Razlika med velikimi podatki in napovedno analitiko
Kot eden najbolj "hiper" pogojev na trgu danes ni soglasja, kako definirati Big Data in Predictive Analytics.
Veliki podatki so obsežni, hitri in / ali raznoliki informacijski viri, ki zahtevajo stroškovno učinkovite, inovativne oblike obdelave informacij, ki omogočajo boljši vpogled, odločanje in avtomatizacijo procesov. Big Data se je pojavil kot pomembno področje zanimanja študija in raziskav med praktiki in akademiki. Eksponentno rast podatkov spodbuja eksponentna rast interneta in digitalnih naprav. Z napredkom tehnologije je ekonomsko izvedljivo shranjevanje in analiza ogromnih količin podatkov. Big Data vključuje kombinacijo strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov v realnem času, ki izvirajo iz različnih virov.
Prediktivna analitika zajema različne statistične tehnike od modeliranja, strojnega učenja in rudarjenja podatkov, ki analizirajo trenutna in zgodovinska dejstva za napovedovanje prihodnosti ali drugače neznanih dogodkov. Predictive Analytics ponuja metodologijo za izkoriščanje informacij iz velikih nizov podatkov. Številna vizionarska podjetja, kot so Google, Amazon itd., So spoznala potencial Big Data in Analytics pri pridobivanju konkurenčne prednosti. Te tehnike ponujajo več priložnosti, kot so odkrivanje vzorcev ali boljši algoritmi za optimizacijo. Tudi upravljanje in analiziranje velikih podatkov predstavljajo malo izzivov, in sicer velikost, kakovost, zanesljivost in popolnost podatkov.
Navodila za primerjavo med velikimi podatki Vs Predictive Analytics (Infographics)
Spodaj je top 6 primerjav med velikimi podatki Vs Predictive Analytics
Ključne razlike med Big Data Vs Predictive Analytics
- Arhitektura
Big Data ima povezavo s količino podatkov, običajno v območju od 5 terabajtov ali več, pri čemer se zmogljivost sistemov relacijskih baz podatkov začne zmanjševati, zato so potrebe po cevovodih v oblaku, kot so AWS in skladišča podatkov, potrebe uro. Po drugi strani pa ima napovedna analitika povezavo z uporabo statističnih modelov na obstoječih podatkih za napovedovanje verjetnih izidov z izvirnimi viri podatkov.
- Ciljna težava
"Big Data" opisuje same podatke in izziv upravljanja z njimi, medtem ko "Predictive Analytics" opisuje razred aplikacij za podatke, ne glede na količino. Torej oba predstavljata medsebojno izključujoča se entiteta.
- Primeri uporabe socialnih medijev
Social Media so se izkazali za najboljšo uporabo tako za velike podatke kot za napovedno analitiko. A oba služita kot zaporedna veriga drug drugemu. Ker podatki o socialnih medijih prihajajo iz več virov, vendar sčasoma preidejo v MDM (Master data Management), ki ga je mogoče graditi samo s tehnologijami velikih podatkov, na katerih je mogoče napovedati analitiko in druge algoritme, da bi dobili rezultate. Ta nova vrsta rešitev za upravljanje podatkov nosi blagovno znamko zelo razširljivega, masovno vzporednega in stroškovno učinkovitega.
- Tehnološki ekosistem v velikih podatkih in napovedni analitiki
Najpomembnejša točka za platforme velikih podatkov in prediktivno analitiko je na primer obdelava že sestavljenih strukturnih podatkov o transakcijah z visoko vrednostjo, ki morajo podpirati veliko količino uporabnikov in aplikacij, ki postavljajo večkratna vprašanja o znanih podatkih (kjer je fiksna shema in optimizacija se izplača) z garancijo na ravni podjetja in uspešnosti. Torej za ravnanje z njimi imamo različna orodja in tehnologije.
Za velike podatke
AWS, Apache HDFS, pomanjšanje karte / iskri, Cassandra / HBase.
Za napovedno analitiko
R, Statistične metode, napovedovanje, regresijska analiza, rudarjenje podatkov, skladišča podatkov.
