“बिग डेटा” और “डेटा एनालिटिक्स” के बीच अंतर क्या है? Big Data vs Data Analytics

डेटा हर बिजनेस सेक्टर का हिस्सा बन गया है। इसलिए, विशाल डेटा से निपटने के लिए, विभिन्न उपकरण, तकनीक और कौशल विकसित हुए हैं। डेटा के एक बड़े सेट को प्रबंधित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ उपकरण और तकनीकें बड़े डेटा, डेटा एनालिटिक्स, डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और एआई हैं। भले ही ये डोमेन समान लगते हैं, लेकिन उनके पास एक बड़ा अंतर है। इस लेख के माध्यम से, हम बड़े डेटा और डेटा एनालिटिक्स के बीच महत्वपूर्ण अंतरों को उजागर करेंगे।What is the difference between “Big Data” and “Data Analytics”?

बिग डेटा, जैसा कि नाम से पता चलता है, डेटा का एक बड़ा और जटिल सेट है जो नए डेटा स्रोतों से प्राप्त होता है। डेटा के बड़े सेट प्रकृति में जटिल हैं और डेटा विज्ञान तकनीकों के पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके निपटा नहीं जा सकता है। जबकि, डेटा एनालिटिक्स शब्द का अर्थ है किसी विशिष्ट उद्देश्य के लिए नए पैटर्न या रुझान खोजने के लिए कच्चे डेटा का विश्लेषण करना।

बिग डेटा क्या है?

बिग डेटा डेटा का बड़ा और जटिल सेट है जो सार्थक अंतर्दृष्टि का उत्पादन करने के लिए एकत्र करने, व्यवस्थित करने और विश्लेषण करने के लिए पारंपरिक उपकरणों की क्षमता से परे है। वॉल्यूम, वैराइटी और वेग बिग डेटा की तीन विशेषताएं हैं।

वॉल्यूम डेटा के आकार को संदर्भित करता है जो हर दिन उत्पन्न होता है। बड़े डेटा को संसाधित करते समय डेटा के आकार या मात्रा पर विचार किया जाता है।

विविधता का अर्थ है संरचित और असंरचित डेटा सहित डेटा के विभिन्न स्रोत। पारंपरिक डेटा सेट के स्रोत सीमित थे, लेकिन तकनीक में वृद्धि के साथ, डेटा विभिन्न स्रोतों से आता है; स्रोत पीडीएफ, ईमेल, वीडियो आदि के रूप में हो सकते हैं।

वेग, जैसा कि नाम से पता चलता है, का अर्थ है कि डेटा किस गति से उत्पन्न और संसाधित होता है। बड़े डेटा की यह विशेषता बड़ी मात्रा में डेटा को जल्दी और कुशलता से संसाधित करने में महत्वपूर्ण है।

बड़े डेटा की उपर्युक्त विशेषताएं बड़ी मात्रा में डेटा के भंडारण और प्रसंस्करण की लागत को कम करके किसी भी व्यवसाय के निर्णय को निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, जिससे व्यवसाय को काम में तेजी लाने और ग्राहकों के लिए नए उत्पादों और सेवाओं का उत्पादन करने में मदद मिलती है।

डेटा एनालिटिक्स क्या है?

डेटा एनालिटिक्स सुसंगत जानकारी प्राप्त करने के लिए कच्चे डेटा को संसाधित और विश्लेषण करने की विधि है। डेटा एनालिटिक्स सूचित निर्णय लेने में मदद करता है, बेहतर ग्राहक जानकारी और रुचि प्रदान करता है, और बेहतर विपणन के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि देता है।

कुछ लोकप्रिय डेटा एनालिटिक्स टूल पायथन, आर, झांकी, अपाचे स्पार्क, सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर आदि हैं। आजकल, डेटा एनालिटिक्स एप्लिकेशन का उपयोग कई क्षेत्रों जैसे हेल्थकेयर, लॉजिस्टिक्स, रिटेल, बैंकिंग, मैन्युफैक्चरिंग और अन्य में किया जाता है।

