Unterschied zwischen Big Data und Predictive Analytics
Es gibt keinen Konsens darüber, wie Big Data und Predictive Analytics definiert werden sollen.
Big Data sind hochvolumige, schnelle und / oder vielfältige Informationsressourcen, die kostengünstige, innovative Formen der Informationsverarbeitung erfordern, die eine verbesserte Einsicht, Entscheidungsfindung und Prozessautomatisierung ermöglichen. Big Data hat sich unter Praktikern und Akademikern zu einem wichtigen Interessengebiet für Studium und Forschung entwickelt. Das exponentielle Wachstum von Daten wird durch das exponentielle Wachstum des Internets und der digitalen Geräte befeuert. Der technologische Fortschritt macht es wirtschaftlich möglich, große Datenmengen zu speichern und zu analysieren. Big Data umfasst eine Mischung aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Echtzeitdaten, die aus verschiedenen Quellen stammen.
Predictive Analytics umfasst eine Vielzahl statistischer Techniken aus Modellierung, maschinellem Lernen und Data Mining, mit denen aktuelle und historische Fakten analysiert werden, um Vorhersagen über die Zukunft oder sonstige unbekannte Ereignisse zu treffen. Predictive Analytics bietet eine Methode zum Abrufen von Informationen aus großen Datenmengen. Viele visionäre Unternehmen wie Google, Amazon usw. haben das Potenzial von Big Data und Analytics erkannt, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Diese Techniken bieten verschiedene Möglichkeiten wie das Auffinden von Mustern oder bessere Optimierungsalgorithmen. Das Verwalten und Analysieren von Big Data stellt auch einige Herausforderungen dar - nämlich Größe, Qualität, Zuverlässigkeit und Vollständigkeit der Daten.
Head-to-Head-Vergleiche zwischen Big Data und Predictive Analytics (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die Top-6-Vergleiche zwischen Big Data und Predictive Analytics
Hauptunterschiede zwischen Big Data und Predictive Analytics
- Die Architektur
Big Data hat mit der Datenmenge zu tun, die in der Regel im Bereich von 0, 5 Terabyte oder mehr liegt und bei der die Kapazität relationaler Datenbanksysteme allmählich abnimmt, sodass Cloud-basierte Pipelines wie AWS und Data Warehouses die Anforderungen des Unternehmens erfüllen Stunde. Andererseits hat Predictive Analytics mit der Anwendung statistischer Modelle auf vorhandene Daten zu tun, um wahrscheinliche Ergebnisse mit den verworfenen Datenquellen vorherzusagen.
- Ziel Problem
"Big Data" beschreibt die Daten selbst und die Herausforderung, sie zu verwalten, während "Predictive Analytics" eine Klasse von Anwendungen für die Daten beschreibt, unabhängig von der Menge. Beide repräsentieren sich gegenseitig ausschließende Einheiten.
- Anwendungsfälle für soziale Medien
Social Media hat sich sowohl für Big Data als auch für Predictive Analytics als die beste Verwendung erwiesen. Aber beide dienen als sequenzielle Kette zueinander. Da Social Media-Daten aus mehreren Quellen stammen, gelangen sie schließlich in ein MDM (Master Data Management), das mithilfe von Big Data-Technologien erstellt werden kann und auf dem Predictive Analytics und andere Algorithmen zum Erzielen der Ergebnisse verwendet werden können. Diese neuartige Datenverwaltungslösung zeichnet sich durch hohe Skalierbarkeit, hohe Parallelität und Wirtschaftlichkeit aus.
- Technologie-Ökosystem in Big Data und Predictive Analytics
Der Sweet Spot für Big Data-Plattformen und Predictive Analytics zum Beispiel befasst sich mit hochwertigen Transaktionsdaten, die bereits strukturiert sind und eine große Anzahl von Benutzern und Anwendungen unterstützen müssen, die wiederholte Fragen zu bekannten Daten (bei denen es sich um ein festes Schema handelt) stellen und Optimierung zahlt sich aus) mit Sicherheits- und Leistungsgarantie auf Unternehmensebene. Um mit ihnen umzugehen, haben wir verschiedene Werkzeuge und Technologien.
