Razlika između velikih podataka i prediktivne analitike
Kao jedan od najpopularnijih termina na današnjem tržištu, ne postoji konsenzus o tome kako definirati Big Data i Predictive Analytics.
Veliki podaci su sredstva velike brzine, velike brzine i / ili velike raznolikosti, koja zahtijevaju ekonomične, inovativne oblike obrade podataka koji omogućavaju poboljšani uvid, odlučivanje i automatizaciju procesa. Big Data pojavili su se kao važno područje interesa proučavanja i istraživanja među praktičarima i akademicima. Eksponencijalni rast podataka potiče eksponencijalni rast interneta i digitalnih uređaja. Napredak tehnologije omogućuje ekonomski izvedivo pohranjivanje i analizu ogromnih količina podataka. Big Data uključuje kombinaciju strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih podataka u stvarnom vremenu koji potječu iz različitih izvora.
Prediktivna analitika obuhvaća različite statističke tehnike od modeliranja, strojnog učenja i vađenja podataka koji analiziraju trenutne i povijesne činjenice kako bi predvidjeli budućnost ili inače nepoznate događaje. Predictive Analytics pruža metodologiju za iskorištavanje podataka iz velikih skupova podataka. Mnoge vizionarske tvrtke kao što su Google, Amazon itd. Shvatile su potencijal Big Data-a i Analytics-a u stjecanju konkurentskih prednosti. Ove tehnike pružaju nekoliko prilika poput otkrivanja obrazaca ili boljih algoritama za optimizaciju. Upravljanje i analiza velikih podataka također predstavlja nekoliko izazova - naime veličinu, kvalitetu, pouzdanost i cjelovitost podataka.
Usporedba između velikih podataka Vs prediktivnoj analitici (Infographics)
Ispod je top 6 usporedba velikih podataka s prediktivnom analitikom
Ključne razlike između Big Data Vs Predictive Analytics
- Arhitektura
Veliki podaci imaju veze s količinom podataka, obično u rasponu od 5 terabajta ili više, gdje se kapacitet relacijskih sustava baze podataka počinje propadati pa su potrebe cjevovoda temeljenih na oblaku poput AWS-a i skladišta podataka potrebe sat. S druge strane, prediktivna analitika ima veze s primjenom statističkih modela na postojeće podatke kako bi se predvidjeli vjerojatni ishodi s izmijenjenim izvorima podataka.
- Ciljani problem
"Veliki podaci" opisuju same podatke i izazov u upravljanju njima, dok "Predictive Analytics" opisuje klasu aplikacija za podatke, bez obzira na količinu. Dakle, obojica predstavljaju međusobno isključive cjeline.
- Slučajevi upotrebe društvenih medija
Društveni mediji pokazali su se najboljom uporabom i za velike podatke i za prediktivnu analitiku. Ali obojica služe kao slijedeći lanac jedni drugima. Budući da podaci o društvenim medijima dolaze iz više izvora, ali s vremenom prelaze u MDM (Master data Management) koji se može graditi samo pomoću Big Data tehnologija na kojima se mogu predvidjeti analitika i drugi algoritmi koji daju rezultate. Ovo novo rješenje za upravljanje podacima nosi zaštitni znak visoko skalabilnih, masovno paralelnih i ekonomičnih.
- Tehnološki ekosustav u velikim podacima i prediktivnoj analizi
Slatka točka za velike platforme podataka i prediktivnu analitiku, na primjer, bavi se transakcijama visokih vrijednosti transakcijskih podataka koji su već strukturirani, a koji trebaju podržati veliku količinu korisnika i aplikacija koji postavljaju ponovljena pitanja poznatih podataka (gdje je fiksna shema a optimizacija se isplati) s jamstvom sigurnosti i izvedbe na razini poduzeća. Dakle, za njihovo rješavanje imamo različite alate i tehnologije.
Za velike podatke,
AWS, Apache HDFS, Smanjivanje karte / iskrivanje, Cassandra / HBase.
Za Predictive Analytics,
R, Statističke metode, prognoziranje, regresijska analiza, Mining podataka, Skladišta podataka.
