunikation und Zusammenarbeit: Effektive Kommunikationsfähigkeiten sind von entscheidender Bedeutung, um Stakeholdern komplexe Dateneinblicke zu erklären, mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten und Ergebnisse und Empfehlungen zu präsentieren. Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten sowie die Fähigkeit, in Teams zu arbeiten, sind wichtig, um den Entscheidungsträgern den Wert der Datenanalyse effektiv zu vermitteln.

Kontinuierliches Lernen und Anpassungsfähigkeit: Big Data und Datenanalyse sind sich schnell entwickelnde Bereiche, und es ist entscheidend, mit den neuesten Tools, Technologien und Techniken auf dem Laufenden zu bleiben. Eine Denkweise des kontinuierlichen Lernens, der Anpassungsfähigkeit und der Offenheit für neue Ansätze ist wichtig, um im dynamischen Bereich von Big Data und Data Analytics relevant zu bleiben und erfolgreich zu sein.

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Externe Ressource: Bmc

Ausgaben: 2019-20-23

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