Rozdiel medzi veľkými dátami a prediktívnou analýzou
Ako jeden z najviac „medializovaných“ výrazov na dnešnom trhu neexistuje zhoda v tom, ako definovať veľké údaje a prediktívne analýzy.
Veľké dáta sú veľkoobjemové, vysokorýchlostné a / alebo rozmanité informačné aktíva, ktoré si vyžadujú nákladovo efektívne, inovatívne formy spracovania informácií, ktoré umožňujú lepší prehľad, rozhodovanie a automatizáciu procesov. Big Data sa objavil ako dôležitá oblasť záujmu o štúdium a výskum medzi odborníkmi a akademikmi. Exponenciálny rast údajov je podporovaný exponenciálnym rastom internetu a digitálnych zariadení. Pokrok v technológii spôsobuje, že je ekonomicky možné ukladať a analyzovať obrovské množstvo údajov. Big Data obsahuje kombináciu štruktúrovaných, pološtrukturovaných a neštruktúrovaných údajov v reálnom čase pochádzajúcich z rôznych zdrojov.
Prediktívna analytika zahŕňa rôzne štatistické techniky od modelovania, strojového učenia sa a získavania údajov, ktoré analyzujú súčasné a historické fakty s cieľom predpovedať budúcnosť alebo inak neznáme udalosti. Predictive Analytics poskytuje metodiku na získavanie informácií z veľkých množín údajov. Mnoho vizionárskych spoločností, ako je Google, Amazon atď., Si uvedomilo potenciál veľkých dát a analytických služieb pri získavaní konkurenčných výhod. Tieto techniky poskytujú niekoľko príležitostí, napríklad objavenie vzorcov alebo lepšie optimalizačné algoritmy. Správa a analýza veľkých dát tiež predstavuje niekoľko výziev - menovite veľkosť, kvalita, spoľahlivosť a úplnosť údajov.
Porovnania medzi hlavami medzi prediktívnou analýzou veľkých dát Vs (infografika)
Nižšie je šesť najlepších porovnávaní prediktívnej analýzy Big Data Vs
Kľúčové rozdiely medzi prediktívnou analýzou Big Data Vs
- architektúra
Big Data súvisí s množstvom údajov, zvyčajne v rozsahu 0, 5 terabajtov alebo viac, kde sa kapacita systémov relačných databáz začína zhoršovať, takže potreba cloudových potrubí ako AWS a dátové sklady sú potrebami hodina. Na druhej strane, prediktívna analytika súvisí s aplikáciou štatistických modelov na existujúce údaje, aby sa predpovedali pravdepodobné výsledky so zmenenými zdrojmi údajov.
- Cieľový problém
„Veľké údaje“ popisuje samotné údaje a výzvu na ich správu, zatiaľ čo „Prediktívne analýzy“ popisuje skupinu aplikácií pre údaje bez ohľadu na množstvo. Obidva teda predstavujú vzájomne sa vylučujúce subjekty.
- Prípady použitia sociálnych médií
Sociálne médiá sa ukázali ako najlepšie využitie pre veľké údaje aj pre prediktívne analýzy. Obidve však navzájom slúžia ako postupný reťazec. Keďže údaje zo sociálnych médií pochádzajú z viacerých zdrojov, ale nakoniec sa dostanú do MDM (Master Data Management), ktorý sa dá vybudovať pomocou technológií veľkých dát, na základe ktorých je možné spustiť prediktívnu analýzu a ďalšie algoritmy, aby sa dosiahli výsledky. Tento nový typ riešenia správy dát nesie ochrannú známku vysoko škálovateľného, masívne paralelného a nákladovo efektívneho.
- Technologický ekosystém v oblasti veľkých dát a prediktívnej analýzy
Sladké miesto pre veľké dátové platformy a prediktívne analýzy sa týka napríklad transakčných údajov vysokej hodnoty, ktoré sú už štruktúrované, ktoré musia podporovať veľké množstvo používateľov a aplikácií, ktoré kladú opakované otázky známych údajov (ak je to pevná schéma). a optimalizácia sa oplatí) so zárukou bezpečnosti a výkonu na úrovni podniku. Na ich riešenie máme rôzne nástroje a technológie.
Pre veľké dáta
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Pre prediktívnu analýzu
R, Štatistické metódy, predpovede, regresná analýza, dolovanie dát, dátové sklady.
