Forskjellen mellom Big Data og Predictive Analytics
Som et av de mest "hypede" begrepene i markedet i dag, er det ingen enighet om hvordan man definerer Big Data og Predictive Analytics.
Big data er informasjonsmidler med høyt volum, høy hastighet og / eller høyt mangfold som krever kostnadseffektive, innovative former for informasjonsbehandling som muliggjør økt innsikt, beslutninger og prosessautomatisering. Big Data har vist seg som et viktig interesseområde for studier og forskning blant utøvere og akademikere. Den eksponentielle veksten av data er drevet av den eksponentielle veksten av internett og digitale enheter. Fremskritt innen teknologi gjør det økonomisk mulig å lagre og analysere enorme datamengder. Big Data inkluderer en blanding av strukturerte, semistrukturerte og ustrukturerte sanntidsdata som stammer fra en rekke kilder.
Predictive analytics omfatter en rekke statistiske teknikker fra modellering, maskinlæring og data mining, som analyserer aktuelle og historiske fakta for å gi forutsigelser om fremtiden eller ellers ukjente hendelser. Predictive Analytics gir en metodikk for å tappe intelligens fra store datasett. Mange visjonære selskaper som Google, Amazon etc. har innsett potensialet Big Data og Analytics har i å oppnå konkurransefortrinn. Disse teknikkene gir flere muligheter som å oppdage mønstre eller bedre optimaliseringsalgoritmer. Håndtering og analyse av Big Data utgjør også få utfordringer - nemlig størrelse, kvalitet, pålitelighet og fullstendighet av data.
Sammenligninger fra topp mot hodet mellom Big Data vs prediktiv analyse (infografikk)
Nedenfor er Topp 6-sammenligningen mellom Big Data vs predictive Analytics
Viktige forskjeller mellom Big Data vs Predictive Analytics
- Arkitektur
Big Data har å gjøre med datamengden, vanligvis i området 0, 5 terabyte eller mer, der kapasiteten til relasjonsdatabasesystemer begynner å forringe, slik at behovet for skybaserte rørledninger som AWS og datavarehus er behovene til time. På den annen side har forutsigende analyser å gjøre med anvendelsen av statistiske modeller på eksisterende data for å forutsi sannsynlige utfall med de krevde datakildene.
- Målproblem
“Big Data” beskriver selve dataene og utfordringen med å håndtere dem, mens “Predictive Analytics” beskriver en klasse applikasjoner for dataene, uavhengig av mengde. Så begge representerer gjensidig eksklusive enheter.
- Tilfeller av sosiale medier
Sosiale medier har vist seg å være den beste bruken for både Big Data og Predictive Analytics. Men begge fungerer som en sekvensiell kjede til hverandre. Ettersom data fra sosiale medier kommer fra flere kilder, men til slutt kommer inn i en MDM (Master data Management) som kan bygges via Big Data-teknologier, der kun Predictive Analytics og andre algoritmer kan avfyres for å gi resultatene. Denne nye typen datastyringsløsning har varemerket for høyst skalerbar, massivt parallell og kostnadseffektiv.
- Technology Ecosystem in Big Data and Predictive Analytics
Det søte stedet for Big Data-plattformer og Predictive Analytics, for eksempel, handler om transaksjonsdata av høy verdi som allerede er strukturert, og som trenger å støtte en stor mengde brukere og applikasjoner som stiller gjentatte spørsmål om kjente data (der et fast skjema og optimalisering lønner seg) med sikkerhets- og ytelsesgaranti på bedriftsnivå. Så for å takle dem har vi forskjellige verktøy og teknologier.
For Big Data,
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
For Predictive Analytics,
R, Statistiske metoder, prognoser, regresjonsanalyse, Datamining, Datavarehus.
Sammenligningstabell for Big Data vs Predictive Analytics
| Grunnlag for sammenligning | STOR DATA | Predictive Analytics |
| Det grunnleggende | Big Data har å gjøre med rensing og tolkning av enorme mengder informasjon, og den kan brukes i et bredt forretningsområde. | Predictive analytics er en metode for å forutsi forretningsbegivenheter og markedsadferd. |
| Nivå på avansement | Det er høyt. Big Data-motorer har etter hvert oppgradert seg gjennom utviklingsprosessene og nivået av plattformkompatibilitet. | Medium. Predictive Analytics har derimot en begrenset endring av algoritmiske mønstre, ettersom de gir dem bedre poengsum fra start med hensyn til felt- og domenespesifikk arbeidsanalyse. |
| Inkluderer ML (maskinlæring) og AI (kunstig intelligens) | Big Data-motorer som Spark og Hadoop kommer med innebygde Machine Learning-biblioteker, men integrasjonen med AI er fremdeles en FoU-oppgave for Data Engineers. | Predictive Analytics, derimot, tar for seg plattformen basert på sannsynligheten og matematisk beregning. Så det er på en måte mulig å legge inn ML og AI sammen med disse plattformene. |
| Visualisering av brukergrensesnittet og oversikten | Big Data leveres med enorm import av backend-teknologi for dashboards og visualiseringer som D3js og noen betalte som Spotfire, et TIBCO-verktøy for rapportering. | På den annen side kommer Predictive Analytics-verktøy med innebygde integrasjoner av rapporteringsverktøyene som Microsoft BI-verktøy. Så du trenger ikke å hente den fra kilden eller fra noen eksterne leverandører. |
| Datastørrelse og ytelse | Enorm. Det er ikke en god praksis å bruke Big Data-plattformer for mindre datamengder, ettersom ytelsen til Big Data-plattformer er eksponentiell. | Medium. Meget store og veldig mindre datasett kan bidra til dårlige forutsigelser og funn med hensyn til modeller og algoritmer. |
| Popularitet og hvem bruker dem? | For øyeblikket Very Hyped. Alle i markedet ønsker å gå inn i Big Data-domenet. I utgangspunktet håndteres all kodingen og implementeringene av Big Data Engineers og utviklere. Nei, det kreves dataforsker for slike prosesser. | Bare populær, men ikke som Big Data. Det avhenger av brukssaker og type organisasjon som implementerer det. For eksempel er det veldig populært blant helsepersonell og svindeloppdagelsesorganisasjoner på grunn av kompatibilitet med bruk av saker. På den annen side blir prediktiv analyse ivaretatt av Data Scientists og BA (Business Analyst) mennesker og utviklere |
Konklusjon - Big Data vs Predictive Analytics
Big data og Predictive Analyse, begge er her og de er her for å bli. Til tross for hypen, tilbyr Big Data og Predictive Analytics konkrete forretningsfordeler for organisasjoner. Det muliggjør forbedret innsikt, beslutningstaking og prosessautomatisering. Det er også et såkalt paradigmeskifte når det gjelder analytisk fokus. Det er et skifte fra beskrivende analyser til prediktiv analyse. Kombinasjonen av Big Data og Predictive Analytics i alle domener har det store potensialet til å påvirke beslutningsstøtte og operasjoner som kostnadsstyringssystemer og ressursallokering positivt.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Big Data vers Predictive Analytics, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- 13 Viktigste prediktive Analytics-verktøyet (nyttig)
- Business Analytics vs Business Intelligence - Hvordan er de forskjellige?
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskjellige?
- Predictive Analytics vs Data Science - Lær den 8 nyttige sammenligningen
- 5 Den beste forskjellen mellom Big Data vs Machine Learning
- 7 Mest nyttige sammenligning mellom Business Analytics og Predictive Analytics