Tabela usporedbe velikih podataka prema prediktivnim analitičkim podacima
| Osnove usporedbe | VELIKI PODACI | Prediktivna analitika |
| Osnove | Big Data mora se baviti čišćenjem i interpretacijom ogromne količine informacija i može ih se koristiti u širokom području poslovnih aktivnosti. | Prediktivna analitika metoda je predviđanja poslovnih događaja i ponašanja na tržištu. |
| Razina napredovanja | Visoka je. Motori Big Data s vremenom su se nadograđivali tijekom razvojnih procesa i razine kompatibilnosti s više platformi. | Srednji. S druge strane, predviđanje Analitike ima ograničenu promjenu algoritmičkih obrazaca jer im od početka daju bolji rezultat s obzirom na analizu rada na terenu i domene. |
| Uključuje ML (strojno učenje) i AI (umjetna inteligencija) | Veliki podaci kao što su Spark i Hadoop dolaze s ugrađenim bibliotekama strojnog učenja, no ugradnja s AI još uvijek je zadatak istraživanja i razvoja za Data Engineere. | S druge strane, Predictive Analytics bavi se platformom na temelju vjerojatnosti i matematičkim proračunom. Stoga je nekako izvedivo ugraditi ML i AI zajedno s tim platformama. |
| Vizualizacije korisničkog sučelja i nadzorne ploče | Big Data dolazi s velikim uvozom sigurnosne tehnologije za nadzorne ploče i vizualizacije poput D3js-a i nekih plaćenih poput Spotfire-a, TIBCO alata za izvještavanje. | S druge strane, alati za predviđanje usluge Analytics imaju ugrađene integracije alata za izvještavanje poput Microsoftovih BI alata. Dakle, nema potrebe dohvaćati ga od izvora ili od vanjskih dobavljača. |
| Veličina i performanse podataka | Ogroman. Nije najbolja praksa da se platforme Big Data koriste za manje iznose podataka jer su performanse velikih podatkovnih platformi eksponencijalne prirode. | Srednji. Vrlo veliki i vrlo manje skupova podataka mogu pridonijeti lošim predviđanjima i otkrićima s obzirom na modele i algoritme. |
| Popularnost i Tko ih koristi? | Trenutno vrlo hiper. Svi na tržištu žele ući u domenu Big Data. U osnovi, svim kodiranjem i implementacijama upravljaju samo veliki inženjeri podataka i programeri. Ne, za takav postupak su potrebni znanstvenici. | Popularno, ali ne kao veliki podaci. To ovisi o slučajevima upotrebe i vrsti organizacije koja ga provodi. Na primjer, vrlo je popularan kod zdravstvenih ustanova i organizacija za otkrivanje prijevara zbog kompatibilnosti slučajeva upotrebe. S druge strane, za prediktivnu analizu brinu podaci Data Scientist i BA (Business Analyst) ljudi i programeri |
Zaključak - Big Data Vs Predictive Analytics
Veliki podaci i prediktivna analiza, obojica su ovdje i oni će ovdje ostati. Unatoč prekrivanju, Big Data i Predictive Analytics organizacijama nude opipljive poslovne koristi. Omogućuje poboljšani uvid, odlučivanje i automatizaciju procesa. Postoji i takozvana promjena paradigme u smislu analitičkog fokusa. To je pomak s deskriptivne analitike na prediktivnu analitiku. Kombinacija velikih podataka i prediktivne analitike u svim domenama ima veliki potencijal pozitivno utjecati na podršku odlučivanju i operacijama poput sustava upravljanja troškovima i raspodjele resursa.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za prediktivnu analitiku velikih podataka, njihovo značenje, usporedba glavnih podataka, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- 13 najvažnijih alata za predviđanje analitike (korisno)
- Business Analytics vs Business Intelligence - u čemu se razlikuju?
- Veliki podaci u odnosu na znanost podataka - u čemu se razlikuju?
- Prediktivna analitika prema znanosti o podacima - naučite 8 korisnih usporedba
- 5 najboljih razlika između velikih podataka prema strojnom učenju
- 7 najkorisnijih usporedba između Business Analytics Vs prediktivne analitike