РАЗЛИКА МЕЖДУ ГОЛЕМИ ДАННИ VS DATA SCIENCE VS DATA ANALYTICS

Анализ на данни или DA включва процеса на извличане от необработени данни. Анализатор на данни изследва набор от данни с помощта на специализирани инструменти и черпи ценна информация от тях. Data Analytics помага на различни търговски индустрии, учени и изследователи да вземат по-информирани решения. Изследователите и учените ги използват предимно за проверка или опровержение на научни модели, хипотези, докато предприятията ги използват за вземане на жизненоважни бизнес решения.

Наричан от „Икономика на цифровата ера“ от икономисти, „DATA“ вече е един от най-ценните ресурси в света. Докато суровите петроли могат да бъдат възобновяеми, наличните данни от друга страна са подем. Такъв бърз поток от данни отвсякъде, лидерите от всички сектори скоро ще осъзнаят силата на големите данни.

Въпреки че всички бизнеси искат да използват данни за отговорни бизнес решения, важно е да знаете как данните могат да променят пейзажа на компаниите.

1. Визуализация на данни

Анализаторът трябва да работи с огромен обем данни, който често продължава да се трупа бързо. Човешкият мозък обаче обработва много по-добре с графични изображения, отколкото колони и редове от числа.

Ето защо е важно за всеки анализатор да преобразува числови данни във вълнуващи визуализации, използвайки подходящи инструменти. Данните за визуализация помагат на всеки в дадена организация да научи различни понятия с лекота. При правилна визуализация на данните не е необходимо да се прави комплексен анализ, за ​​да се идентифицират нови модели в данните.

За съжаление, повечето фирми разглеждат визуализацията на данни като лукс, а не да го поставят в категория на необходимостта. Това, което те не разбират, е, че правят това, те оставят ценни прозрения и реалният потенциал на данните никога не се реализира в действителност. Данните не само трябва да са в ръцете на анализаторите, но трябва да са достъпни за анализ от всички основни бизнес функции.

Бизнесът може да се наслади на няколко инструмента за визуализация, достъпни онлайн, които не само предлагат лесен потребителски интерфейс, но и представят данните по ефективен начин за разказване на истории.

2. Разнообразие от данни

Data Analytics често се справя с разнообразен набор от данни. Повече данни често символизират повече прозрение, при условие как анализаторът ги използва правилно. Получаването на данни изисква много усилена работа, особено когато се работи за разнообразието на данните. Осигуряването на разнообразие от данни включва предварителни умения на изследователите, които трябва да знаят как да се справят с различни източници, да преструктурират неструктурирани данни и да сглобяват разнообразни набори от данни. Поради липсата на умения, много предприятия са изправени пред предизвикателства, докато обработват разнообразието от данни.

Съхраняването на данни дори не е проблем. Различни източници като склад за данни, съхранение в облак или дори десктоп изглеждат добре за съхранение на данни. Въпреки това, за да се предпазите от загуба на данни, идеалът му е да съхранявате (структурирани или неструктурирани) данни в първокласно облачно пространство. Анализът на данни помага при комбинирането на различни данни за оптимизиране на бизнеса. Например, една компания може да комбинира данни за продажби, социални и метеорологични условия изцяло, за да определи своя рекламен бюджет в маркетинга.

В анализа на данните анализаторите използват инструменти за смесване на данни, за да преодолеят разликата между различни източници. Всеки, който е нов в анализа на данни, трябва да се научи как да изгражда базови данни за успешен анализ.

3. Гъвкава аналитичност

В традиционните проекти за бизнес разузнаване анализаторите отнемаха години, за да намерят решение. С днешния динамичен пазарен сценарий бизнесът не може да си позволи толкова дълго време, за да вземе решение. При постоянно променящо се пазарно пространство човек има нужда от гъвкава анализа, която променя подхода на бизнес интелигентността и намалява времето за постигане на стойност. С появата на модерни инструменти на пазара не е нужно да чакаме месец за продуктивна бизнес информация. Сега бизнес прозренията са постижими в рамките на седмици в сравнение със стари времена, които отнеха месеци.

