Różnica między Big Data a analityką predykcyjną
Jako jeden z najbardziej „przerzedzonych” terminów na rynku, nie ma zgody co do definicji Big Data i Analizy predykcyjnej.
Big data to zasoby informacyjne o dużej objętości, dużej prędkości i / lub dużej różnorodności, które wymagają opłacalnych, innowacyjnych form przetwarzania informacji, które umożliwiają lepszy wgląd, podejmowanie decyzji i automatyzację procesów. Big Data okazało się ważnym obszarem zainteresowania badaniami i badaniami wśród praktyków i naukowców. Gwałtowny wzrost danych jest napędzany wykładniczym wzrostem internetu i urządzeń cyfrowych. Postęp w technologii sprawia, że ekonomicznie wykonalne jest przechowywanie i analizowanie ogromnych ilości danych. Big Data obejmuje mieszankę ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w czasie rzeczywistym pochodzących z różnych źródeł.
Analityka predykcyjna obejmuje szereg technik statystycznych od modelowania, uczenia maszynowego i eksploracji danych, które analizują bieżące i historyczne fakty w celu przewidywania przyszłości lub innych nieznanych zdarzeń. Analiza predykcyjna zapewnia metodologię wykorzystywania danych wywiadowczych z dużych zestawów danych. Wiele wizjonerskich firm, takich jak Google, Amazon itp., Zdało sobie sprawę z potencjału Big Data i Analytics w zdobywaniu przewagi konkurencyjnej. Techniki te zapewniają kilka możliwości, takich jak odkrywanie wzorców lub lepsze algorytmy optymalizacji. Zarządzanie i analiza Big Data stanowi również kilka wyzwań - mianowicie rozmiar, jakość, niezawodność i kompletność danych.
Bezpośrednie porównania między analizą predykcyjną Big Data a analizą predykcyjną (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 6 najlepszych analiz predykcyjnych Big Data vs.
Kluczowe różnice między analizą predykcyjną Big Data a analizą predykcyjną
- Architektura
Big Data ma związek z ilością danych, zwykle w zakresie 0, 5 terabajtów lub więcej, gdzie pojemność relacyjnych systemów baz danych zaczyna się zmniejszać, więc potrzeba potoków opartych na chmurze, takich jak AWS i hurtownie danych, jest potrzebą godzina. Z drugiej strony, analiza predykcyjna dotyczy zastosowania modeli statystycznych do istniejących danych w celu prognozowania prawdopodobnych wyników w przypadku ubitych źródeł danych.
- Problem docelowy
„Big Data” opisuje same dane i wyzwanie związane z zarządzaniem nimi, podczas gdy „Predictive Analytics” opisuje klasę aplikacji dla danych, niezależnie od ilości. Tak więc oba reprezentują byty wzajemnie się wykluczające.
- Przypadki użycia mediów społecznościowych
Media społecznościowe okazały się najlepszym zastosowaniem zarówno dla Big Data, jak i Predictive Analytics. Ale oba służą jako łańcuch sekwencyjny. Ponieważ dane w mediach społecznościowych pochodzą z wielu źródeł, ale ostatecznie trafiają do systemu MDM (Master Data Management), który można budować za pomocą technologii Big Data tylko na podstawie których można uruchamiać Predictive Analytics i inne algorytmy w celu uzyskania wyników. Ten nowy typ rozwiązania do zarządzania danymi nosi nazwę wysoce skalowalnego, masowo równoległego i ekonomicznego.
- Ekosystem technologii w Big Data i analityka predykcyjna
Na przykład ulubionym miejscem dla platform Big Data i analizy predykcyjnej jest zajmowanie się danymi transakcyjnymi o wysokiej wartości, które są już ustrukturyzowane, i które muszą obsługiwać dużą liczbę użytkowników i aplikacji, które zadają powtarzające się pytania o znane dane (w przypadku ustalonego schematu a optymalizacja się opłaca) z gwarancją bezpieczeństwa i wydajności na poziomie przedsiębiorstwa. Aby sobie z nimi poradzić, mamy różne narzędzia i technologie.
W przypadku dużych zbiorów danych
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
W przypadku analizy predykcyjnej
R, Metody statystyczne, prognozowanie, analiza regresji, eksploracja danych, hurtownie danych.
