Ero isojen tietojen ja ennakoivan Analyticsin välillä
Yhtenä markkinoiden "hypeimmistä" termeistä ei ole yksimielisyyttä siitä, kuinka määritellä big data ja ennakoiva analyysi.
Suuri data on suuren määrän, nopeuden ja / tai monimuotoisuuden tietoresursseja, jotka vaativat kustannustehokkaita, innovatiivisia tietojenkäsittelymuotoja, jotka mahdollistavat paremman ymmärryksen, päätöksenteon ja prosessien automatisoinnin. Big Data on noussut tärkeäksi tutkimuksen ja tutkimuksen kiinnostuksen alueeksi ammattilaisten ja akateemikkojen keskuudessa. Tietojen eksponentiaalista kasvua tukee Internetin ja digitaalisten laitteiden eksponentiaalinen kasvu. Teknologian edistyminen tekee valtavasti tietomäärien tallentamisesta ja analysoinnista taloudellisesti toteutettavissa. Big Data sisältää sekoituksen jäsenneltyä, osittain jäsenneltyä ja jäsentämätöntä reaaliaikaista tietoa, joka on peräisin useista lähteistä.
Ennustava analytiikka kattaa useita erilaisia tilastollisia tekniikoita mallinnuksesta, koneoppimisesta ja tiedon louhinnasta, jotka analysoivat nykyisiä ja historiallisia tosiasioita ennusteiden tekemiseksi tulevaisuudesta tai muuten tuntemattomista tapahtumista. Ennustava analyysi tarjoaa menetelmän älykkyyden hyödyntämiseen suurista tietojoukoista. Monet visionääriset yritykset, kuten Google, Amazon jne., Ovat hyödyntäneet Big Data- ja Analytics-mahdollisuuksia saavuttaa kilpailuetua. Nämä tekniikat tarjoavat useita mahdollisuuksia, kuten mallien löytäminen tai parempia optimointialgoritmeja. Suurten tietojen hallinta ja analysointi muodostaa myös muutamia haasteita - nimittäin datan koon, laadun, luotettavuuden ja täydellisyyden.
Head to Head -vertailut Big Data vs. ennakoivasta Analyticsista (infografia)
Alla on kuuden parhaan vertailun suuria tietoja ja ennakoivia analyyseja välillä
Keskeiset erot suurten tietojen ja ennakoivan analyysin välillä
- Arkkitehtuuri
Big Data liittyy datamäärään, tyypillisesti välillä. 5 teratavua tai enemmän, kun relaatiotietokantajärjestelmien kapasiteetti alkaa heikentyä, joten pilvipohjaisten putkistojen, kuten AWS, ja tietovarastojen tarve on tunnin. Ennustava analyysi liittyy toisaalta tilastollisten mallien soveltamiseen olemassa olevaan tietoon todennäköisten tulosten ennustamiseksi katkaistujen tietolähteiden avulla.
- Kohdeongelma
”Big Data” kuvaa itse tietoa ja sen hallinnan haastetta, kun taas ”Ennustava analyysi” kuvaa tiedon sovellusluokkaa, määrästä riippumatta. Joten, molemmat edustavat toisiaan poissulkevia kokonaisuuksia.
- Sosiaalisen median käyttötapaukset
Sosiaalinen media on osoittautunut parhaaksi käytöksi sekä Big Data- että ennakoivassa Analyticsissa. Mutta molemmat toimivat peräkkäisenä ketjuna toisilleen. Koska sosiaalisen median tiedot tulevat useista lähteistä, mutta päätyvät lopulta MDM: ään (Master data Management), joka voidaan rakentaa Big Data -tekniikoiden avulla, johon vain Ennustava analyysi ja muut algoritmit voidaan ampua tulosten tuottamiseksi. Tämäntyyppinen tiedonhallintaratkaisu on erittäin skaalautuvan, massiivisesti rinnakkaisen ja kustannustehokkaan tavaramerkin mukainen.
- Teknologinen ekosysteemi big data- ja ennustavassa analyysissä
Esimerkiksi suurten tietoalustojen ja ennustavan analyysin hyvä sijainti käsittelee jo jäsenneltyjä arvokkaita transaktiotietoja, joiden on tuettava suurta määrää käyttäjiä ja sovelluksia, jotka esittävät toistuvia kysymyksiä tunnetusta tiedosta (jos kiinteä skeema) ja optimointi kannattaa) yritystason tietoturva ja suorituskykytakuu. Joten käsitelläksemme heitä meillä on erilaisia työkaluja ja tekniikoita.
Big Data,
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Ennustavaan analyysiin,
R, tilastolliset menetelmät, ennustaminen, regressioanalyysi, datan louhinta, tietovarastot.
