Разлика између великих података и предиктивне аналитике
Као један од најпопуларнијих термина на тржишту данас, не постоји консензус о томе како дефинисати Биг Дата и Предицтиве Аналитицс.
Велики подаци су средства велике брзине, велике брзине и / или велике разноликости, која захтевају исплативе, иновативне облике обраде информација који омогућавају побољшани увид, доношење одлука и аутоматизацију процеса. Биг Дата су се појавили као важно подручје интересовања за проучавање и истраживање међу практичарима и академицима. Експоненцијални раст података подстиче експоненцијални раст интернета и дигиталних уређаја. Напредак технологије омогућава економично извођење складиштења и анализе огромних количина података. Биг Дата укључује комбинацију структурираних, полуструктурираних и неструктурираних података у стварном времену који потичу из различитих извора.
Предиктивна аналитика обухвата различите статистичке технике од моделирања, машинског учења и вађења података који анализирају тренутне и историјске чињенице да би предвидјели будућност или иначе непознате догађаје. Предицтиве Аналитицс пружа методологију за коришћење интелигенције из великих скупова података. Многе визионарске компаније као што су Гоогле, Амазон итд. Схватиле су потенцијал Биг Дата-а и Аналитике у стицању конкурентске предности. Ове технике пружају неколико могућности попут откривања образаца или бољих алгоритама за оптимизацију. Управљање и анализа великих података такође представља неколико изазова - наиме величину, квалитет, поузданост и потпуност података.
Успоредба између великих података Вс предиктивне аналитике (Инфограпхицс)
Испод је топ 6 упоређивања великих података са предиктивном аналитиком
Кључне разлике између Биг Дата Вс Предицтиве Аналитицс
- Архитектура
Велики подаци имају везе са количином података, обично у опсегу од 5 терабајта или више, где капацитет релацијских система база података почиње да опада, тако да су потребе облачних цевовода попут АВС-а и складишта података потребе сат. С друге стране, предиктивна аналитика има везе са применом статистичких модела на постојеће податке како би се прогнозирали могући исходи са измењеним изворима података.
- Циљни проблем
„Биг Дата“ описује саме податке и изазов управљања њима, док „Предицтиве Аналитицс“ описује класу апликација за податке, без обзира на количину. Дакле, обојица представљају узајамно искључиви ентитет.
- Случајеви употребе друштвених медија
Друштвени медији показали су се најбољом употребом и за велике податке и за предиктивну аналитику. Али обојица служе као секвенцијални ланац једни другима. Како подаци о друштвеним медијима долазе из више извора, али на крају прелазе у МДМ (Мастер дата Манагемент) који се може градити само помоћу Биг Дата технологија на којима се могу предвидјети аналитика и други алгоритми да би се добили резултати. Ово ново решење за управљање подацима носи заштитни знак високо скалабилних, масовно паралелних и економичних.
- Технолошки екосистем у великим подацима и предиктивној аналитици
Слатка тачка за велике платформе података и предиктивну аналитику, на пример, бави се трансакцијама високих вредности који су већ структурирани и који треба да подрже велику количину корисника и апликација које постављају поновљена питања познатих података (где је фиксна шема а оптимизација се исплаћује) са гаранцијом на нивоу предузећа и гаранцијом перформанси. Дакле, за њихово рјешавање имамо различите алате и технологије.
За велике податке,
АВС, Апацхе ХДФС, Смањивање / искривање мапа, Касандра / ХБасе.
За предиктивну аналитику,
Р, Статистичке методе, прогнозирање, регресијска анализа, Мининг података, Складишта података.
Табела упоређивања великих података према предиктивним аналитичким подацима
| Основе поређења | ВЕЛИКИ ПОДАТАКА | Предиктивна аналитика |
| Основе | Биг Дата се мора бавити чишћењем и интерпретацијом огромне количине информација и може се користити у широком подручју пословних активности. | Предиктивна аналитика је метода предвиђања пословних догађаја и понашања на тржишту. |
| Ниво напредовања | Висока је. Мотори великих података на крају су се надограђивали током развојних процеса и нивоа компатибилности са више платформи. | Средња. С друге стране, предвиђање Аналитике има ограничену промену алгоритмичких образаца јер им од почетка дају бољи резултат у односу на анализу на пољу и области специфичне за домену. |
| Укључује МЛ (машинско учење) и АИ (вештачка интелигенција) | Велики подаци као што су Спарк и Хадооп долазе са уграђеним библиотекама машинског учења, али инкорпорирање у АИ и даље је задатак истраживања и развоја за Дата Енгинеерс. | С друге стране, Предицтиве Аналитицс се бави платформом на основу вероватноће и математичког израчуна. Стога је некако изведиво уградити МЛ и АИ заједно с тим платформама. |
| Визуализације корисничког сучеља и надзорних плоча | Биг Дата долази с великим увозом резервне технологије за надзорне плоче и визуализације попут Д3јс-а и неких плаћених попут Спотфире-а, ТИБЦО алата за извештавање. | С друге стране, алати за предвиђање аналитике долазе са уграђеним интеграцијама алата за извештавање попут Мицрософт БИ алата. Дакле, нема потребе да га дохваћате од извора или од других спољних добављача. |
| Величина и перформансе података | Огроман. Није најбоља пракса да се платформе Биг Дата користе за мање износе података јер су перформансе платформи великих података експоненцијалне природе. | Средња. Веома велики и врло мање скупова података могу допринети лошим предвиђањима и открићима у односу на моделе и алгоритме. |
| Популарност и ко их користи? | Тренутно врло хипер. Сви на тржишту желе ући у Биг Дата домену. У основи, свим кодирањем и имплементацијама управљају само велики инжењери података и програмери. Не, за такав поступак су потребни научници. | Популарно, али не као велики подаци. То зависи од случајева употребе и врсте организације која га спроводи. На пример, веома је популаран код здравствених установа и организација за откривање превара због компатибилности случајева употребе. С друге стране, за предиктивну анализу брину Дата Дата Сциентист и БА (Бусинесс Аналист) људи и програмери |
Закључак - Биг Дата Вс Предицтиве Аналитицс
Велики подаци и предиктивна анализа, обојица су овде и они су овде да остану. Упркос прекривању, Биг Дата и Предицтиве Аналитицс организацијама нуде опипљиве пословне користи. Омогућава побољшани увид, одлучивање и аутоматизацију процеса. Постоји и такозвана промена парадигме у смислу аналитичког фокуса. То је помак од дескриптивне аналитике до предиктивне аналитике. Комбинација великих података и предиктивне аналитике у свим доменима има велики потенцијал да позитивно утиче на подршку одлучивању и операцијама као што су системи управљања трошковима и алокација ресурса.
Препоручени чланак
Ово је водич за предиктивну аналитику великих података, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табелу поређења и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- 13 најважнијих алата за предвиђање аналитике (корисно)
- Бусинесс Аналитицс вс Бусинесс Интеллигенце - у чему се разликују?
- Биг Дата вс Дата Сциенце - како се разликују?
- Предиктивна аналитика у односу на науку података - научите 8 корисних поређења
- 5 најбољих разлика између великих података против машинског учења
- 7 најкориснијих поређења између Бусинесс Аналитицс Вс преицтиве Аналитицс