Naučte se 6 užitečných rozdílů mezi prediktivní analýzou Big Data Vs

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 -