Forskellen mellem Big Data og Predictive Analytics
Som et af de mest "hypede" termer på markedet i dag er der ingen enighed om, hvordan man definerer Big Data og Predictive Analytics.
Big data er informationsaktiver i høj volumen, høj hastighed og / eller stor variation, der kræver omkostningseffektive, innovative former for informationsbehandling, der muliggør forbedret indsigt, beslutningstagning og procesautomation. Big Data har vist sig som et vigtigt interesseområde for undersøgelse og forskning blandt praktiserende og akademikere. Den eksponentielle vækst af data er drevet af den eksponentielle vækst af internettet og digitale enheder. Fremskridt inden for teknologi gør det økonomisk muligt at gemme og analysere enorme mængder data. Big Data inkluderer en blanding af strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede realtidsdata, der stammer fra forskellige kilder.
Forudsigelig analyse omfatter en række statistiske teknikker fra modellering, maskinindlæring og data mining, som analyserer aktuelle og historiske fakta for at fremsætte forudsigelser om fremtiden eller ellers ukendte begivenheder. Predictive Analytics tilvejebringer en metode til at tappe intelligens fra store datasæt. Mange visionære virksomheder som Google, Amazon osv. Har indset potentialet ved Big Data og Analytics i at få konkurrencefordel. Disse teknikker giver flere muligheder som at opdage mønstre eller bedre optimeringsalgoritmer. Håndtering og analyse af Big Data udgør også få udfordringer - nemlig størrelse, kvalitet, pålidelighed og fuldstændighed af data.
Sammenligninger fra head-to-head mellem Big Data vs Predictive Analytics (Infographics)
Nedenfor er Top 6-sammenligningen mellem Big Data vs Predictive Analytics
Vigtige forskelle mellem Big Data vs Predictive Analytics
- Arkitektur
Big Data har at gøre med mængden af data, typisk i intervallet 0, 5 terabyte eller mere, hvor kapaciteten i relationelle databasesystemer begynder at nedbrydes, så behovet for skybaserede rørledninger som AWS og datavarehus er behovene hos time. På den anden side har forudsigelsesanalyse at gøre med anvendelsen af statistiske modeller til eksisterende data for at forudsige sandsynlige resultater med de kornede datakilder.
- Målproblem
“Big Data” beskriver selve dataene og udfordringen ved at håndtere dem, mens “Predictive Analytics” beskriver en klasse applikationer til dataene, uanset mængde. Så begge repræsenterer gensidigt eksklusive enheder.
- Tilfælde til brug af sociale medier
Sociale medier har vist sig at være den bedste anvendelse til både Big Data og Predictive Analytics. Men begge fungerer som en rækkefølge af hinanden. Da sociale medier data kommer fra flere kilder, men til sidst kommer ind i en MDM (Master data Management), som kun kan bygges via Big Data-teknologier, som Predictive Analytics og andre algoritmer kan affyres for at give resultaterne. Denne nye type datastyringsløsning bærer varemærket som meget skalerbar, massivt parallel og omkostningseffektiv.
- Teknologiøkosystem i Big Data og forudsigelig analyse
Det søde sted for Big Data Platforms og Predictive Analytics, for eksempel, handler med transaktionsdata af høj værdi, der allerede er struktureret, og som skal understøtte en stor mængde bruger og applikationer, der stiller gentagne spørgsmål om kendte data (hvor et fast skema og optimering lønner sig) med sikkerheds- og ydelsesgaranti på virksomhedsniveau. Så for at håndtere dem har vi forskellige værktøjer og teknologier.
For Big Data,
AWS, Apache HDFS, Kort reducering / gnist, Cassandra / HBase.
For forudsigelig analyse,
R, Statistiske metoder, prognoser, regressionsanalyse, Datamining, Datavarehuse.
Big Data Vs forudsigelig analyse-sammenligningstabel
| Grundlag for sammenligning | STORE DATA | Predictive Analytics |
| Det grundlæggende | Big Data skal beskæftige sig med udrensning og fortolkning af store mængder information, og de kan bruges i et bredt forretningsområde. | Predictive analytics er en metode til at forudsige forretningsbegivenheder og markedsadfærd. |
| Fremskridt | Det er højt. Big Data-motorer har efterhånden opgraderet sig selv gennem udviklingsprocesserne og niveauet for tværplatformkompatibilitet. | Medium. Predictive Analytics har på den anden side en begrænset ændring af algoritmiske mønstre, da de giver dem bedre score fra starten med hensyn til deres felt og domænespecifik arbejdsanalyse. |
| Inkorporerer ML (maskinuddannelse) og AI (kunstig intelligens) | Big Data-motorer som Spark og Hadoop leveres med indbyggede Machine Learning-biblioteker, men integrationen med AI er stadig en F & U-opgave for Data Engineers. | Predictive Analytics på den anden side beskæftiger sig med platformen baseret på sandsynligheden og matematiske beregninger. Så det er slags muligt at integrere ML og AI sammen med disse platforme. |
| Visualisering af brugergrænsefladen og betjeningspaneler | Big Data leveres med enorm import af backend-teknologi til Dashboards og visualiseringer som D3js og nogle betalte dem som Spotfire, et TIBCO-værktøj til rapportering. | På den anden side kommer Predictive Analytics-værktøjer med indbyggede integrationer af rapporteringsværktøjerne som Microsoft BI-værktøjer. Så det er ikke nødvendigt at hente det fra kilden eller fra nogle eksterne leverandører. |
| Datastørrelse og ydeevne | Enorm. Det er ikke den bedste praksis at bruge Big Data-platforme til mindre datamængder, da en ydelse af Big Data-platforme er eksponentiel. | Medium. Meget store og meget mindre datasæt kan bidrage til dårlige forudsigelser og opdagelser med hensyn til modeller og algoritmer. |
| Popularitet og hvem bruger dem? | I øjeblikket Very Hyped. Alle på markedet ønsker at gå ind i Big Data-domænet. Grundlæggende håndteres al kodning og implementeringer kun af Big Data Engineers og udviklere. Nej, data-videnskabsmand er påkrævet for en sådan type processer. | Kun populær, men ikke som Big Data. Det afhænger af brugssager og den type organisation, der implementerer den. For eksempel er det meget populært hos sundhedsvæsenet og bedrageri-afsløringsorganisationer på grund af kompatibiliteten med brug af sager. På den anden side tages forudsigelsesanalyse af Data Scientists og BA (Business Analyst) mennesker og udviklere |
Konklusion - Big Data mod Predictive Analytics
Big data og forudsigelig analyse, begge er her, og de er her for at blive. På trods af hype tilbyder Big Data og Predictive Analytics faktisk konkrete forretningsfordele for organisationer. Det muliggør forbedret indsigt, beslutningstagning og procesautomation. Der er også et såkaldt paradigmeskifte med hensyn til analytisk fokus. Det er et skift fra beskrivende analyse til forudsigelig analyse. Kombinationen af Big Data og Predictive Analytics på alle domæner har det store potentiale til at påvirke beslutningsstøtte og operationer, såsom omkostningsstyringssystemer og ressourcefordeling, positivt.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Big Data vs Predictive Analytics, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- 13 Det vigtigste forudsigende Analytics-værktøj (nyttigt)
- Business Analytics vs Business Intelligence - Hvordan er de forskellige?
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskellige?
- Predictive Analytics vs Data Science - Lær den 8 nyttige sammenligning
- 5 Bedste forskel mellem Big Data Vs Machine Learning
- 7 Mest nyttige sammenligning mellem forretningsanalyse og forudsigelig analyse