Big Data Vs - ennakoivan Analyticsin vertailutaulukko
| Vertailun perusteet | SUURI DATA | Ennustava analyysi |
| Perusteet | Big Data -yrityksen on käsiteltävä suurten tietomäärien puhdistamista ja tulkintaa, ja sitä voidaan käyttää laajalla liiketoiminta-alueella. | Ennustava analytiikka on menetelmä liiketoimintatapahtumien ja markkinoiden käyttäytymisen ennustamiseen. |
| Edistymisen taso | Se on korkea. Big Data -moottorit ovat lopulta päivittäneet itsensä koko kehitysprosessin ajan ja alustojen välisen yhteensopivuuden tasolla. | Medium. Ennakoivassa Analyticsissa puolestaan on rajallinen muutos algoritmisissa malleissa, koska ne antavat heille paremmat pisteet alusta alkaen suhteessa ala- ja aluekohtaiseen työanalyysiin. |
| Sisältää ML (koneoppiminen) ja AI (tekoäly) | Big Data -moottorit, kuten Spark ja Hadoop, toimitetaan sisäänrakennettujen koneoppimiskirjastojen kanssa, mutta integrointi AI: n kanssa on edelleen Data Engineersin T & K-tehtävä. | Ennustava analyysi puolestaan käsittelee alustaa todennäköisyyden ja matemaattisen laskelman perusteella. Joten ML: n ja AI: n upottaminen näiden alustojen kanssa on jotenkin mahdollista. |
| Käyttöliittymän ja hallintapaneelin visualisoinnit | Big Data sisältää laajan taustateknologian tuonnin hallintapaneeleihin ja visualisointeihin, kuten D3js, ja joihinkin maksettuihin, kuten Spotfire TIBCO-työkalu raportointiin. | Toisaalta ennakoivassa Analytics-työkalussa on sisäänrakennetut raportointityökalujen, kuten Microsoft BI -työkalujen, integroinnit. Joten ei tarvitse hakea sitä lähteestä tai muilta ulkopuolisilta toimittajilta. |
| Tietojen koko ja suorituskyky | Valtava. Ei ole paras tapa käyttää Big Data -alustoja pienemmillä tietomäärillä, koska Big-tietoalustojen suorituskyky on luonteeltaan eksponentiaalista. | Medium. Erittäin suuret ja erittäin vähemmän tietojoukot voivat vaikuttaa huonoihin ennusteisiin ja löytöihin malleihin ja algoritmeihin nähden. |
| Suosio ja kuka käyttää niitä? | Tällä hetkellä erittäin hyped. Jokainen markkinoilla haluaa päästä Big Data -verkkotunnukseen. Pohjimmiltaan kaikki koodaukset ja toteutukset ovat vain suurten datainsinöörien ja kehittäjien hoidettuja. Ei, tietoteknikkoa vaaditaan tällaisiin prosesseihin. | Vain suosittu, mutta ei niin iso data. Se riippuu käyttötapauksista ja sitä toteuttavan organisaation tyypistä. Esimerkiksi se on erittäin suosittu terveydenhuolto- ja petostentorjuntajärjestöjen keskuudessa käyttötapausten yhteensopivuuden vuoksi. Toisaalta ennakoivasta analyysistä huolehtivat tietoteknikot ja BA (Business Analyst) -henkilöt ja kehittäjät |
Johtopäätös - Big Data vs. ennustava analyysi
Big data ja ennakoiva analyysi, molemmat ovat täällä ja he ovat täällä jäädäkseen. Hyposta huolimatta Big Data ja Predictive Analytics tarjoavat organisaatioille konkreettisia liiketoimintaetuja. Se mahdollistaa paremman ymmärryksen, päätöksenteon ja prosessien automatisoinnin. Analyyttisen painopisteen suhteen tapahtuu myös ns. Paradigman muutos. Tämä on siirtyminen kuvaavasta analytiikasta ennustavaan analytiikkaan. Bigdatan ja ennakoivan analyysin yhdistelmällä kaikilla aloilla on suuri potentiaali vaikuttaa myönteisesti päätöksenteon tukeen ja toimintoihin, kuten kustannusten hallintajärjestelmiin ja resurssien allokointiin.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas Big Data Vs-Ennustavaan analytiikkaan, niiden merkitykseen, vertailusta päähän pähän, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- 13 tärkeintä ennakoivaa Analytics-työkalua (hyödyllinen)
- Business Analytics vs Business Intelligence - Kuinka ne eroavat?
- Big Data vs. Data Science - Kuinka ne eroavat?
- Ennustava analyysi vs. tietotiede - Opi 8 hyödyllistä vertailua
- 5 parasta eroa isojen tietojen ja koneoppimisen välillä
- 7 hyödyllisintä vertailua liiketoimintaanalyysien ja ennakoivien analyysien välillä