Verschil tussen Big Data en Predictive Analytics
Als een van de meest "gehypete" termen op de markt vandaag, is er geen consensus over hoe Big Data en Predictive Analytics moeten worden gedefinieerd.
Big data zijn high-volume, high-speed en / of zeer gevarieerde informatieactiva die kosteneffectieve, innovatieve vormen van informatieverwerking vereisen die verbeterd inzicht, besluitvorming en procesautomatisering mogelijk maken. Big Data is een belangrijk aandachtsgebied van studie en onderzoek bij praktijkmensen en academici geworden. De exponentiële groei van gegevens wordt gevoed door de exponentiële groei van internet en digitale apparaten. Vooruitgang in technologie maakt het economisch haalbaar om enorme hoeveelheden gegevens op te slaan en te analyseren. Big Data omvat een mix van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde realtime gegevens die afkomstig zijn van verschillende bronnen.
Voorspellende analyse omvat een verscheidenheid aan statistische technieken, van modellering, machinaal leren en datamining die huidige en historische feiten analyseren om voorspellingen te doen over de toekomst of anderszins onbekende gebeurtenissen. Predictive Analytics biedt een methode voor het tappen van intelligentie uit grote gegevenssets. Veel visionaire bedrijven zoals Google, Amazon enz. Hebben het potentieel van Big Data en Analytics gerealiseerd om concurrentievoordeel te behalen. Deze technieken bieden verschillende mogelijkheden, zoals het ontdekken van patronen of betere optimalisatie-algoritmen. Het beheren en analyseren van Big Data vormt ook weinig uitdagingen - namelijk de grootte, kwaliteit, betrouwbaarheid en volledigheid van gegevens.
Head to Head-vergelijkingen tussen Big Data versus Predictive Analytics (Infographics)
Hieronder vindt u de Top 6-vergelijking tussen Big Data versus Predictive Analytics
Belangrijkste verschillen tussen Big Data versus Predictive Analytics
- architectuur
Big Data heeft te maken met de hoeveelheid gegevens, meestal in het bereik van 0, 5 terabytes of meer, waarbij de capaciteit van relationele databasesystemen begint af te nemen, zodat de behoefte aan cloudgebaseerde pijpleidingen zoals AWS en datawarehouses de behoeften is van de uur. Aan de andere kant heeft voorspellende analyse te maken met de toepassing van statistische modellen op bestaande gegevens om waarschijnlijke uitkomsten met de geroerde gegevensbronnen te voorspellen.
- Doelprobleem
"Big Data" beschrijft de gegevens zelf en de uitdaging van het beheer ervan, terwijl "Predictive Analytics" een klasse van toepassingen voor de gegevens beschrijft, ongeacht de hoeveelheid. Beide vertegenwoordigen dus wederzijds exclusieve entiteiten.
- Cases voor gebruik van sociale media
Social Media heeft bewezen het beste gebruik te zijn voor zowel Big Data als Predictive Analytics. Maar beide dienen als een opeenvolgende keten van elkaar. Omdat Social Media-gegevens uit meerdere bronnen komen maar uiteindelijk terechtkomen in een MDM (Master data Management) dat alleen via Big Data-technologieën kan worden gebouwd waarop de Predictive Analytics en andere algoritmen kunnen worden afgevuurd om de resultaten te geven. Dit nieuwe type gegevensbeheeroplossing draagt het handelsmerk van zeer schaalbaar, enorm parallel en kosteneffectief.
- Technologie-ecosysteem in Big Data en Predictive Analytics
De sweet spot voor Big Data Platforms en Predictive Analytics, bijvoorbeeld, heeft te maken met hoogwaardige transactionele gegevens die al gestructureerd zijn, die een grote hoeveelheid gebruikers en toepassingen moeten ondersteunen die herhaalde vragen over bekende gegevens stellen (waar een vast schema en optimalisatie loont) met beveiliging op bedrijfsniveau en prestatiegarantie. Dus om ermee om te gaan hebben we verschillende tools en technologieën.
Voor big data
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Voor Predictive Analytics,
R, statistische methoden, voorspelling, regressieanalyse, datamining, datawarehouses.
