ビッグデータとデータ分析の主な違いは、ビッグデータが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、意思決定を支援するプロセスであることです。
ビッグデータとは、膨大な量のデータのことを指します。
このデータは、構造化、非構造化、半構造化のいずれにも対応可能です。
Hadoopなどのフレームワークでは、ビッグデータを分散環境に保存し、並列処理することができます。
一方、データ解析は、データセットを検証して結論を導き出すプロセスです。
より良い意思決定を行い、ビジネスリスクを低減することで業務効率を向上させることができます。
簡単に説明すると、データ分析はビッグデータに適用されます。
ビッグデータとは
データはすべての組織にとって重要です。
データを蓄積し、分析することで、生産性を向上させ、ビジネス上の洞察を得ることができます。
日々、大量のデータが収集されています。
この膨大なデータを保存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。
このような大規模なデータセットをビッグデータと呼ぶ。
プロパティ
ビッグデータには、「量」「速度」「多様性」という3つの性質があります。
量 – データの量を定義する。
テラバイト、ペタバイト、エクサバイトなどの単位で測定される。
速度 – データが生成される速度のこと。
科学実験や軍事作戦、リアルタイムアプリケーションでは、高速なデータ生成が要求される。
バラエティ – データの種類を表す。
データは、テキスト、オーディオ、ビデオ、画像、XMLなど、さまざまな形式を取ることができる。
ビッグデータは、ビッグデータの専門家によって扱われる。
彼らは、JavaやScalaなどの言語のプログラミング知識と、MongoDBのような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の知識も持っています。
データアナリティクスとは
データ分析とは、データを収集、分析、変換し、その中に隠された有用な情報を発見して、結論を導き出し、問題を解決することです。
データ分析とは、データセットに統計的分析を適用し、ビジネス上の利益を向上させるプロセスです。
データ解析は、ビジネス、科学、研究、社会科学、ヘルスケア、エネルギー管理など、さまざまな分野で活用されている。
データ分析では、データ分析者は複数の作業を行う。
データを収集し、処理し、要約する。
また、データに対してアルゴリズムを適用し、意思決定を行います。
また、レポートや可視化ツールを使って、レポート、チャート、グラフを設計、作成します。
データアナリストには、PythonやRなどの言語でのプログラミング知識、統計・数学的スキル、データ可視化のスキルが求められます。
ビッグデータとデータアナリティクスの違い
定義
ビッグデータとは、従来のデータ処理アプリケーションソフトウェアでは処理が困難な、大量の複雑なデータのことです。
データ分析とは、有用な情報を発見し、意思決定を支援することを目的として、データを検査、クレンジング、変換、モデリングするプロセスです。
ここでは、ビッグデータとデータアナリティクスの基本的な違いについて説明します。
使用方法
ビッグデータとデータアナリティクスのもう一つの重要な違いは、その利用方法です。
ビッグデータの用途は、システムのボトルネックの特定、大規模なデータ処理システム、拡張性の高い分散システムなどです。
一方、データ分析は、結論を出し、意思決定を行い、ビジネス上の重要な洞察を得るために使用されます。
職業
さらに、ビッグデータを扱うのはビッグデータの専門家であり、データ分析を行うのはデータアナリストです。
必須スキル
また、ビッグデータアナリストには、プログラミング、NoSQLデータベース、分散システム、Hadoopなどのフレームワークの知識が要求されます。
一方、データアナリストには、プログラミング、統計、数学の知識が求められます。
関連する学問分野
ビッグデータが金融サービス、通信、情報技術、小売業などで見られるのに対し、データ分析はビジネス、科学、ヘルスケア、エネルギー管理、情報技術などで利用されている。
結論
ビッグデータとデータ分析の違いは、ビッグデータが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、意思決定を支援するプロセスであることです。
簡単に言うと、データアナリティクスはビッグデータに適用することで、ビジネス上の利得を向上させ、リスクを低減させることができる。
