Різниця між великими даними та прогнозною аналітикою
Як один із найбільш "розкручених" термінів на ринку сьогодні, немає єдиної думки щодо визначення великих даних та прогнозованої аналітики.
Великі дані - це об'ємні, високошвидкісні та / або різноманітні інформаційні активи, які вимагають економічно ефективних, інноваційних форм обробки інформації, які дозволяють розширити огляд, прийняття рішень та автоматизацію процесів. Big Data виникла як важлива сфера інтересів навчання та досліджень серед практиків та вчених. Експонентний ріст даних підживлюється експоненціальним зростанням Інтернету та цифрових пристроїв. Просування в галузі технологій робить економічно доцільним зберігання та аналіз величезної кількості даних. Big Data включає сукупність структурованих, напівструктурованих та неструктурованих даних у реальному часі, що походять з різних джерел.
Прогностична аналітика охоплює різноманітні статистичні методи від моделювання, машинного навчання та видобутку даних, які аналізують поточні та історичні факти для прогнозування майбутнього чи невідомих інших подій. Predictive Analytics пропонує методологію для використання інформації з великих наборів даних. Багато компаній-візіонерів, таких як Google, Amazon тощо, усвідомили потенціал Big Data і Analytics для отримання конкурентної переваги. Ці методи надають кілька можливостей, як виявлення шаблонів або кращі алгоритми оптимізації. Управління та аналіз великих даних також представляє мало труднощів - а саме розмір, якість, надійність та повнота даних.
Порівняння між великими даними Vs Predictive Analytics (Інфографіка)
Нижче наведено найкращі 6 зіставлень між великими даними прогностичної аналітики
Ключові відмінності між великими показниками Vs Predictive Analytics
- Архітектура
Big Data має відношення до кількості даних, як правило, в діапазоні 0, 5 терабайт або більше, коли ємність реляційних систем баз даних починає знижуватися, тому потреба в хмарних трубопроводах, таких як AWS та сховища даних, є потребами година. З іншого боку, прогнозована аналітика пов'язана із застосуванням статистичних моделей до існуючих даних для прогнозування ймовірних результатів із пошкодженими джерелами даних.
- Цільова проблема
"Big Data" описує самі дані та завдання управління ними, тоді як "Predictive Analytics" описує клас програм для даних, незалежно від кількості. Отже, обидва вони представляють взаємовиключні утворення.
- Випадки використання соціальних медіа
Соціальні медіа показали найкраще використання як для великих даних, так і для прогнозування Analytics. Але вони обидва служать послідовним ланцюжком один до одного. Оскільки дані соціальних медіа надходять із багатьох джерел, але в кінцевому підсумку потрапляють в MDM (Master data Management), який можна побудувати за допомогою технологій Big Data, лише на яких можна запускати прогнозовану аналітику та інші алгоритми для отримання результатів. Це новий тип рішення для управління даними є торговою маркою дуже масштабованого, масово паралельного та економічно вигідного.
- Технологічна екосистема у великих даних та прогнозованій аналітиці
Примітним місцем для великих платформ даних та прогнозованої аналітики, наприклад, є робота з високоструктурними транзакційними даними, які вже структуровані, що потребує підтримки великої кількості користувачів та програм, які задають повторні запитання відомих даних (де фіксована схема та оптимізація окупається), гарантуючи безпеку та ефективність на рівні підприємства. Тож для боротьби з ними у нас є різні інструменти та технології.
Для великих даних
AWS, Apache HDFS, зменшення / зменшення карт, кассандра / HBase.
Для прогнозної аналітики,
R, Статистичні методи, прогнозування, регресійний аналіз, обмін даними, сховища даних.
Таблиця порівняння великих даних проти прогнозованої аналітики
| Основи порівняння | ВЕЛИЧІ ДАНІ | Прогнозована аналітика |
| Основи | Big Data має справу з очищенням та інтерпретацією величезної кількості інформації, і вона може бути використана у широкій області ділової діяльності. | Прогностична аналітика - це метод прогнозування ділових подій та поведінки на ринку. |
| Рівень просування | Це високо. Двигуни Big Data з часом модернізувались протягом усіх процесів розробки та рівня сумісності між платформами. | Середній. З іншого боку, прогнозна аналітика має обмежену зміну алгоритмічних шаблонів, оскільки вони дають їм кращу оцінку з самого початку щодо аналізу роботи в галузі та конкретного домену. |
| Включає ML (машинне навчання) та AI (штучний інтелект) | Великі двигуни даних, такі як Spark і Hadoop, мають вбудовані бібліотеки машинного навчання, але інтеграція з AI все ще є науково-дослідною задачею для інженерів даних. | Прогнозна аналітика, з іншого боку, має справу з платформою на основі ймовірності та математичного розрахунку. Таким чином, можливо, вбудувати ML та AI разом з цими платформами. |
| Візуалізація інтерфейсу користувача та інформаційних панелей | Big Data постачається з великим імпортом задніх технологій для інформаційних панелей та візуалізацій, таких як D3js та деяких платних, як Spotfire, інструмент TIBCO для звітування. | З іншого боку, інструменти прогнозування Analytics оснащені вбудованою інтеграцією таких інструментів звітування, як інструменти Microsoft BI. Отже, не потрібно отримувати його від джерела чи від сторонніх постачальників. |
| Розмір даних та продуктивність | Величезна. Це не найкраща практика використання платформ Big Data для менших обсягів даних, оскільки продуктивність платформ Big Data має експоненціальний характер. | Середній. Дуже великі та дуже менші набори даних можуть сприяти поганим прогнозам та відкриттю стосовно моделей та алгоритмів. |
| Популярність і хто ними користується? | В даний час дуже розпещений. Усі на ринку хочуть увійти в домен Big Data. В основному всі кодування та реалізації обробляються лише великими інженерами даних та розробниками. Ні, для такого роду процесів потрібні дані Вченого. | Популярний лише, але не як Big Data. Це залежить від випадків використання та типу організації, яка його здійснює. Наприклад, це дуже популярно серед організацій охорони здоров’я та виявлення шахрайства через сумісність випадків використання. З іншого боку, прогнозним аналізом займаються дані вчені та люди та розробники BA (Business Analyst) |
Висновок - Big Data Vs Predictive Analytics
Великі дані та прогнозний аналіз - обидва тут, і вони залишаються тут. Незважаючи на ажіотаж, Big Data та Predictive Analytics надають організаціям відчутну користь для бізнесу. Це дозволяє розширити уявлення, прийняття рішень та автоматизувати процеси. Існує також так звана зміна парадигми з точки зору аналітичної спрямованості. Це перехід від описової аналітики до прогностичної аналітики. Поєднання великих даних та прогнозованої аналітики у всіх областях має великий потенціал для позитивного впливу на підтримку рішень та такі операції, як системи управління витратами та розподіл ресурсів.
Рекомендована стаття
Це був посібник щодо прогнозування великих даних проти прогнозування даних, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- 13 найважливіших інструментів прогнозованої аналітики (корисні)
- Business Analytics vs Business Intelligence - чим вони відрізняються?
- Big Data vs Science Data - чим вони відрізняються?
- Прогнозована аналітика порівняно з науковими даними - вивчіть 8 корисних порівнянь
- 5 Найкраща різниця між великими даними проти машинного навчання
- 7 Найкорисніше порівняння між Business Analytics Vs Predictive Analytics