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 |
---|---|
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。 |
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。 |
3 | 大数据的目的是存储大量的数据并对其进行处理。 |
4 | 并行计算和其他复杂的自动化工具被用来处理大数据。 |
5 | 大数据操作由大数据专业人士处理。 |
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。 |
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。 |
8 | 大数据支持处理庞大的数据量。 |
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。 |
10 | 一些大数据工具是Apache Hadoop、Cloudera Distribution for Hadoop、Cassandra、MongoDB等。 |