大数据分析和大数据工程的区别

Yang 59

大数据分析和大数据工程的区别主要在于以下几点:一、定义不同;二、作用不同;三、处理的问题不同;四、岗位职责不同。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析;大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程。

一、定义不同

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程。随着当今社会大数据技术的应用越来越多,各地政府都在积极建设大数据管理机构,就是在推进大数据工程的落地,让大数据建设运营体系更加规范化。

二、作用不同

大数据分析则是对已有的海量数据进行分析,从中提取有价值的信息,大数据工程主要是负责搭建大数据平台,包括数据采集、存储、处理等技术的实现。

三、处理问题不同

大数据工程主要处理的是系统运行的问题,数据提取的速度,大规模数据处理能力,系统稳定运行以及容错能力。

大数据分析主要处理的业务逻辑问题,从数据提取-数据预处理-数据分析建模-结果输出。提供一整套业务分析逻辑。

四、岗位职责不同

1、大数据分析岗位职责

(1)负责大数据的采集、数据清洗、数据可视化等工作;

(2)负责数据的分析和价值评估,形成分析报告等工作;

(3)负责大数据模型的开发和应用,不限于流失模型、申请模型、行为评分模型等;

(4)负责大数据建模体系的建设,负责建模流程和平台优化;

(5)大数据新技术的研究与应用。

2、大数据工程岗位职责

(1)运用python、java、sql等工具,根据监管部门与金融机构需求进行大数据模型设计与开发;

(2)基于模型部署、测试、实施及模型应用效果监控工作,进行模型调优与维护;

(3)撰写大数据建模项目可行性方案、建模分析报告;

(4)根据实际的建模业务,负责提出并反馈流程、策略、人员等问题。

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