Rozdíl mezi velkými daty a prediktivní analýzou
Jako jeden z nejvíce „medializovaných“ termínů na současném trhu neexistuje shoda ohledně definice velkých dat a prediktivní analýzy.
Velká data jsou velkoobjemová, vysokorychlostní a / nebo různorodá informační aktiva, která vyžadují nákladově efektivní, inovativní formy zpracování informací, které umožňují lepší přehled, rozhodování a automatizaci procesů. Big Data se stala důležitou oblastí zájmu studia a výzkumu mezi odborníky a akademiky. Exponenciální růst dat je podporován exponenciálním růstem internetu a digitálních zařízení. Díky technologickému pokroku je ekonomicky proveditelné ukládat a analyzovat obrovské množství dat. Big Data obsahuje kombinaci strukturovaných, polostrukturovaných a nestrukturovaných dat v reálném čase pocházejících z různých zdrojů.
Prediktivní analytika zahrnuje celou řadu statistických technik od modelování, strojového učení a těžby dat, které analyzují současná a historická fakta a vytvářejí předpovědi o budoucnosti nebo jinak neznámých událostech. Predictive Analytics poskytuje metodiku pro využití inteligence z velkých datových souborů. Mnoho vizionářských společností, jako je Google, Amazon atd., Si uvědomilo potenciál Big Data a Analytics v získání konkurenční výhody. Tyto techniky poskytují několik příležitostí, například objevování vzorců nebo lepší optimalizační algoritmy. Správa a analýza velkých dat také představuje několik výzev - jmenovitě velikost, kvalita, spolehlivost a úplnost dat.
Srovnání mezi hlavami mezi prediktivní analýzou velkých datových dat (infografika)
Níže je seznam nejlepších 6 prediktivních analytiků Big Data Vs
Klíčové rozdíly mezi prediktivní analýzou Big Data Vs
- Architektura
Big Data má co do činění s množstvím dat, obvykle v rozsahu 0, 5 terabajtů nebo více, kde se kapacita systémů relačních databází začíná snižovat, takže potřeba cloudových potrubí jako AWS a datové sklady jsou potřebami hodina. Na druhou stranu, prediktivní analytika má co do činění s aplikací statistických modelů na existující data, aby se předpovídaly pravděpodobné výsledky se zdroji dat.
- Cílový problém
„Big Data“ popisuje samotná data a výzvu jejich správy, zatímco „Predictive Analytics“ popisuje skupinu aplikací pro data bez ohledu na množství. Oba tedy představují vzájemně se vylučující entity.
- Případy použití sociálních médií
Sociální média se ukázala jako nejlepší využití pro Big Data i Predictive Analytics. Oba však slouží jako vzájemný řetězec. Jelikož data ze sociálních médií pocházejí z více zdrojů, ale nakonec se dostanou do MDM (Master Data Management), který lze stavět pomocí technologií velkých dat, na kterých lze aktivovat prediktivní analýzu a další algoritmy, aby poskytly výsledky. Tento nový typ řešení pro správu dat nese ochrannou známku vysoce škálovatelného, masivně paralelního a nákladově efektivního.
- Technologický ekosystém ve velkých datech a prediktivní analýze
Sladké místo pro velké datové platformy a prediktivní analýzu, například, se zabývá vysoce hodnotnými transakčními daty, která jsou již strukturovaná, která musí podporovat velké množství uživatelů a aplikací, které kladou opakované dotazy na známá data (kde je pevné schéma) a optimalizace se vyplatí) se zárukou zabezpečení a výkonu na podnikové úrovni. Abychom se s nimi vypořádali, máme různé nástroje a technologie.
Pro velká data
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Pro prediktivní analýzu
R, Statistické metody, predikce, regresní analýza, dolování dat, datové sklady.
Srovnávací tabulka prediktivní analýzy Big Data Vs
| Základ srovnání | VELKÉ ÚDAJE | Prediktivní analýza |
| Základy | Společnost Big Data se musí zabývat čištěním a interpretací obrovského množství informací a může být použita v široké oblasti obchodních aktivit. | Prediktivní analytika je metoda předpovídání obchodních událostí a chování na trhu. |
| Úroveň povýšení | Je vysoká. Modely Big Data se nakonec upgradovaly během vývojových procesů a úrovně kompatibility napříč platformami. | Střední. Na druhou stranu má prediktivní analytika omezenou změnu algoritmických vzorců, protože jim dává lepší skóre od začátku s ohledem na jejich oborovou a doménovou analýzu práce. |
| Zahrnuje ML (Machine Learning) a AI (Artificial Intelligence) | Modely Big Data jako Spark a Hadoop přicházejí s vestavěnými knihovnami Machine Learning, ale začlenění do AI je stále úkolem výzkumu a vývoje pro Data Engineers. | Na druhou stranu Predictive Analytics se zabývá platformou na základě pravděpodobnosti a matematického výpočtu. Je tedy možné vložit ML a AI společně s těmito platformami. |
| Vizualizace uživatelského rozhraní a dashboardů | Big Data přichází s rozsáhlým importem technologie backend pro Dashboardy a vizualizace jako D3js a některé placené, jako je Spotfire, nástrojem TIBCO pro reportování. | Na druhou stranu, nástroje Predictive Analytics přicházejí s integrovanou integrací nástrojů reportingu, jako jsou nástroje Microsoft BI. Není tedy třeba ji získávat ze zdroje nebo od externích dodavatelů. |
| Velikost a výkon dat | Obrovský. Není nejlepší praxí používat velké datové platformy pro menší množství dat, protože výkon velkých datových platforem má svou exponenciální povahu. | Střední. Velmi velké a velmi méně datových souborů může přispět ke špatným předpovědím a objevům s ohledem na modely a algoritmy. |
| Popularita a kdo je používá? | V současné době velmi Hyped. Každý na trhu chce vstoupit do domény Big Data. V zásadě veškeré kódování a implementace obsluhují pouze velcí datoví inženýři a vývojáři. Ne, data Vědec je vyžadován pro takový druh procesů. | Populární pouze, ale ne jako Big Data. Závisí to na případech použití a typu organizace, která jej implementuje. Například je velmi oblíbený u organizací zabývajících se zdravotní péčí a podvody, protože je kompatibilní s případem použití. Na druhou stranu, prediktivní analýzu zajišťují Data Scientists a BA (Business Analyst) lidé a vývojáři |
Závěr - Big Data Vs Predictive Analytics
Velká data a prediktivní analýza jsou tu a mají zůstat. Přes humbuk, Big Data a Predictive Analytics nabízejí organizacím hmatatelné obchodní výhody. Umožňuje lepší přehled, rozhodování a automatizaci procesů. Existuje také tzv. Posun paradigmatu, pokud jde o analytické zaměření. To je posun od popisné analýzy k prediktivní analýze. Kombinace velkých dat a prediktivní analýzy ve všech doménách má velký potenciál pozitivně ovlivnit podporu rozhodování a operace, jako jsou systémy řízení nákladů a přidělování zdrojů.
Doporučený článek
Toto byl průvodce prediktivní analýzou Big Data Vs, jejich významem, srovnáváním mezi dvěma hlavami, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- 13 nejdůležitějších nástrojů pro prediktivní analýzu (užitečné)
- Business Analytics vs Business Intelligence - Jak se liší?
- Big Data vs Data Science - Jak se liší?
- Predictive Analytics vs Data Science - Naučte se 8 užitečných srovnání
- 5 nejlepších rozdílů mezi strojem Big Data Vs Machine Learning
- 7 Nejužitečnější srovnání mezi prediktivní analýzou Business Analytics Vs