Sorry, you have been blocked
This website is using a security service to protect itself from online attacks. The action you just performed triggered the security solution. There are several actions that could trigger this block including submitting a certain word or phrase, a SQL command or malformed data.
What can I do to resolve this?
You can email the site owner to let them know you were blocked. Please include what you were doing when this page came up and the Cloudflare Ray ID found at the bottom of this page.
Cloudflare Ray ID: 8088f1d939fb1cb8 • Your IP: Click to reveal 185.252.223.3 • Performance & security by Cloudflare
Какой из признаков не имеет отношения к подходу big data в отличие от традиционной аналитики
Видео: Разные ВИДЫ АНАЛИТИКОВ — чем они отличаются? Аналитик данных, продуктовый аналитик и другие.
Содержание
главное отличие между большими данными и аналитикой данных является то, что Большие данные — это большое количество сложных данных, в то время как аналитика данных — это процесс изучения, преобразования и моделирования данных для распознавания полезной информации и поддержки принятия решений.
Большие данные относятся к огромному количеству данных. Эти данные могут быть структурированными, неструктурированными или полуструктурированными.Фреймворки, такие как Hadoop, позволяют хранить большие данные в распределенной среде для их параллельной обработки. Напротив, аналитика данных — это процесс изучения наборов данных, чтобы сделать выводы. Это помогает принимать лучшие решения и повышать операционную эффективность за счет снижения бизнес-рисков. Вкратце, аналитика данных применяется к большим данным.
Ключевые области покрыты
1. Что такое большие данные
— определение, использование
2. Что такое аналитика данных
— определение, использование
3. Разница между большими данными и аналитикой данных
— Сравнение основных различий
Основные условия
Большие данные, аналитика данных
Что такое большие данные
Данные важны для каждой организации. Хранение данных и их анализ повышает производительность и помогает лучше понять бизнес. Большой объем данных собирается ежедневно. Трудно использовать системы управления реляционными базами данных (RDBMS) для хранения этих массивных данных. Этот вид большого набора данных называется большими данными.
свойства
Есть три основных свойства больших данных, известных как объем, скорость и разнообразие.
объем — Определяет количество данных. Измеряется в терабайтах, петабайтах, эксабайтах и т. Д.
Скорость — Относится к скорости, с которой данные генерируются. Научные эксперименты, военные операции и приложения реального времени требуют высокоскоростной генерации данных.
разнообразие — Описывает тип данных. Данные могут принимать различные форматы, такие как текст, аудио, видео, изображения, XML и т. Д.
Большие данные обрабатываются профессионалами в области больших данных. Они имеют знания программирования на таких языках, как Java и Scala, и знания в базах данных NoSQL, таких как MongoDB. Они также обладают знаниями о распределенных системах и средах, таких как Hadoop.
Что такое аналитика данных
Аналитика данных включает сбор, анализ, преобразование данных для обнаружения полезной информации, скрытой в них, чтобы прийти к выводам и решить проблемы. Это просто процесс применения статистического анализа к набору данных для повышения эффективности бизнеса. Аналитика данных используется многими учениками, такими как бизнес, наука, исследования, социальные науки, здравоохранение и управление энергопотреблением.
Рисунок 2: Графики в аналитике данных
В аналитике данных аналитики данных выполняют несколько задач. Они собирают процессы и обобщают данные. Они применяют алгоритмы к данным для принятия решений. Они также проектируют и создают отчеты, диаграммы и графики, используя инструменты отчетности и визуализации. Аналитики данных должны обладать знаниями в области программирования на таких языках, как Python и R, навыки в области статистики и математики и навыки визуализации данных.
Разница между большими данными и аналитикой данных
Определение
Большие данные — это большой объем сложных данных, которые трудно обработать с помощью традиционного прикладного программного обеспечения для обработки данных. Аналитика данных — это процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации и поддержки принятия решений. Это объясняет основное различие между большими данными и анализом данных.
использование
Другим важным отличием между большими данными и аналитикой данных является их использование. Использование больших данных предназначено для выявления узких мест в системе, для крупномасштабных систем обработки данных и для масштабируемых распределенных систем. Использование аналитики данных заключается в том, чтобы делать выводы, принимать решения и принимать важные бизнес-идеи.
профессии
Более того, большие данные обрабатываются профессионалами в области больших данных, а аналитики данных — аналитиками данных.
Требуемые навыки
Кроме того, аналитики больших данных должны иметь знания в области программирования, баз данных NoSQL, распределенных систем и сред, таких как Hadoop. Принимая во внимание, что аналитики данных должны обладать знаниями в области программирования, статистики и математики.
