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Diferencia entre Big Data y Data Analytics

¿Cuale s la Diferencia entre Big Data y Data Analytics ? La jerga y los nombres técnicos pueden ser francamente intimidantes y confusos para los no informados, ¿no es así? Aquellos involucrados en el campo de las computadoras, datos y tecnologías, tienen que lidiar con terminología de sonido redundante que a menudo es desconcertante. Tomar los campos de Big Data y Data Analytics, por ejemplo. Ambos tienen algo que ver con los datos, ¡pero son aparentemente diferentes!

Estamos seguros de que cualquier aficionado a los deportes estará familiarizado con el término análisis. Hicieron una película completa sobre análisis de béisbol y casi ganaron un Oscar por eso. Sí, nos referimos a la popular película de Hollywood de Moneyball protagonizada por Brad Pitt.

Y Big Data, está captando toda la atención y creando un gran impacto en las organizaciones que los utilizan. Si se encuentra en el campo de la tecnología, está seguro de haber escuchado esta palabra de moda.

Entonces, ¿qué pasa con la palabra datos que está presente en ambos y nos pone a todos en tal inquietud? Vamos a ordenar estos dos términos, los distintos conjuntos de habilidades requeridas para ellos y lo que significa todo esto. Porque es importante que los aspirantes los conozcan para avanzar.

¿Qué es Big Data?

Como lo indica su nombre, Big Data se refiere a un inmenso volumen de datos en bruto y no estructurados de diversas fuentes. Debido a su alto volumen y su alta veracidad, a menudo requiere más capacidad de cálculo para recopilar y analizar. Los datos generalmente se descifran a través de varios canales digitales como el móvil, internet, redes sociales, etc. y luego son utilizados por las empresas para tomar decisiones estratégicas.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos busca proporcionar perspectivas operativas del negocio. Considera datos históricos y luego extrae inferencias de ellos para encontrar mejores soluciones a problemas de negocios complejos. El análisis de datos se realiza a un nivel más básico, en el que los datos relacionados con el problema se analizan y analizan específicamente con un objetivo específico en mente.

¿Cuál es la diferencia?

Piense en Big Data como una biblioteca que visita cuando la información para responder a su pregunta no está fácilmente disponible. Mientras que, el análisis de datos es como el libro que usted recoge y tamiza para encontrar respuestas a su pregunta. Esta es la diferencia básica entre ellos.

El análisis de datos generalmente está más centrado que el big data porque, en lugar de recopilar enormes cantidades de datos no estructurados, los analistas de datos tienen un objetivo específico en mente y clasifican los datos relevantes para buscar formas de obtener soporte. Por otro lado, Big Data es una recopilación de un gran volumen de datos que requiere una gran cantidad de filtrado para obtener información útil de ellos.

Otra diferencia notable entre los dos es que Big Data emplea herramientas tecnológicas complejas como computación en paralelo y otras herramientas de automatización para manejar el «Big Data». El análisis de datos utiliza modelos predictivos y estadísticos con herramientas relativamente simples.

Aplicación de Big Data y Data Analytics

Los datos son la línea de base para casi todas las actividades realizadas hoy. Tanto es así que las empresas ahora se ven obligadas a adoptar un enfoque centrado en los datos para tener éxito. Esto solo significa que ahora hay grandes perspectivas de carrera para los expertos en datos. Los aspirantes, que desean iniciar una carrera en Big Data, deben inscribirse en los cursos de análisis de big data en línea para convertirse en expertos. Esto es lo que hacen los profesionales de Big Data:

  • Analizar cuellos de botella en el sistema.
  • Detección de transacciones fraudulentas.
  • Construir un sistema de procesamiento de datos a gran escala.
  • Arquitectos de sistemas distribuidos altamente escalables.
  • Encuentra relaciones inesperadas entre diferentes variables.
  • Análisis en tiempo real para monitorear la situación a medida que se desarrolla.
  • Esto es lo que hacen los analistas de datos:
  • Adquirir proceso y resumir datos.
  • Paquete de datos para obtener información valiosa
  • Diseñar y crear informes de datos utilizando herramientas de informes.
  • Detectar patrones para hacer recomendaciones y ver tendencias a lo largo del tiempo.

Ahora, de esta tabla es evidente que cualquier tipo de negocio que obtenga una ventaja competitiva puede adoptar estas dos tecnologías. Si bien el big data está ayudando en gran medida a las industrias minoristas, bancarias y otras industrias a tomar direcciones estratégicas, el análisis de datos permite que las industrias de la salud, los viajes y las TI presenten nuevos avances utilizando las tendencias históricas.

Conjuntos de habilidades requeridas para Big Data y análisis de datos

Big Data

Comprensión de tecnologías y sistemas distribuidos.
Creatividad para reunir, interpretar y analizar una estrategia de datos.
Lenguajes de programación como Java, Scala y Frameworks como Apache o Hadoop.
Habilidades matemáticas y estadísticas para ayudar con la determinación de números

Analítica de datos

Lenguajes de programación como R, Python
Habilidades de manejo de datos para recopilar datos en bruto y convertirlos a un formato presentable
Habilidades estadísticas y matemáticas para sacar inferencias.
Habilidades de visualización de datos

Como se ve, cada campo requiere un conjunto diverso de habilidades para convertirse en un experto en ello. Si desea convertirse en un experto en análisis de datos, se recomienda encarecidamente que opte por cursos de análisis de datos para adquirir las habilidades necesarias para los mismos.

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