Разлика между големите данни и прогнозната аналитика
Като един от най-„хипизираните“ термини на пазара днес, няма консенсус за това как да се дефинират Big Data и Predictive Analytics.
Големите данни са информационни активи с голям обем, висока скорост и / или високо разнообразие, които изискват рентабилни иновативни форми на обработка на информация, които дават възможност за по-добра представа, вземане на решения и автоматизация на процесите. Big Data се очертава като важна област на интерес за изучаване и изследване сред практикуващи и академици. Експоненциалният растеж на данните се подхранва от експоненциалния растеж на интернет и цифровите устройства. Напредъкът в технологиите прави икономически изгодно да се съхраняват и анализират огромни количества данни. Big Data включва комбинация от структурирани, полуструктурирани и неструктурирани данни в реално време, произхождащи от различни източници.
Прогнозната анализа обхваща различни статистически техники от моделиране, машинно обучение и извличане на данни, които анализират текущи и исторически факти, за да направят прогнози за бъдещето или по друг начин неизвестни събития. Predictive Analytics предоставя методология за извличане на интелигентност от големи масиви данни. Много визионерски компании като Google, Amazon и др. Са осъзнали потенциала на Big Data и Analytics да спечелят конкурентно предимство. Тези техники предоставят няколко възможности като откриване на модели или по-добри алгоритми за оптимизация. Управлението и анализирането на Big Data също представлява няколко предизвикателства - а именно размер, качество, надеждност и пълнота на данните.
Сравнение между главните данни срещу прогнозния анализ на големи данни (Инфографика)
По-долу е топ 6 на сравнението между големите данни Vs Predictive Analytics
Ключови разлики между прогнозите за големи данни срещу прогнозните анализи
- архитектура
Big Data има общо с количеството данни, обикновено в диапазона от .5 терабайта или повече, където капацитетът на релационните системи от бази данни започва да намалява, така че нуждата от облачни тръбопроводи като AWS и складове за данни са нуждите на час. От друга страна, прогнозната анализа е свързана с прилагането на статистически модели към съществуващите данни, за да се прогнозират вероятни резултати с изкривените източници на данни.
- Целеви проблем
„Big Data“ описва самите данни и предизвикателството да ги управлявате, докато „Predictive Analytics“ описва клас приложения за данните, независимо от количеството. И двамата представляват взаимно изключващи се субекти.
- Случаи за използване на социални медии
Social Media се оказа най-доброто използване както за Big Data, така и за прогнозна анализация. Но и двамата служат като последователна верига един към друг. Тъй като данните от социалните медии идват от множество източници, но в крайна сметка попадат в MDM (Master data Management), който може да бъде изграден само чрез технологии за големи данни, върху които могат да бъдат пуснати прогнозните анализи и други алгоритми, за да се получат резултатите. Това нов тип решение за управление на данни носи търговската марка на високо мащабируемо, масово успоредно и рентабилно.
- Технологична екосистема в големи данни и прогнозна анализа
Сладкото място за Big Data Platforms и Predictive Analytics, например, се занимава с данни за транзакции с висока стойност, които вече са структурирани, които трябва да поддържат голям брой потребители и приложения, които задават многократни въпроси на известни данни (където фиксирана схема и оптимизацията се отплаща) с гаранция за сигурност на предприятието и ниво. За да се справим с тях, имаме различни инструменти и технологии.
За големи данни,
AWS, Apache HDFS, Намаляване / Искра, Касандра / HBase.
За прогнозната аналитика,
R, Статистически методи, прогнозиране, регресионен анализ, извличане на данни, хранилища на данни.
Таблица за сравняване на големи данни срещу прогнозна аналитика
| Основа за сравнение | ГОЛЯМА ИНФОРМАЦИЯ | Предсказуем анализ |
| Основите | Big Data трябва да се занимава с почистване и интерпретация на огромно количество информация и може да се използва в широк кръг от бизнес дейности. | Прогнозната анализа е метод за прогнозиране на бизнес събития и поведение на пазара. |
| Ниво на напредък | Високо е. Двигателите с големи данни в крайна сметка са се модернизирали в процеса на разработване и нивото на съвместимост между платформите. | Medium. Прогнозната аналитика, от друга страна, има ограничена промяна в алгоритмичните модели, тъй като те им дават по-добър резултат от самото начало по отношение на техния анализ на областта и специфичен за домейна. |
| Включва ML (машинно обучение) и AI (изкуствен интелект) | Двигатели с големи данни като Spark и Hadoop се предлагат с вградени библиотеки за машинно обучение, но вграждането с AI все още е R&D задача за инженерите на данни. | Predictive Analytics, от друга страна, се занимава с платформата въз основа на вероятността и математическото изчисление. Така че е възможно да се вграждат ML и AI заедно с тези платформи. |
| Визуализациите на потребителския интерфейс и таблото | Big Data се предлага с голям внос на резервни технологии за табла и визуализации като D3js и някои платени като Spotfire инструмент на TIBCO за отчитане. | От друга страна, инструментите за предсказуем анализ се предлагат с вградени интеграции на инструменти за отчитане като Microsoft BI инструменти. Така че, няма нужда да го извличате от източник или от външни доставчици. |
| Размер на данните и производителност | Огромни. Не е най-добрата практика да използвате платформите Big Data за по-малки количества данни, тъй като изпълнението на Big Data платформи е експоненциално по своя характер. | Medium. Много големи и много по-малко набори от данни могат да допринесат за лоши прогнози и открития по отношение на модели и алгоритми. |
| Популярност и кой ги използва? | В момента, много свръх. Всички на пазара искат да влязат в домейна Big Data. По принцип всички кодиране и реализации се обработват само от големите Data Engineers и разработчици. Не, за такъв вид процеси са необходими данни на Учен. | Популярни само, но не като големи данни. Зависи от случаите на употреба и вида на организацията, която го прилага. Например, той е много популярен в организациите за здравеопазване и разкриване на измами поради съвместимостта на случаите на употреба. От друга страна, прогнозният анализ се грижи от Data Scientist и хора и разработчици на BA (Business Analyst) |
Заключение - Big Data Vs Predictive Analytics
Големи данни и прогнозен анализ, и двете са тук, и те са тук, за да останат. Въпреки свръх, Big Data и Predictive Analytics предлагат осезаеми бизнес ползи за организациите. Тя дава възможност за по-добра представа, вземане на решения и автоматизация на процесите. Съществува и така наречената промяна в парадигмата по отношение на аналитичния фокус. Това е промяна от описателна анализа към прогнозна анализа. Комбинацията от големи данни и прогнозна анализа във всички области има голям потенциал да повлияе положително на подкрепата за решения и операции като системи за управление на разходите и разпределение на ресурсите.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Big Data Vs Predictive Analytics, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- 13 най-важни инструменти за прогнозна анализация (полезно)
- Business Analytics срещу Business Intelligence - как са различни?
- Big Data vs Data Science - как са различни?
- Прогнозна анализа спрямо науката за данни - Научете 8 полезно сравнение
- 5 най-добра разлика между големите данни срещу машинно обучение
- 7 най-полезно сравнение между Business Analytics Vs Predictive Analytics