ビッグデータとデータ分析の違い

ビッグデータとは、大量のデータを指します。このデータは、構造化、非構造化、または半構造化できます。 Hadoopなどのフレームワークを使用すると、ビッグデータを分散環境に保存して並列処理できます。対照的に、データ分析は、結論を引き出すためにデータセットを調べるプロセスです。これは、ビジネスリスクを軽減することにより、より良い意思決定を行い、運用効率を向上させるのに役立ちます。簡単に言えば、データ分析はビッグデータに適用されます。

ビッグデータ、データ分析

ビッグデータとは

データはすべての組織にとって重要です。データを保存して分析すると、生産性が向上し、ビジネスの洞察を得るのに役立ちます。毎日大量のデータが収集されます。この大量のデータを格納するためにリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）を使用することは困難です。この種の大きなデータセットはビッグデータと呼ばれます。

プロパティ

ビッグデータには、ボリューム、速度、多様性という3つの主要な特性があります。

音量 –データの量を定義します。テラバイト、ペタバイト、エクサバイトなどで測定されます。

速度 –データが生成される速度を指します。科学実験、軍事作戦、およびリアルタイムアプリケーションには、高速データ生成が必要です。

バラエティ –データのタイプを説明します。データは、テキスト、オーディオ、ビデオ、画像、XMLなどのさまざまな形式をとることができます。

ビッグデータはビッグデータの専門家によって処理されます。彼らは、JavaやScalaなどの言語のプログラミング知識と、MongoDBなどのNoSQLデータベースの知識を持っています。また、Hadoopのような分散システムやフレームワークに関する知識もあります。

データ分析とは

データ分析では、データを収集、分析、変換して、結論を導き出し、問題を解決するために、データに隠されている有用な情報を発見します。これは、ビジネスの利益を向上させるためにデータセットに統計分析を適用するプロセスにすぎません。データ分析は、ビジネス、科学、研究、社会科学、健康管理、エネルギー管理などの複数の分野で使用されています。

図2：データ分析のグラフ

データ分析では、データ分析者は複数のタスクを実行します。プロセスを収集し、データを要約します。彼らはデータにアルゴリズムを適用して意思決定を行います。また、レポートおよび視覚化ツールを使用して、レポート、チャート、およびグラフを設計および作成します。データアナリストは、PythonやRなどの言語でのプログラミングの知識、統計および数学のスキル、データの視覚化のスキルを持っている必要があります。

ビッグデータとデータ分析の違い

意味

ビッグデータは、従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアを使用して処理するのが難しい大量の複雑なデータです。データ分析は、有用な情報を発見し、意思決定をサポートすることを目的として、データを検査、クレンジング、変換、およびモデリングするプロセスです。これは、ビッグデータとデータ分析の基本的な違いを説明しています。

使用法

ビッグデータとデータ分析のもう1つの重要な違いは、それらの使用法です。ビッグデータの使用は、システムのボトルネックを特定すること、大規模なデータ処理システム、および高度にスケーラブルな分散システムを特定することです。データ分析の使用は、結論を出し、意思決定を行い、重要なビジネス洞察を行うことです。

職業

必要なスキル

また、ビッグデータアナリストは、プログラミング、NoSQLデータベース、分散システム、およびHadoopなどのフレームワークに関する知識を持っている必要があります。一方、データアナリストは、プログラミング、統計、および数学の知識を持っている必要があります。

結論

ビッグデータとデータ分析の違いは、ビッグデータは大量の複雑なデータであるのに対し、データ分析はデータを調査、変換、モデリングして有用な情報を認識し、意思決定をサポートするプロセスであるということです。簡単に言うと、データ分析をビッグデータに適用して、ビジネスの利益を向上させ、リスクを軽減することができます。