Erinevus suurandmete ja ennustava analüüsi vahel
Kuna tänapäeval on turul üks kõige hüplikumaid termineid, puudub üksmeel selles, kuidas määratleda suurandmeid ja ennustavat analüüsi.
Suurandmed on suuremahulised, kiire ja / või väga mitmekesised teabevarad, mis nõuavad kulutõhusaid, uuenduslikke andmetöötlusvorme, mis võimaldavad paremat arusaamist, otsuste vastuvõtmist ja protsesside automatiseerimist. Suurandmed on kujunenud oluliseks õppe- ja teadustöö huvivaldkonnaks praktikute ja akadeemikute seas. Andmete eksponentsiaalset kasvu soodustab Interneti ja digitaalsete seadmete hüppeline kasv. Tehnoloogia areng muudab tohutu hulga andmete salvestamise ja analüüsimise majanduslikult teostatavaks. Big Data sisaldab struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata reaalajas andmete segu, mis pärineb paljudest allikatest.
Ennustav analüütika hõlmab mitmesuguseid statistilisi tehnikaid alates modelleerimisest, masinõppest ja andmete kaevandamisest, mis analüüsivad praegusi ja ajaloolisi fakte, et ennustada tulevikku või muul viisil tundmatuid sündmusi. Ennustav Analytics pakub metoodikat luure andmete kogumiseks suurtest andmekogumitest. Paljud visionäärsed ettevõtted nagu Google, Amazon jne on mõistnud Big Data ja Analyticsi potentsiaali konkurentsieelise saavutamisel. Need tehnikad pakuvad mitmeid võimalusi, näiteks mustrite avastamine või paremad optimeerimise algoritmid. Suurandmete haldamine ja analüüs on ka mõned väljakutsed - nimelt andmete suurus, kvaliteet, usaldusväärsus ja täielikkus.
Suurte andmete ja ennustava analüüsi (infograafika) võrdlus ühest otsast teise
Allpool on toodud kuue peamise andmete võrdlus suurandmete ja ennustava analüüsi vahel
Peamised erinevused suurandmete ja ennustava analüüsi vahel
- Arhitektuur
Suurandmed on seotud andmete hulgaga, tavaliselt vahemikus .5 terabaiti või rohkem, kui relatsiooniliste andmebaasisüsteemide läbilaskevõime hakkab halvenema, nii et pilvepõhiste torujuhtmete (nt AWS) ja andmeladude järele on vaja tund. Teisest küljest on ennustav analüüs seotud statistiliste mudelite kohaldamisega olemasolevatele andmetele, et prognoosida võimalikke tulemusi kogutud andmeallikate abil.
- Sihtprobleem
„Suured andmed” kirjeldab andmeid ennast ja nende haldamise väljakutset, samas kui „Ennustav analüüs” kirjeldab andmete rakenduste klassi, olenemata nende kogusest. Niisiis, mõlemad esindavad üksteist välistavaid üksusi.
- Sotsiaalmeedia kasutamise juhtumid
Sotsiaalmeedia on osutunud parimaks kasutamiseks nii suurandmete kui ka ennustava analüüsi jaoks. Kuid mõlemad neist on üksteisele järjestikune ahel. Kuna sotsiaalmeedia andmed pärinevad mitmest allikast, kuid satuvad lõpuks MDM-i (põhiandmete haldamisse), mille saab üles ehitada suurandmete tehnoloogia abil ainult mille põhjal saab tulemuste saamiseks kasutada ennustavat analüüsi ja muid algoritme. Seda uut tüüpi andmehalduslahendus kannab kaubamärki väga skaalautuv, massiliselt paralleelne ja kulutõhus.
- Tehnoloogia ökosüsteem suurandmetes ja ennustav analüüs
Näiteks suurandmeplatvormide ja ennustava analüüsi jaoks on kasulik näiteks juba struktureeritud väärtuslike tehinguandmete käsitlemine, mis peab toetama suurt hulka kasutajaid ja rakendusi, kes esitavad teadaolevate andmete korduvaid küsimusi (kui fikseeritud skeem) ja optimeerimine tasub end ära) ettevõtte tasemel turvalisuse ja jõudluse garantii abil. Niisiis, et nendega toime tulla, on meil erinevaid tööriistu ja tehnoloogiaid.
Suurte andmete jaoks
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Ennustava analüüsi jaoks
R, statistilised meetodid, prognoosimine, regressioonanalüüs, andmete kaevandamine, andmelaod.