Für Big Data,
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Für Predictive Analytics
R, Statistische Methoden, Vorhersage, Regressionsanalyse, Data Mining, Data Warehouses.
Big Data vs. Predictive Analytics-Vergleichstabelle
| Vergleichsbasis | GROSSE DATEN | Predictive Analytics |
| Die Grundlagen | Big Data muss sich mit der Bereinigung und Interpretation großer Informationsmengen befassen und kann in einem breiten Bereich von Geschäftsaktivitäten eingesetzt werden. | Predictive Analytics ist eine Methode zur Vorhersage von Geschäftsereignissen und Marktverhalten. |
| Entwicklungsstand | Es ist hoch. Big Data-Engines haben sich im Laufe der Entwicklungsprozesse und der plattformübergreifenden Kompatibilität verbessert. | Mittel. Predictive Analytics hingegen weist eine begrenzte Veränderung der algorithmischen Muster auf, da sie von Anfang an eine bessere Punktzahl in Bezug auf ihre feld- und domänenspezifische Arbeitsanalyse liefern. |
| Enthält ML (Maschinelles Lernen) und AI (Künstliche Intelligenz) | Big Data-Engines wie Spark und Hadoop verfügen über integrierte Bibliotheken für maschinelles Lernen. Die Integration in AI ist jedoch immer noch eine F & E-Aufgabe für die Data Engineers. | Predictive Analytics hingegen befasst sich mit der Plattform basierend auf der Wahrscheinlichkeit und der mathematischen Berechnung. Es ist also möglich, ML und AI zusammen mit diesen Plattformen einzubetten. |
| Die Visualisierungen für Benutzeroberfläche und Dashboards | Big Data wird mit umfangreichen Backend-Technologieimporten für Dashboards und Visualisierungen wie D3js und einigen kostenpflichtigen wie Spotfire, einem TIBCO-Tool für die Berichterstellung, geliefert. | Auf der anderen Seite enthalten Predictive Analytics-Tools integrierte Berichterstellungstools wie Microsoft BI-Tools. Sie müssen es also nicht aus dem Quellcode oder von externen Anbietern abrufen. |
| Datengröße und Leistung | Enorm. Es ist keine bewährte Methode, Big-Data-Plattformen für geringere Datenmengen zu verwenden, da die Leistung von Big-Data-Plattformen exponentieller Natur ist. | Mittel. Sehr große und sehr wenige Datensätze können zu schlechten Vorhersagen und Entdeckungen in Bezug auf Modelle und Algorithmen beitragen. |
| Popularität und wer nutzt sie? | Derzeit sehr hochgespielt. Jeder auf dem Markt möchte in die Big Data-Domäne eintreten. Grundsätzlich werden das gesamte Coding und die Implementierungen nur von den Big Data Engineers und Entwicklern ausgeführt. Nein, für solche Prozesse werden Data Scientist benötigt. | Nur beliebt, aber nicht als Big Data. Dies hängt von den Anwendungsfällen und der Art der Organisation ab, die es implementiert. Beispielsweise ist es aufgrund der Kompatibilität mit Anwendungsfällen bei Organisationen im Gesundheitswesen und bei Betrugserkennungsorganisationen sehr beliebt. Die prädiktive Analyse wird hingegen von Data Scientists und BA (Business Analyst) -Personal und -Entwicklern durchgeführt |
Fazit - Big Data vs. Predictive Analytics
Big Data und Predictive Analysis sind hier und sie sind hier, um zu bleiben. Trotz des Rummels bieten Big Data und Predictive Analytics Unternehmen konkrete Geschäftsvorteile. Es ermöglicht eine verbesserte Einsicht, Entscheidungsfindung und Prozessautomatisierung. Es gibt auch einen sogenannten Paradigmenwechsel in Bezug auf den analytischen Fokus. Das ist eine Verlagerung von der deskriptiven Analytik zur prädiktiven Analytik. Die Kombination von Big Data und Predictive Analytics in allen Bereichen hat das große Potenzial, Entscheidungsunterstützung und Abläufe wie Kostenmanagementsysteme und Ressourcenzuweisung positiv zu beeinflussen.
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