Diferența dintre datele mari și analiza predictivă
Fiind unul dintre cei mai „excitați” termeni de pe piață astăzi, nu există un consens în privința modului de a defini Big Data și Analiza predictivă.
Datele mari sunt active de informații cu volum mare, cu viteză mare și / sau cu o varietate ridicată, care necesită forme inovatoare de procesare a informațiilor eficiente din punct de vedere al costurilor, care permit o perspectivă îmbunătățită, luarea deciziilor și automatizarea proceselor. Big Data a apărut ca un domeniu important de studiu și de cercetare în rândul practicienilor și academicienilor. Creșterea exponențială a datelor este alimentată de creșterea exponențială a internetului și a dispozitivelor digitale. Avansarea tehnologiei face posibilă stocarea și analizarea unor cantități imense de date. Big Data include un amestec de date structurate, semi-structurate și nestructurate în timp real, provenind dintr-o varietate de surse.
Analitica predictivă cuprinde o varietate de tehnici statistice de la modelare, învățare automată și exploatare de date care analizează fapte curente și istorice pentru a face predicții despre viitor sau evenimente necunoscute. Analiza predictivă oferă o metodologie pentru atingerea informațiilor din seturi mari de date. Multe companii vizionare precum Google, Amazon etc. au realizat potențialul Big Data și Analytics în obținerea unui avantaj competitiv. Aceste tehnici oferă mai multe oportunități, cum ar fi descoperirea tiparelor sau algoritmi de optimizare mai bună. Gestionarea și analizarea Big Data constituie, de asemenea, câteva provocări - și anume mărimea, calitatea, fiabilitatea și completitudinea datelor.
Comparații din față în cap între Big Data Vs Analiza predictivă (Infografie)
Mai jos se află prima 6 comparație între analiza predictivă de date mari Vs
Diferențe cheie între analiza predictivă de date mari V
- Arhitectură
Big Data are legătură cu cantitatea de date, de obicei în intervalul de .5 terabyți sau mai mult, unde capacitatea sistemelor de baze de date relaționale începe să se degradeze, astfel încât nevoia de conducte bazate pe cloud precum AWS și depozite de date să fie nevoile ora. Pe de altă parte, analizele predictive au legătură cu aplicarea modelelor statistice la datele existente pentru a prognoza rezultatele probabile cu sursele de date reduse.
- Problema țintă
„Big Data” descrie datele în sine și provocarea administrării acestora, în timp ce „Analiza predictivă” descrie o clasă de aplicații pentru date, indiferent de cantitate. Deci, ambele reprezintă entități care se exclud reciproc.
- Cazuri de utilizare a rețelelor de socializare
Social Media s-a dovedit a fi cea mai bună utilizare atât pentru Big Data, cât și pentru Analiza Predictivă. Dar ambele servesc ca un lanț secvențial unul pentru celălalt. Deoarece datele de social media provin din mai multe surse, dar în cele din urmă intră într-un MDM (Master Data Management) care poate fi construit prin tehnologii Big Data numai pe care Analiza predictivă și alți algoritmi pot fi lansate pentru a da rezultatele. Acest nou tip de soluție de gestionare a datelor poartă marca de înaltă scalabilitate, masiv paralelă și rentabilă.
- Ecosistemul tehnologic în date mari și analize predictive
Punctul plăcut pentru platformele Big Data și Analiza Predictive, de exemplu, se ocupă de date tranzacționale de mare valoare, care sunt deja structurate, care trebuie să sprijine o cantitate mare de utilizatori și aplicații care pun întrebări repetate de date cunoscute (unde există o schemă fixă iar optimizarea plătește) cu securitate la nivel de întreprindere și garanție de performanță. Deci, pentru a le face față, avem diferite instrumente și tehnologii.
Pentru date mari,
AWS, Apache HDFS, Reduce / scânteie hartă, Cassandra / HBase.
Pentru Analiza predictivă,
R, Metode statistice, prognoză, analiză de regresie, Minerirea datelor, Depozite de date.
