Különbség a nagy adatok és a prediktív elemzés között
Mivel a mai piacon az egyik legjobban felzárkózott kifejezés, nincs konszenzus a Big Data és a Predictive Analytics meghatározásáról.
A nagy adat nagy mennyiségű, nagy sebességű és / vagy nagyon sokféle információs eszköz, amely költséghatékony, innovatív információfeldolgozási formákat igényel, amelyek lehetővé teszik a jobb betekintést, a döntéshozatalt és a folyamatok automatizálását. A Big Data a tanulmányok és kutatások fontos érdeklődési köré vált a gyakorlati szakemberek és az akadémikusok körében. Az adatok exponenciális növekedését az internet és a digitális eszközök exponenciális növekedése táplálja. A technológiai haladás gazdaságilag megvalósíthatóvá teszi óriási mennyiségű adat tárolását és elemzését. A Big Data strukturált, félig strukturált és strukturálatlan valós idejű adatok keverékét tartalmazza, különféle forrásokból származik.
A prediktív elemzés számos statisztikai technikát foglal magában a modellezéstől, a gépi tanulástól és az adatbányászattól, amelyek a jelenlegi és a történeti tényeket elemzik, hogy előrejelzéseket készítsenek a jövőről, vagy egyébként ismeretlen eseményekről. A Predictive Analytics módszertant biztosít az intelligencia nagy adathalmazokból történő megszerzéséhez. Sok látnoki társaság, például a Google, az Amazon stb. Felismerte a Big Data és az Analytics potenciálját versenyelőny megszerzésében. Ezek a technikák számos lehetőséget kínálnak, mint például minták felfedezése vagy jobb optimalizálási algoritmusok. A nagy adatok kezelése és elemzése szintén néhány kihívást jelent - nevezetesen az adatok méretét, minőségét, megbízhatóságát és teljességét.
Összehasonlítás a nagy adatok és a prediktív elemzés között (Infographics)
Az alábbiakban a hatodik összehasonlítás található a nagy adatok és a prediktív elemzés között
Főbb különbségek a nagy adatok és a prediktív elemzés között
- Építészet
A nagy adatoknak az adatmennyiséggel, általában 0, 5 terabyte vagy annál nagyobb tartományban kell lenniük, ahol a relációs adatbázis-rendszerek kapacitása csökkenni kezd, tehát a felhőalapú csővezetékek, például az AWS és az adattárházak szükségessége a óra. Másrészt a prediktív elemzésnek a statisztikai modelleknek a meglévő adatokra való alkalmazásával kell összefüggnie, hogy előre jelezze a várható eredményeket az összegyűjtött adatforrásokkal.
- Célprobléma
A „Big Data” maga az adatot és annak kezelésének kihívását írja le, míg a „Predictive Analytics” az alkalmazások egy osztályát írja le, az adatok mennyiségétől függetlenül. Tehát mindkettő kölcsönösen kizárja az entitásokat.
- Közösségi médiahasználati esetek
A közösségi média bebizonyította, hogy a legmegfelelőbb felhasználás mind a Big Data, mind a Predictive Analytics számára. De mindkettő egymást követő láncként szolgál. Mivel a közösségi média adatai több forrásból származnak, de végül bejut egy MDM-be (törzsadatkezelés), amelyet csak a Big Data technológiákon keresztül lehet felépíteni, és amelyre a prediktív elemzést és más algoritmusokat el lehet indítani az eredmények megadása érdekében. Ez az új típusú adatkezelési megoldás a nagyon skálázható, nagymértékben párhuzamos és költséghatékony védjegyet viseli.
- Technológiai ökoszisztéma a nagy adatokban és a prediktív elemzésben
A nagy adatplatformok és a Predictive Analytics kedvező pontja például a már strukturált, nagy értékű tranzakciós adatokkal foglalkozik, amelynek támogatnia kell nagyszámú felhasználót és alkalmazást, amelyek ismételt kérdéseket tesznek fel az ismert adatokkal (ahol rögzített séma) és az optimalizálás megtérül) vállalati szintű biztonsággal és teljesítménygaranciával. Tehát, hogy velük bánjunk, különféle eszközök és technológiák vannak.
Big Data esetén
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
A prediktív elemzéshez
R, Statisztikai módszerek, előrejelzés, regressziós elemzés, Adatbányászat, Adatraktárak.
