Skillnaden mellan Big Data och Predictive Analytics
Som ett av de mest "hypade" termerna på marknaden idag finns det ingen enighet om hur man definierar Big Data och Predictive Analytics.
Big data är högvolym, hög hastighet och / eller hög variation av informationstillgångar som kräver kostnadseffektiva, innovativa former av informationsbehandling som möjliggör förbättrad insikt, beslutsfattande och processautomation. Big Data har framkommit som ett viktigt intresseområde för studier och forskning bland utövare och akademiker. Den exponentiella tillväxten av data drivs av den exponentiella tillväxten av internet och digitala enheter. Avancerad teknik gör det ekonomiskt möjligt att lagra och analysera enorma mängder data. Big Data innehåller en blandning av strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade realtidsdata som härstammar från olika källor.
Predictive analytics omfattar en mängd olika statistiska tekniker från modellering, maskininlärning och data mining som analyserar aktuella och historiska fakta för att göra förutsägelser om framtiden eller på annat sätt okända händelser. Predictive Analytics tillhandahåller en metod för att tappa intelligens från stora datamängder. Många visionära företag som Google, Amazon etc. har insett potentialen för Big Data och Analytics att få konkurrensfördelar. Dessa tekniker ger flera möjligheter som att upptäcka mönster eller bättre optimeringsalgoritmer. Att hantera och analysera Big Data utgör också få utmaningar - nämligen storlek, kvalitet, tillförlitlighet och fullständighet av data.
Jämförelse mellan huvuddata och Big Data vs Predictive Analytics (Infographics)
Nedan visas de 6 bästa jämförelserna mellan Big Data Vs Predictive Analytics
Viktiga skillnader mellan Big Data vs Predictive Analytics
- Arkitektur
Big Data har att göra med mängden data, vanligtvis inom intervallet .5 terabyte eller mer, där kapaciteten för relationsdatabassystem börjar försämras så behovet av molnbaserade rörledningar som AWS och datalager är behoven hos timme. Å andra sidan har Predictive analytics att göra med tillämpningen av statistiska modeller på befintliga data för att förutsäga sannolika utfall med de olagda datakällorna.
- Målproblem
"Big Data" beskriver själva uppgifterna och utmaningen att hantera dem, medan "Predictive Analytics" beskriver en klass applikationer för data, oavsett kvantitet. Så båda representerar ömsesidigt exklusiva enheter.
- Fall i sociala medier
Sociala medier har visat sig vara den bästa användningen för både Big Data och Predictive Analytics. Men båda tjänar som en sekventiell kedja till varandra. Eftersom sociala mediedata kommer från flera källor men så småningom kommer in i en MDM (Master data Management) som bara kan byggas via Big Data-teknologier på vilka Predictive Analytics och andra algoritmer kan skjutas ut för att ge resultat. Denna nya typ av datahanteringslösning har varumärket som är mycket skalbar, massivt parallellt och kostnadseffektivt.
- Teknikekosystem i Big Data och Predictive Analytics
Den söta platsen för Big Data-plattformar och Predictive Analytics, till exempel, handlar om högvärdiga transaktionsdata som redan är strukturerade, som måste stödja en stor mängd användare och applikationer som ställer upprepade frågor om känd data (där ett fast schema och optimering lönar sig) med säkerhets- och prestationsgaranti på företagsnivå. Så för att hantera dem har vi olika verktyg och tekniker.
För Big Data,
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
För Predictive Analytics,
R, Statistiska metoder, prognoser, regressionsanalys, Data Mining, Data Warehouse.
Big Data vs jämförande tabell för prediktiv analys
| Grund för jämförelse | STORA DATA | Predictive Analytics |
| Det grundläggande | Big Data har att göra med rengöring och tolkning av stora mängder information och den kan användas inom ett brett affärsområde. | Predictive analytics är en metod för att förutsäga affärshändelser och marknadsbeteende. |
| Avancerad nivå | Det är högt. Big Data-motorer har så småningom uppgraderat sig själva genom utvecklingsprocesserna och nivån på plattformskompatibilitet. | Medium. Predictive Analytics har å andra sidan en begränsad förändring av algoritmiska mönster eftersom de ger dem bättre poäng från början med avseende på deras fält och domänspecifika arbetsanalyser. |
| Inkorporerar ML (maskininlärning) och AI (artificiell intelligens) | Big Data-motorer som Spark och Hadoop kommer med inbyggda maskininlärningsbibliotek men integreringen med AI är fortfarande en FoU-uppgift för Data Engineers. | Predictive Analytics, å andra sidan, behandlar plattformen baserad på sannolikheten och matematisk beräkning. Så det är ganska möjligt att bädda in ML och AI tillsammans med dessa plattformar. |
| Visualisering av UI och instrumentpaneler | Big Data levereras med omfattande import av backendteknologi för instrumentpaneler och visualiseringar som D3js och vissa betalade som Spotfire, ett TIBCO-verktyg för rapportering. | Å andra sidan kommer Predictive Analytics-verktyg med inbyggda integrationer av rapporteringsverktygen som Microsoft BI-verktyg. Så inget behov att hämta det från källan eller från vissa externa leverantörer. |
| Datastorlek och prestanda | Enorm. Det är inte en bra praxis att använda Big Data-plattformar för mindre datamängder eftersom prestanda för Big Data-plattformar är exponentiellt. | Medium. Mycket stora och Mycket mindre datamängder kan bidra till dåliga förutsägelser och upptäckter med avseende på modeller och algoritmer. |
| Popularitet och vem använder dem? | För närvarande Very Hyped. Alla på marknaden vill gå in i Big Data-domänen. I princip hanteras all kodning och implementeringar endast av Big Data Engineers och utvecklare. Nej, dataforskare krävs för sådana slags processer. | Endast populär men inte som Big Data. Det beror på användningsfall och typ av organisation som genomför det. Till exempel är det mycket populärt hos hälso- och sjukvårdsorganisationer och bedrägeriupptäcktsorganisationer på grund av kompatibilitet med användning av ärenden. Å andra sidan tas prediktiv analys av Data Scientists och BA (Business Analyst) personer och utvecklare |
Slutsats - Big Data vs Predictive Analytics
Big data och Predictive Analys, båda är här och de är här för att stanna. Trots hype erbjuder Big Data och Predictive Analytics verkliga affärsfördelar för organisationer. Det möjliggör förbättrad insikt, beslutsfattande och processautomation. Det finns också en så kallad paradigmförskjutning när det gäller analytisk fokus. Det är en övergång från beskrivande analys till prediktiv analys. Kombinationen av Big Data och Predictive Analytics på alla domäner har den stora potentialen att påverka beslutsstöd och operationer som kostnadshanteringssystem och resursallokering positivt.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Big Data Vs Predictive Analytics, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- 13 Viktigaste prediktiva analysverktyget (användbart)
- Business Analytics vs Business Intelligence - Hur skiljer de sig?
- Big Data vs Data Science - Hur skiljer de sig?
- Predictive Analytics vs Data Science - Lär dig den 8 användbara jämförelsen
- 5 Bästa skillnaden mellan Big Data vs Machine Learning
- 7 Mest användbara jämförelser mellan Business Analytics och Predictive Analytics