Big Data vs. Predictive Analytics Tabela porównawcza
| Podstawa porównania | WIELKIE DANE | Analityka predykcyjna |
| Podstawy | Big Data musi zajmować się oczyszczaniem i interpretacją ogromnych ilości informacji i może być wykorzystywane w szerokim obszarze działalności biznesowej. | Analityka predykcyjna to metoda prognozowania zdarzeń biznesowych i zachowań rynkowych. |
| Poziom zaawansowania | Jest wysoko. Silniki Big Data ostatecznie zaktualizowały się w trakcie procesów rozwoju i poziomu zgodności między platformami. | Średni. Z drugiej strony, analiza predykcyjna ma ograniczoną zmianę wzorców algorytmicznych, ponieważ dają im lepszy wynik od samego początku w odniesieniu do analizy pracy w danej dziedzinie i dziedzinie. |
| Zawiera ML (uczenie maszynowe) i AI (sztuczna inteligencja) | Silniki Big Data, takie jak Spark i Hadoop, mają wbudowane biblioteki uczenia maszynowego, ale integracja z AI jest nadal zadaniem R&D dla inżynierów danych. | Analityka predykcyjna natomiast zajmuje się platformą opartą na prawdopodobieństwie i obliczeniach matematycznych. Tak więc możliwe jest osadzenie ML i AI razem z tymi platformami. |
| Wizualizacje interfejsu użytkownika i pulpitów nawigacyjnych | Big Data zawiera wiele importowanych technologii zaplecza dla pulpitów nawigacyjnych i wizualizacji, takich jak D3js, oraz niektóre płatne, takie jak Spotfire, narzędzie TIBCO do raportowania. | Z drugiej strony narzędzia analizy predykcyjnej są wyposażone we wbudowane integracje narzędzi do raportowania, takich jak narzędzia Microsoft BI. Więc nie trzeba pobierać go ze źródła lub od niektórych zewnętrznych dostawców. |
| Rozmiar i wydajność danych | Ogromny. Używanie platform Big Data do mniejszych ilości danych nie jest najlepszą praktyką, ponieważ wydajność platform Big Data ma charakter wykładniczy. | Średni. Bardzo duże i bardzo mniej zestawów danych może przyczyniać się do złych prognoz i odkryć w odniesieniu do modeli i algorytmów. |
| Popularność i kto ich używa? | Obecnie Very Hyped. Wszyscy na rynku chcą wejść do domeny Big Data. Zasadniczo wszystkie kodowania i implementacje są obsługiwane wyłącznie przez inżynierów i programistów Big Data. Nie, dane takie są wymagane od naukowców. | Popularny tylko, ale nie jako Big Data. Zależy to od przypadków użycia i typu organizacji, która go wdraża. Na przykład jest bardzo popularny wśród organizacji zajmujących się ochroną zdrowia i wykrywania oszustw ze względu na kompatybilność przypadków użycia. Z drugiej strony analizą predykcyjną zajmują się badacze danych oraz osoby i programiści BA (Business Analyst) |
Wniosek - analiza predykcyjna Big Data vs.
Big data i analiza predykcyjna, oba są tutaj i już tu zostaną. Mimo szumu Big Data i Predictive Analytics oferują organizacjom wymierne korzyści biznesowe. Umożliwia lepszy wgląd, podejmowanie decyzji i automatyzację procesów. Istnieje również tak zwana zmiana paradygmatu pod względem skupienia analitycznego. Jest to przejście od analizy opisowej do analizy predykcyjnej. Połączenie Big Data i analizy predykcyjnej we wszystkich domenach ma ogromny potencjał, aby pozytywnie wpłynąć na wsparcie decyzji i operacje, takie jak systemy zarządzania kosztami i alokacja zasobów.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po analizach predykcyjnych Big Data vs. ich znaczenie, ich porównanie, kluczowe różnice, tabela porównawcza i wnioski. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- 13 Najważniejsze narzędzie do analizy predykcyjnej (pomocne)
- Analityka biznesowa a inteligencja biznesowa - czym się różnią?
- Big Data vs Data Science - czym się różnią?
- Analityka predykcyjna a analiza danych - poznaj 8 przydatnych porównań
- 5 Najlepsza różnica między uczeniem maszynowym Big Data a maszyną
- 7 Najbardziej przydatne porównanie między analityką biznesową a analityką predykcyjną