Primerjalna tabela velikih podatkov proti napovedni analitiki
| Osnove primerjave | VELIKI PODATKI | Predvidevanje Analytics |
| Osnove | Big Data se mora ukvarjati s čiščenjem in tolmačenjem ogromnih količin informacij in jih je mogoče uporabiti na širokem področju poslovnih dejavnosti. | Prediktivna analitika je metoda napovedovanja poslovnih dogodkov in vedenja na trgu. |
| Stopnja napredovanja | Visoka je. Motorji Big Data so se sčasoma nadgradili skozi celoten razvojni proces in stopnjo združljivosti med platformami. | Srednja. Na drugi strani ima Predictive Analytics omejeno spreminjanje algoritmičnih vzorcev, saj jim od začetka omogoča boljši rezultat glede na njihovo področje in delovno analizo. |
| Vključuje ML (strojno učenje) in AI (umetna inteligenca) | Motorji velikih podatkov, kot sta Spark in Hadoop, imajo vgrajene knjižnice strojnega učenja, vendar je vključitev v AI še vedno raziskovalna in razvojna naloga za inženirje podatkov. | Predictive Analytics pa platformo na drugi strani obravnava na podlagi verjetnosti in matematičnega izračuna. Zato je nekako mogoče vgraditi ML in AI skupaj s temi platformami. |
| Vizualizacije uporabniškega vmesnika in nadzornih plošč | Big Data prihaja z velikim uvozom zaledne tehnologije za nadzorne plošče in vizualizacije, kot so D3js in nekateri plačani, kot je Spotfire, orodje TIBCO za poročanje. | Po drugi strani orodja Predictive Analytics prihajajo z vgrajenimi integracijami orodij za poročanje, kot so Microsoft BI orodja. Torej, ni ga treba pridobiti od vira ali od zunanjih prodajalcev. |
| Velikost in zmogljivost podatkov | Ogromen. Ni najboljša praksa, da platforme Big Data uporabljajo za manjše količine podatkov, saj so zmogljivosti velikih podatkovnih platform eksponentne narave. | Srednja. Zelo veliko in zelo manj nizov podatkov lahko prispeva k slabim napovedim in odkritjem glede modelov in algoritmov. |
| Priljubljenost in kdo jih uporablja? | Trenutno zelo Hyped. Vsi na trgu želijo vstopiti v področje Big Data. V bistvu vse kodiranje in izvedbe upravljajo samo veliki inženirji in razvijalci. Ne, za takšne postopke so potrebni podatki Scientist. | Priljubljen le, vendar ne kot Big Data. Odvisno je od primerov uporabe in vrste organizacije, ki jo izvaja. Na primer, zelo je priljubljen pri zdravstvenih ustanovah in odkrivanju goljufij zaradi združljivosti primerov uporabe. Po drugi strani za napovedno analizo poskrbijo Data Scientist in BA (Business Analyst) ljudje in razvijalci |
Zaključek - Big Data Vs Predictive Analytics
Veliki podatki in prediktivna analiza sta oba tu in tam ostaneta. Kljub hype-u ponujata Big Data in Predictive Analytics organizacijam oprijemljive poslovne koristi. Omogoča boljši vpogled, odločanje in avtomatizacijo procesov. Obstaja tudi tako imenovani premik paradigme v smislu analitične osredotočenosti. To je premik od opisne analitike do napovedne analitike. Kombinacija velikih podatkov in napovedne analitike na vseh področjih ima velik potencial za pozitiven vpliv na podporo pri odločanju in dejavnostih, kot so sistemi za upravljanje stroškov in razporeditev virov.
Priporočeni članek
To je vodnik za Big Data Vs Predictive Analytics, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- 13 najpomembnejših orodij za napovedno analitiko (koristno)
- Business Analytics vs Business Intelligence - kako se razlikujejo?
- Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?
- Napovedna analitika v primerjavi z znanjem podatkov - naučite se 8 koristnih primerjav
- 5 najboljših razlik med strojnimi učenjemi z velikimi podatki
- 7 Najbolj uporabna primerjava med Business Analytics Vs Predictive Analytics