Differenza tra Big Data e Predictive Analytics
Essendo uno dei termini più "ipotizzati" oggi sul mercato, non vi è consenso su come definire Big Data e Predictive Analytics.
I big data sono risorse informative ad alto volume, ad alta velocità e / o ad alta varietà che richiedono forme innovative e convenienti di elaborazione delle informazioni che consentono approfondimenti, processi decisionali e automazione dei processi. I Big Data sono emersi come un'importante area di interesse per lo studio e la ricerca tra professionisti e accademici. La crescita esponenziale dei dati è alimentata dalla crescita esponenziale di Internet e dei dispositivi digitali. Il progresso tecnologico sta rendendo economicamente fattibile l'archiviazione e l'analisi di enormi quantità di dati. I Big Data includono un mix di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati in tempo reale provenienti da una varietà di fonti.
L'analisi predittiva comprende una varietà di tecniche statistiche dalla modellistica, l'apprendimento automatico e il data mining che analizzano fatti attuali e storici per fare previsioni sul futuro o eventi altrimenti sconosciuti. Predictive Analytics fornisce una metodologia per sfruttare l'intelligence da grandi set di dati. Molte aziende visionarie come Google, Amazon ecc. Hanno realizzato il potenziale dei Big Data e dell'analisi analitica per ottenere un vantaggio competitivo. Queste tecniche offrono diverse opportunità come scoprire modelli o algoritmi di ottimizzazione migliori. La gestione e l'analisi dei Big Data rappresentano anche alcune sfide: vale a dire dimensioni, qualità, affidabilità e completezza dei dati.
Confronti testa a testa tra Big Data vs Predictive Analytics (Infographics)
Di seguito è riportato il Top 6 confronto tra Big Data vs Predictive Analytics
Differenze chiave tra Big Data e Predictive Analytics
- Architettura
I Big Data hanno a che fare con la quantità di dati, in genere nell'intervallo di 0, 5 terabyte o più, in cui la capacità dei sistemi di database relazionali inizia a diminuire, quindi la necessità di pipeline basate su cloud come AWS e data warehouse sono le esigenze del ora. D'altra parte, l'analisi predittiva ha a che fare con l'applicazione di modelli statistici ai dati esistenti per prevedere i probabili risultati con le fonti di dati sfornati.
- Problema target
"Big Data" descrive i dati stessi e la sfida di gestirli, mentre "Predictive Analytics" descrive una classe di applicazioni per i dati, indipendentemente dalla quantità. Quindi, entrambi rappresentano entità reciprocamente esclusive.
- Casi d'uso dei social media
I social media hanno dimostrato di essere il miglior utilizzo sia per i big data che per l'analisi predittiva. Ma entrambi servono come una catena sequenziale l'uno all'altro. Poiché i dati dei social media provengono da più fonti ma alla fine entrano in un MDM (Master data Management) che può essere costruito tramite tecnologie Big Data solo su cui è possibile utilizzare l'analisi predittiva e altri algoritmi per ottenere i risultati. Questo nuovo tipo di soluzione di gestione dei dati porta il marchio di alta scalabilità, massicciamente parallela ed economica.
- Ecosistema tecnologico nei Big Data e nell'analisi predittiva
Il punto debole per Big Data Platforms e Predictive Analytics, ad esempio, riguarda i dati transazionali di alto valore già strutturati, che devono supportare una grande quantità di utenti e applicazioni che pongono domande ripetute su dati noti (dove uno schema fisso e l'ottimizzazione paga) con sicurezza a livello aziendale e garanzia delle prestazioni. Quindi per affrontarli abbiamo strumenti e tecnologie diversi.
Per i big data,
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Per Predictive Analytics,
R, metodi statistici, previsioni, analisi di regressione, data mining, data warehouse.
Big Data vs tabella comparativa di analisi predittiva
| Base di confronto | GRANDI DATI | Analisi predittiva |
| Le basi | I Big Data hanno a che fare con la pulizia e l'interpretazione di grandi quantità di informazioni e possono essere utilizzate in un'ampia area di attività commerciali. | L'analisi predittiva è un metodo per prevedere eventi aziendali e comportamenti di mercato. |
| Livello di avanzamento | È alta. I motori dei Big Data si sono infine aggiornati durante i processi di sviluppo e il livello di compatibilità multipiattaforma. | Medio. L'analisi predittiva, d'altra parte, ha un cambiamento limitato di schemi algoritmici in quanto stanno dando loro un punteggio migliore dall'inizio rispetto al loro campo e all'analisi di lavoro specifica del dominio. |
| Incorpora ML (Machine Learning) e AI (Artificial Intelligence) | I motori di Big Data come Spark e Hadoop sono dotati di librerie di Machine Learning integrate, ma l'incorporazione con AI è ancora un compito di ricerca e sviluppo per i Data Engineer. | L'analisi predittiva, d'altra parte, si occupa della piattaforma in base alla probabilità e al calcolo matematico. È quindi possibile integrare ML e AI insieme a queste piattaforme. |
| Le visualizzazioni dell'interfaccia utente e dei dashboard | I Big Data sono dotati di vaste importazioni di tecnologia back-end per dashboard e visualizzazioni come D3js e alcune a pagamento come Spotfire, uno strumento TIBCO per i report. | D'altro canto, gli strumenti di Predictive Analytics vengono forniti con integrazioni integrate degli strumenti di reporting come gli strumenti di Microsoft BI. Quindi, non è necessario recuperarlo dalla fonte o da alcuni fornitori esterni. |
| Dimensione e prestazioni dei dati | Enorme. Non è una buona pratica utilizzare piattaforme Big Data per quantità di dati inferiori poiché le prestazioni delle piattaforme Big Data sono di natura esponenziale. | Medio. Set di dati molto grandi e molto meno possono contribuire a previsioni e scoperte errate rispetto a modelli e algoritmi. |
| Popolarità e chi li usa? | Attualmente, molto pubblicizzato. Tutti nel mercato vogliono accedere al dominio dei Big Data. Fondamentalmente, tutta la codifica e le implementazioni sono gestite solo dagli ingegneri e dagli sviluppatori di Big Data. No, per questo tipo di processi sono richiesti dati scientist. | Popolare solo ma non come Big Data. Dipende dai casi d'uso e dal tipo di organizzazione che lo implementa. Ad esempio, è molto popolare tra le organizzazioni sanitarie e di rilevamento delle frodi a causa della compatibilità dei casi d'uso. D'altra parte, l'analisi predittiva è curata da Data Scientists e BA (Business Analyst), persone e sviluppatori |
Conclusione - Big Data vs Predictive Analytics
Big data e analisi predittiva, entrambi sono qui e sono qui per rimanere. Nonostante l'hype, Big Data e Predictive Analytics offrono vantaggi tangibili per le aziende. Consente approfondimenti, processi decisionali e automazione dei processi. C'è anche un cosiddetto cambiamento di paradigma in termini di focus analitico. Questo è un passaggio dall'analisi descrittiva all'analisi predittiva. La combinazione di Big Data e Predictive Analytics in tutti i domini ha il grande potenziale di influenzare positivamente il supporto decisionale e le operazioni come i sistemi di gestione dei costi e l'allocazione delle risorse.
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