NS asıl fark büyük veri ve veri analitiği arasındaki büyük veri, büyük miktarda karmaşık veri iken veri analitiği, yararlı bilgileri tanımak ve karar vermeyi desteklemek için verileri inceleme, dönüştürme ve modelleme sürecidir.

Büyük veri, büyük miktarda veriyi ifade eder. Bu veriler yapılandırılmış, yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış olabilir. Hadoop gibi çerçeveler, büyük verileri paralel olarak işlemek için dağıtılmış bir ortamda depolamaya izin verir. Buna karşılık, veri analitiği, sonuç çıkarmak için veri kümelerini inceleme sürecidir. İş risklerini azaltarak daha iyi kararlar almaya ve operasyonel verimliliği artırmaya yardımcı olur. Özetle, veri analitiği büyük verilere uygulanır.

Büyük Veri, Veri Analitiği

Büyük Veri Nedir?

Veriler her kuruluş için önemlidir. Verileri depolamak ve analiz etmek, üretkenliği artırır ve iş içgörülerinin alınmasına yardımcı olur. Günlük olarak büyük miktarda veri toplanır. Bu devasa verileri depolamak için İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemlerini (RDBMS) kullanmak zordur. Bu tür büyük veri kümesine büyük veri denir.

Özellikler

Büyük verinin hacim, hız ve çeşitlilik olarak bilinen üç ana özelliği vardır.

Ses – Veri miktarını tanımlar. Terabayt, Petabayt ve Exabyte vb. ile ölçülür.

Hız – Verinin oluşturulduğu hızı ifade eder. Bilimsel deneyler, askeri operasyonlar ve gerçek zamanlı uygulamalar, yüksek hızlı veri üretimi gerektirir.

Çeşitlilik – Veri türünü tanımlar. Veriler metin, ses, video, resim, XML vb. gibi çeşitli biçimlerde olabilir.

Büyük veri, büyük veri uzmanları tarafından işlenir. Java ve Scala gibi dillerde programlama bilgisi ve MongoDB gibi NoSQL veritabanlarında bilgi sahibidirler. Ayrıca Hadoop gibi dağıtılmış sistemler ve çerçeveler hakkında bilgi sahibidirler.

Veri Analitiği Nedir?

Veri Analitiği, sonuçlara varmak ve sorunları çözmek için içlerinde saklı olan yararlı bilgileri keşfetmek için verileri toplamayı, analiz etmeyi, dönüştürmeyi içerir. Basitçe, iş kazancını artırmak için bir veri seti üzerinde istatistiksel analiz uygulama sürecidir. Veri analitiği, işletme, bilim, araştırma, sosyal bilimler, sağlık hizmetleri ve enerji yönetimi gibi birçok alanda kullanılmaktadır.

Şekil 2: Veri Analitiğindeki Grafikler

Veri analitiğinde, veri analistleri birden fazla görevi yerine getirir. Süreçleri toplar ve verileri özetlerler. Karar vermek için verilere algoritmalar uygularlar. Ayrıca raporlama ve görselleştirme araçlarını kullanarak raporlar, çizelgeler ve grafikler tasarlar ve oluştururlar. Veri analistlerinin Python ve R gibi dillerde programlama bilgisine, İstatistiksel ve Matematiksel Becerilere ve Veri Görselleştirme becerilerine sahip olmaları gerekmektedir.

Büyük Veri ve Veri Analitiği Arasındaki Fark

Tanım

Büyük veri, geleneksel veri işleme uygulama yazılımı kullanılarak işlenmesi zor olan büyük hacimli karmaşık verilerdir. Veri analitiği, yararlı bilgileri keşfetmek ve karar vermeyi desteklemek amacıyla verileri inceleme, temizleme, dönüştürme ve modelleme sürecidir. Bu, büyük veri ve veri analitiği arasındaki temel farkı açıklar.

kullanım

Büyük veri ve veri analitiği arasındaki bir diğer önemli fark, kullanımlarıdır. Büyük verilerin kullanımı, büyük ölçekli veri işleme sistemleri ve yüksek düzeyde ölçeklenebilir dağıtılmış sistemler için sistem darboğazlarını belirlemektir. Veri analitiğinin kullanımı, sonuçlara varmak, kararlar almak ve önemli iş içgörüleri elde etmektir.

meslekler

İstenen yetenekler

Ayrıca büyük veri analistlerinin programlama, NoSQL veritabanları, dağıtılmış sistemler ve Hadoop gibi çerçeveler hakkında bilgi sahibi olmaları gerekmektedir. Oysa veri Analistlerinin programlama, istatistik ve matematik bilgisine sahip olmaları gerekir.

İlişkili Disiplinler

Büyük veri finansal hizmetler, iletişim, bilgi teknolojisi ve perakendede bulunurken, veri analitiği iş, bilim, sağlık, enerji yönetimi ve bilgi teknolojisinde kullanılır.

Çözüm

Büyük veri ve veri analitiği arasındaki fark, büyük verinin büyük miktarda karmaşık veri olması, veri analitiğinin ise yararlı bilgileri tanımak ve karar vermeyi desteklemek için verileri inceleme, dönüştürme ve modelleme süreci olmasıdır. Özetle, veri analitiği, iş kazancını artırmak ve riskleri azaltmak için büyük verilere uygulanabilir.

Referans:

1. “Büyük Veri.” Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 Eylül 2018, Buradan ulaşılabilir.2. "Veri analizi." Wikipedia, Wikimedia Foundation, 3 Eylül 2018, Buradan ulaşabilirsiniz.

Görünüm inceliği:

1. “BigData 2267×1146 beyaz” Camelia.boban tarafından – Commons Wikimedia2 aracılığıyla kendi çalışmanız (CC BY-SA 3.0). Pixabay aracılığıyla “1841554” (CC0)