Big Data Vs Tabel de comparare a analizelor predictive
| Bazele comparației | DATE MARE | Analize predictive |
| Cele elementare | Big Data trebuie să se ocupe de curățarea și interpretarea unor cantități vaste de informații și poate fi folosită într-o arie largă de activități de afaceri. | Analiza predictivă este o metodă de prognoză a evenimentelor de afaceri și a comportamentului pieței. |
| Nivelul avansării | E înalt. Motoarele Big Data s-au actualizat în cele din urmă pe parcursul proceselor de dezvoltare și al nivelului de compatibilitate între platforme. | Mediu. Analiza predictivă, pe de altă parte, are o schimbare limitată a tiparelor algoritmice, deoarece le oferă un scor mai bun de la început în ceea ce privește analiza lor de domeniu și de domeniu. |
| Include ML (Machine Learning) și AI (Inteligență artificială) | Motoarele Big Data, precum Spark și Hadoop, sunt livrate cu biblioteci de învățare automată încorporate, dar încorporarea cu AI este încă o sarcină de cercetare și dezvoltare pentru inginerii de date. | Analiza predictivă, pe de altă parte, se ocupă cu platforma bazată pe probabilitate și calcul matematic. Deci, este posibil să încorporați ML și AI împreună cu aceste platforme. |
| Vizualizări UI și Dashboard | Big Data vine cu importuri vaste de tehnologie backendboard pentru Dashboard și vizualizări precum D3js și pentru unele plătite, cum ar fi Spotfire, un instrument TIBCO pentru raportare. | Pe de altă parte, instrumentele Analytics Predictive vin cu integrări integrate ale instrumentelor de raportare precum instrumentele Microsoft BI. Deci, nu este nevoie să-l aducem de la sursă sau de la unii furnizori externi. |
| Mărimea și performanța datelor | Enorm. Nu este cea mai bună practică să folosiți platforme Big Data pentru cantități mai mici de date, deoarece performanțele platformelor Big Data au un caracter exponențial. | Mediu. Seturile de date foarte mari și foarte puține pot contribui la preziceri și descoperiri proaste cu privire la modele și algoritmi. |
| Popularitate și cine le folosește? | În prezent, Very Hyped. Toți cei de pe piață vor să intre în domeniul Big Data. Practic, toate codările și implementările sunt gestionate doar de inginerii de date mari și de dezvoltatori. Nu, datele de la Scientist sunt necesare pentru astfel de procese. | Populare doar, dar nu ca Big Data. Depinde de cazurile de utilizare și de tipul organizației care o implementează. De exemplu, este foarte popular în rândul organizațiilor de asistență medicală și de detectare a fraudei din cauza compatibilității cazurilor de utilizare. Pe de altă parte, analiza predictivă este îngrijită de oamenii de știință și dezvoltatori de date și BA (Business Analyst) |
Concluzie - Big Data Vs Analiza predictivă
Datele mari și Analiza predictivă, ambele sunt aici și sunt aici pentru a rămâne. În ciuda hype-ului, Big Data și Analiza predictivă oferă beneficii tangibile pentru organizații. Permite o perspectivă îmbunătățită, luarea deciziilor și automatizarea proceselor. Există, de asemenea, o așa-numită schimbare de paradigmă în ceea ce privește concentrarea analitică. Aceasta este o schimbare de la analitice descriptive la analitice predictive. Combinația de date mari și analize predictive în toate domeniile are potențialul mare de a afecta în mod pozitiv suportul decizional și operațiunile, cum ar fi sistemele de gestionare a costurilor și alocarea resurselor.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru analiza predictivă a datelor Big Data Vs, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Cel mai important instrument de analiză predictivă (util)
- Business Analytics vs Business Intelligence - Cum sunt ele diferite?
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- Analiza predictivă față de știința datelor - Aflați cele 8 comparații utile
- 5 Cea mai bună diferență între Big Data Vs Învățarea mașinii
- 7 Comparația cea mai utilă între Analiza de afaceri Vs Analiza predictivă