大数据和数据分析的区别

大数据

大数据指的是大量的数据,而且数据的增长速度相对于时间来说是非常快的。它包括结构化、非结构化和半结构化数据,数据量大、结构复杂,传统的数据管理工具无法对其进行管理。需要专门的大数据管理工具来存储和处理数据。海量、速度和多样性是大数据的主要特征。
股票交易所、数据仓库、传感器、社交媒体网站、喷气发动机等都是大数据的不同来源。

大数据的应用:

  • 金融服务大数据
  • 通信领域的大数据
  • 通讯、媒体和娱乐
  • 零售大数据
  • 银行及证券业

大数据的好处:

  • 多样化收入来源
  • 大数据是安全的
  • 权威性和可操作性
  • 产品价格优化
  • 更大的创新

数据分析

数据分析是指对原始数据进行分析并找出有关该信息的结论的过程。它有助于采取原始数据,并通过检查发现模式,从中提取有价值的洞察力。数据分析背后的目的是为了提高生产力和商业收益。它帮助公司更好地了解他们的客户,规划相应的战略和开发产品。描述性、诊断性、预测性、描述性是数据分析的四个基本类型。

数据分析的应用 :

  • 医疗保健
  • 用于旅游
  • 游戏方面
  • 能源管理
  • 风险检测和管理

数据分析的好处 :

  • 提高性能
  • 更好的决策
  • 保持质量和一致性
  • 数据驱动的营销
  • 实时预测和监测

大数据和数据分析之间的区别 :

编号 大数据 数据分析
1 大数据是指大量的数据,而且数据随着时间的推移在快速增加。 数据分析是指对原始数据进行分析并找出有关该信息的结论的过程。
2 大数据包括结构化、非结构化和半结构化三种类型的数据。 描述性、诊断性、预测性、描述性是数据分析的四个基本类型。
3 大数据的目的是存储大量的数据并对其进行处理。 数据分析的目的是分析原始数据并找出对信息的洞察力。
4 并行计算和其他复杂的自动化工具被用来处理大数据。 用相对简单的工具进行预测和统计建模是用来处理数据分析的。
5 大数据操作由大数据专业人士处理。 数据分析由熟练的数据分析师进行。
6 大数据分析师需要编程、NoSQL数据库、分布式系统和框架方面的知识。 数据分析师需要编程、统计和数学方面的知识。
7 大数据主要体现在金融服务、媒体和娱乐、通信、银行、信息技术和零售等领域。 数据分析主要用于商业中的风险检测和管理、科学、旅游、保健、游戏、能源管理和信息技术。
8 大数据支持处理庞大的数据量。 数据分析支持检查原始数据和识别有用的信息。
9 大数据被认为是第一步,因为首先产生了大数据,然后存储。 数据分析被认为是第二步,因为它对大数据集进行了分析。
10 一些大数据工具是Apache Hadoop、Cloudera Distribution for Hadoop、Cassandra、MongoDB等。 一些数据分析工具有Tableau Public、Python、Apache Spark、Excel、RapidMiner、KNIME等。