Ассоциированные Дисциплины
В то время как большие данные можно найти в финансовых услугах, коммуникациях, информационных технологиях и розничной торговле, аналитика данных используется в бизнесе, науке, здравоохранении, управлении энергопотреблением и информационных технологиях.
Заключение
Разница между большими данными и анализом данных заключается в том, что большие данные представляют собой большое количество сложных данных, тогда как анализ данных — это процесс изучения, преобразования и моделирования данных для распознавания полезной информации и поддержки принятия решений. Вкратце, аналитика данных может быть применена к большим данным, чтобы повысить эффективность бизнеса и снизить риски.
Ссылка:
1. «Большие данные». Википедия, Фонд Викимедиа, 3 сентября 2018 г.
В чем разница между наукой о данных, анализом данных, большими данными, аналитикой, дата майнингом и машинным обучением
В последнее время слово big data звучит отовсюду и в некотором роде это понятие стало мейнстримом. С большими данными тесно связаны такие термины как наука о данных (data science), анализ данных (data analysis), аналитика данных (data analytics), сбор данных (data mining) и машинное обучение (machine learning).
Почему все стали так помешаны на больших данных и что значат все эти слова?
Почему все молятся на биг дату
Чем больше данных, тем сложнее с ними работать и анализировать. Математические модели, применимые к небольшим массивам данных скорее всего не сработают при анализе биг даты. Тем не менее в науке о данных большие данные занимают важное место. Чем больше массив, тем интересней будут результаты, извлеченные из глубоких недр большой кучи данных.
Преимущества больших данных:
- С ними интересно работать.
- Чем больше массив данных, тем меньше вероятность того, что исследователь примет неверное решение.
- Точные исследования поведения интернет-пользователей без большого количества данных практически невозможны.
- Хранилища данных стали дешевле и доступнее, поэтому хранить и анализировать большие данные гораздо выгоднее, чем строить заведомо неверные прогнозы.
Наука о данных
Наука о данных это глубокие познания о выводимых данных. Чтобы заниматься наукой о данных необходимо знать математику на высоком уровне, алгоритмические техники, бизнес-аналитику и даже психологию. Все это нужно чтобы перелопатить огромную кучу инфы и обнаружить полезный инсайт или интересные закономерности.
Наука о данных базируется вокруг строгих аналитических доказательств и работает со структурированными и не структурированными данными. В принципе все, что связано с отбором, подготовкой и анализом, лежит в пределах науки о данных.
Примеры применения науки о данных:
- Тактическая оптимизация — улучшение маркетинговых кампаний, бизнес-процессов.
- Прогнозируемая аналитика — прогноз спросов и событий.
- Рекомендательные системы — Amazon, Netflix.
- Системы автоматического принятия решений — например распознавание лиц или даже беспилотники.
- Социальные исследования — обработка анкет или данных, полученных любым другим способом.
Аналитика
Аналитика — это наука об анализе, применении анализа данных для принятия решений.
Аналитика данных предназначена для внедрения инсайтов в массив данных и предполагает использование информационных запросов и процедур объединения данных. Она представляет различные зависимости между входными параметрами. Например, автоматически выявленные, не очевидные связи между покупками.
В науке о данных для построения прогнозируемой модели используются сырые данные. В аналитике зачастую данные уже подготовлены, а отчеты может интерпретировать практически любой юзер. Аналитику не нужны глубокие знания высшей математики, достаточно хорошо оперировать данными и строить удачные прогнозы.
Анализ данных
Анализ данных — это деятельность специалиста, которая направлена на получение информации о массиве данных. Аналитик может использовать различные инструменты для анализа, а может строить умозаключения и прогнозы полагаясь на накопленный опыт. Например, трейдер Forex может открывать и закрывать трейдерские позиции, основываясь на простых наблюдениях и интуиции.
Машинное обучение
Машинное обучение тесно связано с наукой о данных. Это техника искусственного обучения, которую применяют для сбора больших данных. По-простому это возможность обучить систему или алгоритм получать различные представления из массива.
При машинном обучении для построения модели прогнозирования целевых переменных используется некий первичный набор знаний. Машинное обучение применимо к различным типам сложных систем: от регрессионных моделей и метода опорных векторов до нейронных сетей. Здесь центром является компьютер, который обучается распознавать и прогнозировать.
Примеры алгоритмов:
- Модели, которые могут прогнозировать поведение пользователя.
- Классификационные модели, которые могут узнать и отфильтровать спам.
- Рекомендательные системы — изучают предпочтения пользователя и пытаются угадать, что ему может понадобиться.
- Нейронные сети — не только распознают образы, но и сами могут их создавать.
Отбор данных
Сырые данные изначально беспорядочны и запутаны, собраны из различных источников и непроверенных записей. Не очищенные данные могут скрыть правду, зарытую глубоко в биг дате, и ввести в заблуждение аналитика.