Data Analytics помага в сътрудничество с продуктивни фактори и създаване на изключителни решения. Бизнесът може да комбинира сурови данни, експертните познания на анализаторите, хора с познания в областта на домейните и набор от хипотези, за да излезе с разширени бизнес идеи. Анализ осигурява по-бърза доставка на резултати от данни, което помага на бизнеса да реши дали да вземе дългосрочна или ad hoc стратегия.

4. Анализ на самообслужване

Повечето компании смятат, че работата с данни изисква уменията на напредналите програмисти, но пейзажът се промени значително с появата на нови технологии. Бариерите между предварителните програмисти и стандартните анализатори стават все по-ниски, когато се появява все по-удобен за потребителя интерфейс.

С помощта на модерни инструменти за анализи всеки може да стане учен с данни, без да го задълбочава. С правилното използване на усъвършенствани инструменти за анализ и осигуряване на необходимо обучение за анализатори на данни, бизнесът може бързо да извлече ползите от анализа на данните. Компанията може да наеме професионални обучители от реномирана организация, които могат да предоставят основни обучителни умения на служителите.

Data Analytics може да бъде средство за самообслужване за бизнеса, но самообслужването никога не може да замени самодостатъчността. Компанията винаги се нуждае от здрава ИТ инфраструктура за изпълнение на плановете в действия.

5. Разширена аналитичност

Разширената аналитика включва широк спектър от проучвания, водещи до значителни промени и подобрения в бизнес практиките. Най-съществената разлика между традиционната аналитика и напредналата анализа е техният подход. Конвенционалният анализ анализира историческите данни, докато усъвършенстваните инструменти за анализи прогнозират бъдещи събития и поведение. Подобна прогноза подпомага бизнеса в прилагането на анализ „какво-ако“ и прогнозирането на резултата от потенциална промяна в бизнес стратегиите.

Авансовата аналитика обхваща всички аналитични категории като прогнозен анализ, извличане на данни, анализи на големи данни и машинно обучение. Всички проспериращи индустрии като маркетинг, управление на риска, икономика и здравеопазване използват усъвършенствана аналитика, бизнесът често използва анализи, за да събира информация за миналите тенденции.

Това, което повечето компании често забравят е, че те могат да използват данни и за бъдещи прогнози. Например маркетинговият екип може да използва напреднали анализи, за да прогнозира модела на поведение на потребителите в мрежата и може да предвиди кой потребител ще кликне върху връзка. Доставчиците на здравни грижи могат да използват помощта на предписващ анализ, за ​​да установят вероятността за възстановяване на пациента, когато са изложени на конкретно лечение. Усъвършенстваният анализ също помага на мрежовите доставчици да предвидят мрежови грешки, което им позволява да предприемат превантивни мерки.

ГОЛЯМА ИНФОРМАЦИЯ

Big Data се състои от големи парчета сурови данни, събирани, съхранявани и анализирани по различни начини. Големите организации използват тези данни, за да увеличат производителността си и да вземат по-добри решения. Big Data се предлага както в структурирана, така и в неструктурирана форма. Докато структурираните данни са по-удобни за анализиране, неструктурираните данни се нуждаят от повече усилена работа. Структурираните данни се организират и съхраняват в база данни, докато неструктурираните данни се състоят от няколко типа формати. Освен това традиционните модели данни и процесът не работи по време на Тълкуване в неструктурирани данни.

Big Data предоставя няколко предимства на организации, които искат да подобрят бизнеса си чрез по-аналитичен подход и имат конкурентно предимство в обслужването на своите клиенти по-добре в сравнение с други компании.

3 V от големи данни: Big Data се отличава с три основни фактора

1 .Висък обем
 Big Data включва голям обем от данни, събрани от различни източници. Източниците включват бизнес транзакции, социални медии и информация от данни от машина на машина или сензор. Големите данни събират данни от тези източници чрез наблюдение и проследяване на техните минали тенденции.