बिग डेटा बनाम डेटा एनालिटिक्स: महत्वपूर्ण अंतर

वर्ण बिग डेटा डेटा एनालिटिक्स
प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता बिग डेटा का डोमेन डेटा माइनिंग, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और मशीन लर्निंग जैसे कुछ प्रोग्रामिंग कौशल की मांग करता है। डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में आने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल के उन्नत स्तर में महारत हासिल करने की आवश्यकता नहीं है। पायथन, आर और अन्य क्वेरी भाषाओं का केवल एक बुनियादी ज्ञान पर्याप्त है।
कोडिंग भाषा पायथन बिग डेटा के लिए सबसे लोकप्रिय कोडिंग भाषा है, हालांकि, जावा, आर, स्कैला और एसक्यूएल का उपयोग बिग डेटा परियोजनाओं के लिए कोडिंग भाषाओं के रूप में भी किया जाता है। एसक्यूएल पायथन और आर के साथ सबसे आम कोडिंग भाषा है।
गुंजाइश बिग डेटा मैक्रो स्तर पर काम करता है और निर्णय लेने की प्रक्रिया को बेहतर बनाने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा का विश्लेषण करता है। डेटा एनालिटिक्स का उपयोग किसी भी व्यवसाय में विशिष्ट जानकारी खोजने के लिए प्रतिबंधित है।
लक्ष्य बिग डेटा का लक्ष्य बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करना और मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए इसका विश्लेषण करना है। डेटा एनालिटिक्स का उद्देश्य कच्चे डेटा और प्रक्रिया को इकट्ठा करना और व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए नए पैटर्न और रुझानों का पता लगाना है।
औजार कुछ प्रसिद्ध बिग डेटा टूल हडोप, स्टॉर्म, एचपीसीसी, कैसेंड्रा, आँकड़े आईक्यू, काउचडीबी, पेंटाहो और फ्लिंक हैं। लोकप्रिय डेटा एनालिटिक्स टूल अपाचे स्पार्क, एक्सेल, पायथन, आर, टेंसरफ्लो, अमेज़ॅन क्विकसाइट, अमेज़ॅन किनेसिस आदि हैं।

बिग डेटा बनाम डेटा एनालिटिक्स: जॉब प्रोफाइल

बिग डेटा नौकरियों के लिए विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है लेकिन कुशल श्रमिकों का प्रवाह बहुत कम होता है। वास्तव में, बड़ी कंपनियां बड़ी मात्रा में डेटा से निपटने के लिए पेशेवरों की तलाश कर रही हैं और एक सुंदर पैकेज के साथ विभिन्न भूमिकाएं प्रदान कर रही हैं। बिग डेटा में करियर बनाने के लिए कुछ जॉब प्रोफाइल नीचे उल्लिखित हैं।

जॉब प्रोफाइल नौकरी का विवरण औसत वार्षिक वेतन
बिग डेटा विश्लेषक एक बिग डेटा विश्लेषक बाजार का अध्ययन करता है और भविष्य के व्यावसायिक निर्णयों में मदद और मार्गदर्शन करने और बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करता है। 4 – 15 एलपीए
बिग डेटा डेवलपर बिग डेटा डेवलपर्स कोड और प्रोग्राम हडोप एप्लिकेशन विभिन्न डेटाबेस और प्रोग्रामिंग भाषाओं जैसे जावा, सी ++, रूबी, और बहुत कुछ का उपयोग करते हैं 4 – 14 एलपीए
द्वि विशेषज्ञ बीआई विशेषज्ञ डेटा पुनर्प्राप्ति का प्रबंधन करते हैं और एक संगठन के लिए इसका विश्लेषण करते हैं। एक बीआई विशेषज्ञ के कर्तव्यों में डेटा बिंदुओं को व्यवस्थित करना, संगठन की आवश्यकता निर्धारित करने के लिए डेटा का विश्लेषण करना और ऊपरी प्रबंधन और आईटी विभाग के बीच परिणामों का संचार करना शामिल है। 6.5 – 24 एलपीए
डाटा साइंटिस्ट डेटा वैज्ञानिक किसी संगठन के निर्णय लेने के साथ मिलकर काम करने के लिए डेटा के बड़े सेट को निकालते हैं, विश्लेषण करते हैं और व्याख्या करते हैं। डेटा वैज्ञानिक डेटा प्रस्तुत करने के लिए एल्गोरिदम, डेटा संरचनाओं, एआई, एमएल आदि का उपयोग करते हैं। 10 – 25 एलपीए

डेटा एनालिटिक्स नौकरियां महत्वपूर्ण कार्यों से निपटने के लिए अत्यधिक पेशेवरों की मांग करती हैं। अपने क्रिटिकल वर्क की वजह से डिमांड ज्यादा है। वास्तव में, पैकेज और इसके साथ आने वाले भत्ते काफी सभ्य हैं। डेटा एनालिटिक्स उद्योग निम्नलिखित नौकरी भूमिकाएं प्रदान करता है।