Дата майнинг — это процесс очистки больших данных и подготовки их последующему анализу или использованию в алгоритмах машинного обучения. Дата майнеру нужно обладать исключительными распознавательными качествами, чудесной интуицией и техническими умениями для объединения и трансформирования огромного количества данных.
Энсис Технологии
— Под BI чаще всего подразумевают консолидацию, отчетность, визуализацию, что является крайне узким взглядом на аналитику вообще. Целью анализа является не только просмотр данных, но и возможность моделировать ситуацию, прогнозировать, оптимизировать.
Если говорить о сравнении BI, ограниченного визуализацией, и Big Data, то разница большая, т.к. данных много и просмотреть их физически невозможно. Если же иметь полноценную аналитику с применением Data Mining, то разница не существенная. Дело в том, что данных всегда было много. Data Mining потому-то и возник, что нельзя большие объемы данных охватить одним взглядом. Значит нужно переходить в какому-то другому способу работы с ними, а единственный известный науке способ – построение моделей.
Раньше «много» – это было мегабайты данных, потом гига, теперь тера… И уже не один десяток лет точно так же задумывались над способами обработки объемов данных, которые трудно переварить. Методы борьбы были такие же как сейчас: наращивание аппаратной мощности, параллельные и распределенные вычисления, использование эвристик для минимизации бесполезных расчетов и прочее. Думаю, что Big Data это больше маркетинговый термин, что тоже, наверно, неплохо. Проблему, которая уже была, назвали, теперь можно о ней трубить и рассказать, как ее можно решить. Пока проблема не названа и не раскручена, вроде как, и не понятно зачем ее надо решать. Все компании уже десятки лет пользуются хостингом, например, сайтов, теперь то же самое называется облачным сервисом. В результате получили огромный выигрыш, ради которого маркетинговые термины и создаются, теперь в бюджетах компаний есть строка «на облачные сервисы». Так что, все нормально.
— Где вообще заканчивается просто объем данных и начинается Big Data? Исходя из чего компании можно определить потребность в Big Data?
— Хороший вопрос! Задайте его тем, кто много говорит о Big Data. Сейчас никто не может толком объяснить: «большие данные» — это сколько? Все объяснения крутятся вокруг качественных и довольно размытых характеристик, что большие Big Data – это когда сложно обработать имеющимися средствами. Я не могу дать внятное объяснение, что нужно понимать под термином Big Data. В моем понимании, если производительности текущих систем не хватает, значит нынешний объем данных для текущей задачи и является большим. Многие упускают из виду способ обработки данных. Считается, что все зависит только от объема данных, но это не так. Если речь идет о простом подсчете итогов, то терабайты данных – это не так уж и много, можно рассчитывать «на лету». А вот попробуйте построить сложную модель, например, прогноз спроса с учетом влияния сотни факторов или построить модель оптимизации производства, тут даже обработка миллионов записей может занять очень много времени.
— Можно ли говорить о сформировавшемся рынке решений Big Data?
— Думаю, что рынок подобных решений был давно. Любая аналитическая платформа изначально претендует на то, чтобы обрабатывать большие объемы данных. Просто растет производительность систем, собираются программно-аппаратные комплексы. Со временем количество переходит в качество. Одно ясно, что на сегодня это очень дорогие решения. Рынок есть, но очень узкий.
— В какую сторону движется рынок – универсальных или специализированных решений Big Data?
— Рынок Big Data ничем не отличается от любого другого рынка. Найдется место и для универсальных, и для специализированных систем.
— С какими системами необходимо интегрировать решение Big Data, и в чем основные сложности такой интеграции?
— В идеале с любыми, где требуется принятие решений на основе анализа больших объемов данных. Очень много данных генерируют датчики, сайты, биллинговые системы, кассовые аппараты. Наиболее очевидные области, где требуется такая обработка — это взаимодействие с клиентами, оптимизация цепочек поставок, риски, в общем, все то, где сейчас используется Data Mining. Так что надо интегрировать с CRM, ERP-системами, интернет-магазинами, порталами… В общем, потенциально со всеми системами сбора данных компании.
— По каким сценариям в ближайшие годы будут развиваться рынки Big Data в западных странах и в России?
— Как я говорил ранее, я не вижу никаких существенных отличий рынка Big Data от любого другого. Будет как везде. От больших ожиданий и уникальных, дорогих проектов через разочарования к типовым проектам за вменяемые суммы.
BaseGroup Labs – профессиональный поставщик программных продуктов и решений в области анализа данных. Мы специализируемся на разработке систем для глубокого анализа данных, охватывающих вопросы сбора, консолидации, очистки данных, построения моделей и визуализации.