2. Висока скорост
 Big Data работи по-бързо в сравнение с други данни, тъй като информацията идва с бърза скорост и трябва да се справя навреме. Анализирайки поточните данни в реално време, анализаторите предоставят ценен анализ точно навреме.

3. Високо разнообразие
 Big Data се състои от множество формати и разновидности. Те могат да бъдат структурирани и да се предлагат със статистическа база данни, или могат също така да бъдат неструктурирани под формата на текстови документи, аудио, видео, данни за маркиране на акции и имейл.

Как анализаторите на данни създават успешна стратегия за големи данни?

За да извлече реалните ползи от Big Data, една компания трябва да се съсредоточи върху успешното използване на събраните данни, а не да се концентрира върху събирането на огромно количество данни. За да разкрие реалния потенциал на Big Data, компанията трябва да прилага уникални стратегии. Фирма има много възможности да събира данни и да ги анализира.

Успешното внедряване на резултатите от Big Data в

Спестяване на разходи: Някои продуктивни инструменти като Hadoop и облачна анализа работят чудесно за компаниите, които се занимават с Big Data. Тези инструменти помагат при идентифицирането на методи, които са по-ефективни за осъществяване на бизнес и могат да съхраняват голямо количество данни. Такива фактори помагат на компанията да спести значителна сума пари.

По-бърза доставка: Използването на бизнеса с анализи в паметта може да помогне при решаването на сложни и чувствителни към времето бизнес сценарии в малък период от време. Тези инструменти помагат на компанията да идентифицира нови източници на данни и да взема по-бързи решения.

Разработване и модифициране на продукти: Big Data разкрива текущата тенденция на клиентите и какво е необходимо, за да ги удовлетвори. Въз основа на новите данни, предприятията могат да създават нови продукти или да променят съществуващи продукти според нуждите на техните целеви клиенти.

Разбиране на пазарния сценарий: Разбирането на текущите маркетингови условия чрез използване на Big Data е лесна задача. Анализаторите могат да проверят поведението на клиентите на дадена компания и да разберат най-закупените продукти. С такива прозрения, компанията може да отдели повече бюджет за производството на продуктите, за да се погрижи за повече клиенти.

Управление или подобряване на онлайн репутацията: Функцията за анализ на настроенията на Big Data Tools помага при анализиране на отзивите от клиентите за конкретна компания. Сега една компания може да знае какво мислят клиентите си за нейните продукти и услуги. Ефективният мониторинг и подобряване на онлайн присъствието на бизнеса може да помогне на бизнеса да остане пред конкурентите си.

Повечето компании използват анализираните данни, за да се конкурират на пазара, да иноватират нови продукти за клиентите и да улавят стойности. Използването на Big Data нарасна експоненциално и ще продължи да расте и в бъдеще. Използвайки силата на Big Data, компаниите могат да се подобрят, за да надминат своите конкуренти и да установят звездно присъствие на пазара.

Big Data помага на организациите да създадат нови възможности за растеж и изцяло нови категории компании, които могат да комбинират и анализират отраслови данни. Тези компании разполагат с достатъчно информация за продуктите и услугите, купувачите и доставчиците, предпочитанията на потребителите, които могат да бъдат уловени и интерпретирани.

Той също така разбира и оптимизира бизнес процесите. Търговците на дребно могат бързо да оптимизират запасите си въз основа на прогнозни модели, генерирани от данните от социалните медии, тенденциите в търсенето в мрежата и прогнозите за времето.

НАУКА НА ДАННИТЕ

Data Science включва вземане на ценни решения и прогнози, използвайки прогнозна причинно-следствена анализа, машинен език и машинно обучение.

Какво представлява прогнозната причинно-следствена анализа?