Big Data Vs prediktív elemzési összehasonlító táblázat
| Az összehasonlítás alapja | NAGY ADAT | Prediktív elemzés |
| Az alapok | A Big Data-nak nagy mennyiségű információ megtisztításával és értelmezésével kell foglalkoznia, és az üzleti tevékenységek széles területén felhasználható. | A prediktív elemzés egy módszer az üzleti események és a piaci magatartás előrejelzésére. |
| Az előrelépés szintje | Ez magas. A Big Data motorok végül továbbfejlesztették magukat a fejlesztési folyamatok és a platformok közötti kompatibilitás szintjén. | Közepes. A Predictive Analytics viszont korlátozott mértékben változtatja meg az algoritmikus mintákat, mivel a kezdetektől kezdve jobb pontszámokat adnak számukra a terület- és domain-specifikus munkaelemzés szempontjából. |
| Magában foglalja az ML (gépi tanulás) és az AI (mesterséges intelligencia) | Az olyan nagy adatmotorok, mint a Spark és a Hadoop, beépített gépi tanulási könyvtárakkal érkeznek, de az AI-vel való beépítés továbbra is K + F feladat az adatmérnökök számára. | A prediktív elemzés viszont a platformmal foglalkozik a valószínűség és a matematikai számítás alapján. Tehát valóban megvalósítható az ML és AI beágyazása ezekkel a platformokkal. |
| A felhasználói felület és az irányítópult-megjelenítések | A Big Data óriási háttér-technológiával importálódik az irányítópultokhoz és megjelenítőkhöz, mint például a D3js, és néhány fizetetthez, mint például a Spotfire a TIBCO eszköz a jelentések készítéséhez. | Másrészt a Predictive Analytics eszközök a jelentési eszközök, például a Microsoft BI eszközök beépített integrációival érkeznek. Tehát nem kell behoznia forrásból vagy más külső gyártótól. |
| Adatméret és teljesítmény | Hatalmas. Nem a legjobb gyakorlat, ha a Big Data platformokat kisebb adatmennyiségekre használjuk, mivel a Big Data platformok teljesítménye exponenciális jellegű. | Közepes. A nagyon nagy és nagyon kevés adatkészlet hozzájárulhat a rossz előrejelzésekhez és felfedezésekhez a modellek és algoritmusok vonatkozásában. |
| Népszerűség és ki használja őket? | Jelenleg nagyon hyped. A piacon mindenki belép a Big Data domainbe. Alapvetően az összes kódolást és a megvalósítást csak a Big Data Engineers és a fejlesztők kezelik. Nem, az ilyen jellegű folyamatokhoz adattudósokra van szükség. | Csak népszerű, de nem olyan nagy adat. A felhasználási esetektől és a végrehajtó szervezet típusától függ. Például, nagyon népszerű az egészségügyi és csalás-felderítő szervezetekben, a használati esetek kompatibilitása miatt. Másrészt, a prediktív elemzést az adattudósok és a BA (Business Analyst) emberek és fejlesztők végzik |
Következtetés - nagy adatok és prediktív elemzés
Nagy adatok és prediktív elemzés, mindkettő itt van, és itt van, hogy maradjon. A hihetetlenség ellenére a Big Data és a Predictive Analytics kézzelfogható üzleti előnyt kínál a szervezetek számára. Ez lehetővé teszi a jobb betekintést, a döntéshozatalt és a folyamatok automatizálását. Az analitikus fókusz szempontjából úgynevezett paradigmaváltás is történik. Ez elmozdulás a leíró elemzésről a prediktív elemzésre. A nagy adatok és a prediktív elemzés kombinációja minden területen nagy potenciállal rendelkezik, hogy pozitívan befolyásolja a döntés-támogatást és az olyan műveleteket, mint a költségkezelési rendszerek és az erőforrás-elosztás.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Big Data Vs prediktív elemzéshez, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- 13 legfontosabb prediktív elemző eszköz (hasznos)
- Üzleti elemzés vs. üzleti intelligencia - miben különböznek egymástól?
- Big Data vs Data Science - miben különböznek egymástól?
- Predictive Analytics vs Data Science - Tanulja meg a 8 hasznos összehasonlítást
- 5 legjobb különbség a nagy adatok és a géptanulás között
- 7 A leghasznosabb összehasonlítás az üzleti elemzés és a prediktív elemzés között