Big Data versus Predictive Analytics-vergelijkingstabel
| Vergelijkingsbasis | GROTE GEGEVENS | Voorspellende analyse |
| De basis | Big Data heeft te maken met het opschonen en interpreteren van enorme hoeveelheden informatie en kan worden gebruikt in een breed gebied van bedrijfsactiviteiten. | Voorspellende analyse is een methode om bedrijfsevenementen en marktgedrag te voorspellen. |
| Niveau van vooruitgang | Het is hoog. Big Data-motoren hebben zichzelf uiteindelijk opgewaardeerd tijdens de ontwikkelingsprocessen en het niveau van platformonafhankelijke compatibiliteit. | Medium. Voorspellende analyses hebben daarentegen een beperkte verandering van algoritmische patronen omdat ze ze vanaf het begin een betere score geven met betrekking tot hun veld- en domeinspecifieke werkanalyse. |
| Bevat ML (machine learning) en AI (kunstmatige intelligentie) | Big Data-engines zoals Spark en Hadoop worden geleverd met ingebouwde Machine Learning-bibliotheken, maar de integratie met AI is nog steeds een R & D-taak voor de Data Engineers. | Predictive Analytics daarentegen gaat over het platform op basis van de waarschijnlijkheid en wiskundige berekening. Het is dus een beetje haalbaar om ML en AI samen met deze platforms in te bedden. |
| De UI en Dashboards Visualisaties | Big Data wordt geleverd met uitgebreide import van backend-technologie voor Dashboards en Visualisaties zoals D3js en sommige betaalde zoals Spotfire, een TIBCO-tool voor rapportage. | Aan de andere kant worden Predictive Analytics-tools geleverd met ingebouwde integraties van de rapportagetools zoals Microsoft BI-tools. Het is dus niet nodig om het van de bron of van externe leveranciers te halen. |
| Gegevensgrootte en prestaties | Enorm. Het is geen best practice om Big Data-platforms te gebruiken voor kleinere hoeveelheden gegevens, omdat de prestaties van Big Data-platforms exponentieel van aard zijn. | Medium. Zeer grote en zeer minder gegevenssets kunnen bijdragen aan slechte voorspellingen en ontdekkingen met betrekking tot modellen en algoritmen. |
| Populariteit en wie gebruikt ze? | Momenteel is Very Hyped. Iedereen in de markt wil het Big Data-domein betreden. Kortom, alle codering en de implementaties worden alleen behandeld door de Big Data Engineers en ontwikkelaars. Nee, gegevenswetenschappers zijn vereist voor dergelijke processen. | Alleen populair, maar niet als Big Data. Het hangt af van de use cases en het type organisatie dat het uitvoert. Het is bijvoorbeeld erg populair bij organisaties voor gezondheidszorg en fraudeopsporing vanwege de use case-compatibiliteit. Aan de andere kant wordt Predictive Analysis verzorgd door Data Scientists en BA (Business Analyst) mensen en ontwikkelaars |
Conclusie - Big Data versus Predictive Analytics
Big data en Predictive Analysis, beide zijn er en ze zijn er om te blijven. Ondanks de hype bieden Big Data en Predictive Analytics organisaties tastbaar zakelijk voordeel. Het maakt verbeterd inzicht, besluitvorming en procesautomatisering mogelijk. Er is ook een zogenaamde paradigmaverschuiving in termen van analytische focus. Dat is een verschuiving van beschrijvende analyse naar voorspellende analyse. De combinatie van Big Data en Predictive Analytics in alle domeinen heeft een groot potentieel om besluitondersteuning en operaties zoals kostenbeheersystemen en brontoewijzing positief te beïnvloeden.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Big Data versus voorspellende analyses, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- 13 Belangrijkste Predictive Analytics Tool (nuttig)
- Business Analytics versus Business Intelligence - Hoe verschillen ze?
- Big Data versus Data Science - Hoe zijn ze anders?
- Predictive Analytics vs Data Science - Leer de 8 nuttige vergelijkingen
- 5 Beste verschil tussen Big Data versus machinaal leren
- 7 Meest nuttige vergelijking tussen Business Analytics versus Predictive Analytics