Прогнозната причинно-следствена анализа е метод, при който бизнесът може да предвиди футуристичния резултат от определено събитие. Например, компаниите, които предоставят пари на кредит, често се сблъскват с проблеми по време на кредитни плащания от клиенти. Използвайки прогнозна причинно-следствена анализа, фирмите могат да изчислят вероятността клиентите да плащат заема си навреме, като преминат през тяхната история на плащанията.

Какво е предписващ анализ?

Предписателната аналитичност е доста напреднала по всички начини. Той може да създаде бизнес модел, който може да взема свои собствени решения и да се променя според динамичните тенденции на пазара. Въпреки че това е ново в тази област, но предлага доста отлични продуктивни съвети за бизнеса. Освен прогнозиране на бъдещето, тя също така предлага широк спектър от предписани действия и възможни резултати от тези действия.

Самоуправляващият се автомобил на Google е идеалният пример за предсказуема анализа. Всеки самоуправляващ се автомобил събира някои данни и използва едни и същи данни на превозните средства; Google може да подобри производителността на автомобилите. Анализаторите изпълняват различни алгоритми върху събраните данни и ги преобразуват в интелигентност. Чрез прилагането на тази интелигентност Google може да подобри точността на автомобилите. Автомобилите могат да вземат решения като кога да завият кога да ускорят или забавят скоростта и кой път е по-удобен.

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение предлага широк спектър от анализи на данни. Включва:

1. Правене на прогнози: Алгоритмите за машинно обучение определят бъдещата тенденция на компанията по най-добрия възможен начин. Ако финансовата компания иска да изгради модел, за да открие бъдещите тенденции, всичко, от което се нуждае, са данните за транзакциите на компанията. Данните Учените използват тези данни и обучават машините на тях. Например, използвайки исторически запис на измамни покупки, компания може да изгради модел за откриване на измами.

2. Откриване на модели: За да направи точна прогноза, една компания трябва да има достатъчно параметри, но липсата на параметри ограничава точността на прогнозите. В такъв случай учените или анализаторите на данни трябва да използват своите умения, за да намерят скритите модели в предоставения набор от данни и да излязат с прогноза. Недостъпността на предварително дефинирано групиране на данни може да е проблем, но използвайки алгоритъма за клъстериране, този проблем може бързо да бъде разрешен.

Например телефонна компания, която иска да постави кули в регион за установяване на своята мрежа, може да използва клъстерна техника, за да намери местата на кулата. Техниката на клъстера чете моделите на набора от данни и прогнозира кой регион е идеален за установяване на кула, така че клиентите да получават оптимална сила на сигнала.

По какво се различават учените от данни от анализаторите на данни:

  1. Учен с данни използва своите умения, за да прогнозира бъдещето, използвайки минали модели, докато работата на анализаторите на данни е да намират смислена информация от предоставените данни.
  2. Учен с данни анализира данните и повдига въпроси, докато анализаторът на данни намира отговора на всички различни въпроси, възникващи в съзнанието на бизнесмените. Накратко, учен с данни се занимава повече с това, ако, от друга страна, анализа на данните участва в ежедневния анализ.
  3. Работата на учения за данни е не само за справяне с бизнес проблемите, но и за предоставяне на точни прогнози за бизнеса. Анализаторите на данни обаче се занимават само с бизнес въпроси, а останалото се намира в ръката на администрацията.
  4. За да извлича информация от данни, ученият по данни използва машинно обучение, докато анализаторът на данни използва R / SAS инструменти.
  5. Учените за данни комбинират различни източници и установяват връзка между тях. Основно данните учени използват различни източници, проучват ги и ги изследват. Въпреки това, анализаторите на данни използват само данни от една референция за разследване и проучване.
  6. Степента на точност на данните учени е до 90%. Докато анализаторите на данни работят, за да работят по въпросите, предоставени им от ръководството.
  7. Data Scientist формулират въпроси, чиито отговори ще се окажат полезни за бизнеса. Анализаторите на данни от друга страна решават само един въпрос и го предават на властите.

