Разница между большими данными и прогнозной аналитикой
Как один из самых «раскрученных» терминов на рынке сегодня, нет единого мнения о том, как определять большие данные и прогнозную аналитику.
Большие данные - это большие объемы, высокоскоростные и / или разнообразные информационные активы, которые требуют экономически эффективных, инновационных форм обработки информации, которые обеспечивают более глубокое понимание, принятие решений и автоматизацию процессов. Большие данные стали важной областью интереса к изучению и исследованию среди практиков и академиков. Экспоненциальный рост данных обусловлен экспоненциальным ростом Интернета и цифровых устройств. Развитие технологий делает экономически целесообразным хранение и анализ огромных объемов данных. Большие данные включают в себя смесь структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных в реальном времени, поступающих из различных источников.
Прогнозная аналитика включает в себя различные статистические методы от моделирования, машинного обучения и интеллектуального анализа данных, которые анализируют текущие и исторические факты, чтобы делать прогнозы на будущее или другие неизвестные события. Predictive Analytics предоставляет методологию для сбора информации из больших наборов данных. Многие дальновидные компании, такие как Google, Amazon и т. Д., Осознали потенциал больших данных и аналитики в получении конкурентного преимущества. Эти методы предоставляют несколько возможностей, таких как обнаружение закономерностей или более эффективные алгоритмы оптимизации. Управление и анализ больших данных также представляет собой несколько проблем, а именно: размер, качество, надежность и полнота данных.
Сравнение больших данных с прогнозирующей аналитикой (инфографика)
Ниже приведены 6 лучших сравнений между большими данными и прогнозной аналитикой.
Ключевые различия между большими данными и прогнозной аналитикой
- Архитектура
Большие данные имеют отношение к количеству данных, обычно в диапазоне .5 терабайт или более, где емкость систем реляционных баз данных начинает снижаться, поэтому потребности облачных конвейеров, таких как AWS и хранилища данных, являются потребностями час. С другой стороны, прогностическая аналитика связана с применением статистических моделей к существующим данным для прогнозирования вероятных результатов с использованием источников данных.
- Целевая проблема
«Большие данные» описывают сами данные и проблемы управления ими, а «Прогнозная аналитика» описывает класс приложений для данных независимо от их количества. Итак, оба они представляют взаимоисключающие сущности.
- Случаи использования социальных сетей
Социальные медиа оказались наилучшим использованием как для больших данных, так и для прогнозной аналитики. Но оба они служат последовательной цепью друг к другу. Поскольку данные социальных сетей поступают из нескольких источников, но в конечном итоге попадают в MDM (управление основными данными), который может быть построен с помощью технологий больших данных, только на основе которых можно использовать Predictive Analytics и другие алгоритмы для получения результатов. Это новое решение для управления данными имеет отличительный знак масштабируемости, массового параллелизма и экономичности.
- Технологическая экосистема в области больших данных и прогнозной аналитики
Например, самое приятное место для платформ больших данных и Predictive Analytics - иметь дело с высоко структурированными транзакционными данными, которые уже структурированы и должны поддерживать большое количество пользователей и приложений, которые задают повторяющиеся вопросы об известных данных (где фиксированная схема). оптимизация окупается) с гарантией безопасности и производительности на уровне предприятия. Поэтому для борьбы с ними у нас есть разные инструменты и технологии.
Для больших данных
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Для прогнозной аналитики,
R, Статистические методы, прогнозирование, регрессионный анализ, Data Mining, Хранилища данных.
Сравнительная таблица Big Data и Predictive Analytics
| Основа сравнения | БОЛЬШОЕ КОЛИЧЕСТВО ДАННЫХ | Прогнозная аналитика |
| Основы | Большие данные имеют дело с очисткой и интерпретацией огромных объемов информации и могут использоваться в широком спектре деловых операций. | Прогнозная аналитика - это метод прогнозирования деловых событий и поведения на рынке. |
| Уровень продвижения | Это высоко Механизмы больших данных в конечном итоге обновили себя в процессе разработки и на уровне кроссплатформенной совместимости | Средний. Прогнозирующая аналитика, с другой стороны, имеет ограниченное изменение алгоритмических шаблонов, поскольку они с самого начала дают им более высокую оценку в отношении их анализа работы на местах и в конкретной области. |
| Включает ML (машинное обучение) и AI (искусственный интеллект) | Механизмы больших данных, такие как Spark и Hadoop, поставляются со встроенными библиотеками машинного обучения, но объединение с ИИ все еще является задачей НИОКР для инженеров данных. | Прогнозирующая аналитика, с другой стороны, работает с платформой на основе вероятности и математического расчета. Так что возможно внедрить ML и AI вместе с этими платформами. |
| Визуализация интерфейса и инструментальных панелей | Большие данные поставляются с обширным внутренним импортом технологий для Dashboards и визуализаций, таких как D3js, и некоторыми платными, такими как Spotfire, инструмент TIBCO для отчетности. | С другой стороны, инструменты Predictive Analytics поставляются со встроенными интеграциями инструментов отчетности, таких как инструменты Microsoft BI. Таким образом, нет необходимости получать его из источника или от каких-либо сторонних поставщиков. |
| Размер данных и производительность | Огромный. Не рекомендуется использовать платформы больших данных для меньших объемов данных, поскольку производительность платформ больших данных носит экспоненциальный характер. | Средний. Очень большие и очень меньшие наборы данных могут способствовать неправильным прогнозам и открытиям в отношении моделей и алгоритмов. |
| Популярность и кто их использует? | В настоящее время очень раскручен. Каждый на рынке хочет войти в домен Big Data. По сути, все кодирование и реализации выполняются только инженерами больших данных и разработчиками. Нет, данные ученого требуются для такого рода процессов. | Популярный только, но не как Большие Данные. Это зависит от вариантов использования и типа организации, реализующей его. Например, он очень популярен среди организаций здравоохранения и обнаружения мошенничества из-за совместимости вариантов использования. С другой стороны, прогнозный анализ позаботился о данных ученых и BA (Business Analyst) людей и разработчиков |
Вывод - большие данные против прогнозной аналитики
Большие данные и прогнозный анализ, и здесь, и они здесь, чтобы остаться. Несмотря на эту шумиху, Big Data и Predictive Analytics действительно дают ощутимую выгоду для бизнеса организациям. Это позволяет улучшить понимание, принятие решений и автоматизацию процессов. Существует также так называемый сдвиг парадигмы с точки зрения аналитической направленности. Это переход от описательной аналитики к прогнозной аналитике. Сочетание Big Data и Predictive Analytics во всех областях имеет большой потенциал для положительного влияния на поддержку принятия решений и операции, такие как системы управления затратами и распределение ресурсов.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по Big Data и Predictive Analytics, их значению, сравнению «голова к голове», ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 13 самых важных инструментов прогнозирующей аналитики (полезно)
- Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики - чем они отличаются?
- Большие данные против Data Science - чем они отличаются?
- Прогнозная аналитика против Data Science - узнайте 8 полезных сравнений
- 5 лучших отличий между большими данными и машинным обучением
- 7 самых полезных сравнений между бизнес-аналитикой и прогнозной аналитикой