Suurandmete ja ennustava analüüsi võrdlustabel
| Võrdluse alus | SUURED ANDMED | Ennustav analüüs |
| Põhitõed | Big Data peab tegelema tohutu hulga teabe puhastamise ja tõlgendamisega ning seda saab kasutada laias äritegevuse valdkonnas. | Ennustav analüüs on ettevõttesündmuste ja turukäitumise prognoosimise meetod. |
| Edusammude tase | See on kõrge. Suurandmete mootorid on end kogu arendusprotsesside vältel ja platvormidevahelise ühilduvuse tasemel täiustanud. | Keskmine. Ennustavas Analyticsis on algoritmiliste mustrite muutmine seevastu piiratud, kuna need annavad nende valdkonna ja valdkonnapõhise töö analüüsi osas algusest peale parema hinde. |
| Sisaldab ML (masinõpe) ja AI (tehisintellekt) | Suurte andmete mootoritel nagu Spark ja Hadoop on sisseehitatud masinõppe teegid, kuid integreerimine AI-ga on andmeinseneridele endiselt teadus- ja arendustegevuse ülesanne. | Ennustav Analytics seevastu tegeleb platvormiga tõenäosuse ja matemaatilise arvutuse põhjal. Nii et ML ja AI manustamine koos nende platvormidega on omamoodi teostatav. |
| Kasutajaliidese ja armatuurlaudade visualiseerimine | Big Data on varustatud tohutu tausttehnoloogia impordiga armatuurlaudade ja visuaalainete jaoks nagu D3js ja mõnede tasuliste jaoks, näiteks Spotfire TIBCO tööriist aruandluseks. | Teisest küljest on ennustava analüüsi tööriistad koos aruandlustööriistade, näiteks Microsoft BI-i, sisseehitatud integratsioonidega. Seega ei ole vaja seda hankida allikast või mõnede väliste müüjate poolt. |
| Andmete suurus ja jõudlus | Tohutu. Suurte andmete platvormide kasutamine väiksema andmemahu korral pole hea tava, kuna suurte andmeplatvormide jõudlus on oma olemuselt eksponentsiaalne. | Keskmine. Väga suured ja väga vähem andmekogumid võivad kaasa aidata halbadele ennustustele ja avastustele mudelite ja algoritmide osas. |
| Populaarsus ja kes neid kasutab? | Praegu väga hyped. Kõik turul olevad kasutajad soovivad siseneda Big Data domeeni. Põhimõtteliselt tegelevad kogu kodeerimise ja juurutamisega ainult suurandmete insenerid ja arendajad. Ei, sellist tüüpi protsesside jaoks on vaja andmeteadlast. | Ainult populaarne, kuid mitte nii suurandmetena. See sõltub kasutusjuhtudest ja seda rakendava organisatsiooni tüübist. Näiteks on see tervishoiu- ja pettuste avastamise organisatsioonide seas väga populaarne, kuna kasutusjuhud on ühilduvad. Teisest küljest hoolitsevad ennustava analüüsi eest andmeteadlased ja BA (ärianalüütik) inimesed ja arendajad |
Järeldus - suurandmed vs ennustav analüüs
Suured andmed ja ennustav analüüs - mõlemad on siin ja jäävad siia. Hoolimata hüpoteesist pakuvad Big Data ja Predictive Analytics organisatsioonidele käegakatsutavat ärilist kasu. See võimaldab paremat mõistmist, otsuste vastuvõtmist ja protsesside automatiseerimist. Analüütilise fookuse osas toimub ka nn paradigma nihe. See on nihe kirjeldavast analüütikast prediktiivsele analüütikale. Suurandmete ja ennustava analüüsi ühendamisel kõigis domeenides on suur potentsiaal mõjutada positiivselt otsuste toetamist ja toiminguid, näiteks kulude haldamise süsteemid ja ressursside eraldamine.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend Big Data Vs ennustava analüüsi jaoks, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- 13 kõige olulisemat ennustavat analüüsi tööriista (kasulik)
- Ärianalüüs vs äriteave - kuidas nad erinevad?
- Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?
- Ennustav analüüs vs andmeteadus - lugege 8 kasulikku võrdlust
- 5 parimat erinevust suurandmete ja masinõppe vahel
- 7 ärikasutuse ja ennustava analüüsi kõige kasulikum võrdlus