Роля и отговорности на учените по данни

Учен с данни започва своята работа чрез изчистване и обработка на данните. Чрез точните прогнози на бизнес проблемите, ученият по данни предлага бъдещи резултати на бизнеса. Учените за данни трябва да притежават умения за разработване на модели за машинно обучение и аналитични методи. Освен това, те трябва да създават нови въпроси, като имат предвид предимството на бизнеса. Те също трябва да научат отлични умения в използването на най-съвременните методи за събиране на данни. Работата на анализатора на данни е да представя резултатите по точен начин, заедно с работата върху ad-hoc анализа.

Роля и отговорности на анализатора на данни

Първото нещо, което анализаторът на данни трябва да направи, е да идентифицира грешки и да провери достоверността на придобитите данни. С успешното картографиране и проследяване на данните те помагат при решаване на проблеми, възникващи в бизнеса. Analytics трябва да установи отлична координация с инженерите, така че да придобие нови данни. Идеалният анализатор на данни извършва статистически анализ на дадени данни, за да разработи смислен изход от тях.

Науката за данни е смесица от умения в три основни области

1. Математически експертизи

Работата на учените с данни е да придобият количествени умения. Учените по данни изкопават проницателни данни и изграждат продукти с данни, използвайки своите количествени умения. Данните съдържат текстури, корелации и измерения, които само човек със здрави математически умения може да осъзнае само. Прилагането на евристиката и количествените техники за намиране на решения се превръща в загадка за учените с данни. Докато изгражда успешен аналитичен модел за бизнес, той изисква основата на механиката на високите класове на математическите приложения.

Популярно погрешно схващане в науката за данни е свързано с използването на статистически данни. Повечето вярват, че статистиката е единственото умение, което се изисква при обработката на данни, но истината изглежда различна. В действителност има два типа статистика, класическа и байесова. Често хората мислят, че статистиката е само традиционна статистика, но е важно за ученията на данни да знае и за байесовската статистика.

2. Технология и хакерство

В науката за данни хакерството не означава проникване в нечий компютър, а означава използване на креативност и изобретателност за изграждане на неща и намиране на интелигентни решения на проблемите. Учените по данни трябва да притежават превъзходни познания за това как да обработват значителни данни и да решават сложни алгоритми. За целта човек се нуждае от инструменти, далеч по-напреднали от Excel. Учените по данни трябва да имат адекватни познания за кодиращи езици като SQL, R, Python и SAS. Други думи, които трябва да знаете, включват java, Julia, Scala и т.н. За да работи кодът, информатологът трябва да притежава изключителни умения да пренасочва пътя си и да преодолява техническите предизвикателства.

Едно от най-често срещаните технически предизвикателства при събирането на данни са географските бариери и ненужните правителствени правила, когато става въпрос за достъп до уебсайтове от различни страни. Използването на надеждна прокси услуга като limeproxies.com може да реши проблема за няколко секунди.

Учен с данни трябва да знае как да свърже всички парчета, за да постигне продуктивен резултат. Изследователят на данни трябва да е мислител на твърди алгоритми и да има знания за справяне с критични проблеми и да ги реинтегрира за решаване на проблемите.

3. Силна бизнес проницателност

Учен с данни също трябва да действа като тактически бизнес консултант. Решаването на основните бизнес проблеми изисква не само технически и математически умения, но и силни бизнес ориентирани умения. Учените по данни имат отговорността да виждат данните и да ги превеждат в нещо, което помага за растежа на компанията заедно с решаването на различни проблеми. Те трябва да дойдат с такова наративно решение и прогнозиране, че то ще даде ценна представа за бизнеса и ще насочи другите.
 Учените за данни трябва да са в съответствие с проектите за научни данни и бизнес целите. Данните и данните учени са взаимнозависими. Огромен брой достоверни данни няма да могат да помогнат на бизнеса, ако няма добри учени за данни, които да извлекат стойността на данните, като използват математика, данни и технологии.