जॉब प्रोफाइल नौकरी का विवरण औसत वार्षिक वेतन
डाटा विश्लेषक डेटा विश्लेषक किसी व्यवसाय के ग्राहकों से संबंधित समस्याओं को हल करने के लिए सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करते हैं। डेटा विश्लेषक कच्चे डेटा का उपयोग करते हैं और बेहतर निर्णय लेने में मदद करने के लिए उन्हें अंतर्दृष्टि में बदल देते हैं। 7 – 15 एलपीए
डेटा आर्किटेक्ट डेटा आर्किटेक्ट्स एक कंपनी के डेटाबेस को बनाए रखते हैं और संरचनात्मक और इंस्टाल समाधानों की पहचान करते हैं। डेटा आर्किटेक्ट डेटाबेस समाधान बनाने, आवश्यकताओं का मूल्यांकन करने और डिज़ाइन रिपोर्ट तैयार करने के लिए ज़िम्मेदार हैं। 8 – 21 एलपीए
मशीन लर्निंग इंजीनियर एमएल इंजीनियर एल्गोरिदम उत्पन्न करने और बेहतर भविष्यवाणियां करने के लिए विशाल डेटा सेट को संभालने और लाभ उठाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम का निर्माण करते हैं। 7.5 – 22 एलपीए
डेटाबेस व्यवस्थापक एक डेटाबेस व्यवस्थापक एक डेटाबेस के प्रदर्शन, अखंडता और सुरक्षा में सुधार करने के लिए जिम्मेदार है। डीबीए किसी भी प्रकार के डेटा नुकसान की रक्षा के लिए नीतियों और प्रक्रियाओं के साथ अपडेट रहते हैं। 8 – 23 एलपीए

बिग डेटा बनाम डेटा एनालिटिक्स में जिम्मेदारियां

बिग डेटा जिम्मेदारियां व्यक्ति की नौकरी प्रोफ़ाइल पर निर्भर करती हैं। लेकिन बिग डेटा के क्षेत्र में बुनियादी जिम्मेदारियों का उल्लेख नीचे किया गया है।

  • वे वास्तविक समय स्थितियों का विश्लेषण और निगरानी करने के लिए जिम्मेदार हैं।
  • बेहतर निर्णय लेने के लिए डेटा के सेट से परिणाम निकालना।

डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में कुछ बुनियादी जिम्मेदारियां हैं

  • डेटा एकत्र करना, और डेटा को समझने योग्य बनाने के लिए इसे संसाधित करना और सारांशित करना।
  • नए पैटर्न और रुझानों का विश्लेषण करें।
  • मूल्यवान जानकारी निकालना।

बिग डेटा बनाम डेटा एनालिटिक्स: कोर कौशल आवश्यक

बिग डेटा और डेटा एनालिटिक्स दोनों को कार्यों को पूरा करने के लिए मुख्य कौशल की आवश्यकता होती है। बिग डेटा में एक अच्छी नौकरी पाने के लिए निम्नलिखित मुख्य कौशल शामिल हैं:

  • प्रोग्रामिंग भाषाएँ
  • डेटा माइनिंग
  • बिग डेटा उपकरण

डेटा एनालिटिक्स उद्योग में आने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति को निम्नलिखित कौशल प्राप्त करना चाहिए:

  • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
  • डाटा में गड़बड़ी
  • गणितीय और सांख्यिकीय ज्ञान
  • आर और पायथन की तरह प्रोग्रामिंग ज्ञान

समाप्ति

हाल के दिनों में, डेटा उत्पादन तेजी से बढ़ा है। बड़ी टेक कंपनियां, हेल्थकेयर और व्यवसाय विशाल डेटा उत्पन्न कर रहे हैं जिसे संभालने के लिए विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है। इसलिए, वास्तविक दुनिया के मुद्दों से निपटने के लिए विभिन्न तरीकों को अपनाया गया है; जिसके लिए बिग डेटा, डेटा एनालिटिक्स और अन्य लोग इंसानों को उनके काम को आसान बनाने में मदद कर रहे हैं। निर्णायक रूप से, बिग डेटा और डेटा एनालिटिक्स दोनों का उपयोग पेशेवरों द्वारा विशाल डेटा सेट को संभालने और उनमें से मूल्यवान जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जाता है। चूंकि दुनिया अधिक डेटा-केंद्रित हो रही है और असाधारण रूप से बढ़ रही है, इसलिए बिग डेटा और डेटा एनालिटिक्स दोनों वर्तमान समय में समान रूप से महत्वपूर्ण हैं।

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