Porovnávacia tabuľka prediktívnej analýzy Big Data Vs
| Základ porovnania | VEĽKÉ DÁTA | Prediktívne analýzy |
| Základy | Big Data sa musí zaoberať očistením a interpretáciou obrovského množstva informácií a môže byť použitý v širokej oblasti obchodných aktivít. | Prediktívna analytika je metóda predpovedania obchodných udalostí a správania na trhu. |
| Úroveň postupu | Je to vysoké. Modely Big Data sa nakoniec upgradovali v priebehu vývojových procesov a úrovne kompatibility medzi platformami. | Medium. Na druhej strane má prediktívna analytika obmedzenú zmenu algoritmických vzorcov, pretože im poskytuje lepšie skóre od začiatku v porovnaní s ich pracovnou analýzou zameranou na oblasť a oblasť. |
| Zahŕňa ML (Machine Learning) a AI (Artificial Intelligence) | Modely Big Data, ako Spark a Hadoop, sa dodávajú so zabudovanými knižnicami Machine Learning, ale začlenenie do AI je pre Data Engineers stále úlohou výskumu a vývoja. | Na druhej strane prediktívna analýza sa zaoberá platformou na základe pravdepodobnosti a matematického výpočtu. Preto je možné vložiť ML a AI spolu s týmito platformami. |
| Vizualizácie používateľského rozhrania a informačných panelov | Big Data prichádza s rozsiahlym importom technológie backendu pre informačné panely a vizualizácie, ako sú D3js a niektoré platené, ako je napríklad Spotfire, nástroj TIBCO na podávanie správ. | Na druhej strane, nástroje Predictive Analytics prichádzajú so zabudovanou integráciou nástrojov na vytváranie prehľadov, ako sú nástroje Microsoft BI. Takže ho nemusíte získavať zo zdroja alebo od externých dodávateľov. |
| Veľkosť a výkon údajov | Obrovský. Nie je najlepšou praxou používať veľké dátové platformy pre menšie objemy údajov, pretože výkon veľkých dátových platforiem má exponenciálny charakter. | Medium. Veľmi veľké a veľmi menšie množiny údajov môžu prispieť k nepriaznivým predpovediam a objavom, pokiaľ ide o modely a algoritmy. |
| Popularita a kto ich používa? | V súčasnej dobe veľmi Hyped. Každý na trhu chce vstúpiť do domény Big Data. V podstate všetky kódovania a implementácie obsluhujú len technici a vývojári veľkých dát. Nie, údaje Vedec je potrebný pre takýto druh procesov. | Populárne iba, ale nie ako veľké dáta. Závisí to od prípadov použitia a typu organizácie, ktorá ho implementuje. Napríklad je veľmi obľúbený v organizáciách zaoberajúcich sa zdravotnou starostlivosťou a podvodmi, pretože je kompatibilný s prípadom použitia. Na druhej strane, prediktívnu analýzu zabezpečujú Data Scientists a BA (Business Analyst) ľudia a vývojári |
Záver - Prediktívna analýza veľkých dát
Veľké dáta a prediktívna analýza sú tu a zostanú tu. Napriek humbuku, veľké dáta a prediktívne analýzy ponúkajú organizáciám hmatateľný obchodný úžitok. Umožňuje vylepšený prehľad, rozhodovanie a automatizáciu procesov. Pokiaľ ide o analytické zameranie, dochádza tiež k takzvanému posunu paradigmy. Je to posun od popisnej analýzy k prediktívnej analýze. Kombinácia veľkých dát a prediktívnej analýzy vo všetkých doménach má veľký potenciál pozitívne ovplyvniť podporu rozhodovania a operácie, ako sú systémy riadenia nákladov a alokácia zdrojov.
Odporúčaný článok
Bol to sprievodca prediktívnou analýzou Big Data Vs, ich významom, porovnávaním medzi jednotlivými účastníkmi, kľúčovými rozdielmi, porovnávacou tabuľkou a záverom. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- 13 najdôležitejších prediktívnych analytických nástrojov (užitočné)
- Business Analytics vs Business Intelligence - Ako sa líšia?
- Big Data vs Data Science - Ako sa líšia?
- Prediktívne analýzy verzus Data Science - naučte sa 8 užitočných porovnaní
- 5 najlepších rozdielov medzi strojovým učením veľkých dát Vs
- 7 Najužitočnejšie porovnanie prediktívnej analýzy Business Analytics Vs