Diferença entre Big Data e Análise Preditiva
Como um dos termos mais "sensacionalistas" do mercado atualmente, não há consenso sobre como definir Big Data e Análise Preditiva.
Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e / ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem insight aprimorado, tomada de decisão e automação de processos. O Big Data emergiu como uma importante área de interesse de estudo e pesquisa entre profissionais e acadêmicos. O crescimento exponencial dos dados é impulsionado pelo crescimento exponencial da Internet e de dispositivos digitais. O avanço da tecnologia está tornando economicamente viável armazenar e analisar grandes quantidades de dados. O Big Data inclui uma mistura de dados em tempo real estruturados, semiestruturados e não estruturados, originários de várias fontes.
A análise preditiva abrange uma variedade de técnicas estatísticas, desde modelagem, aprendizado de máquina e mineração de dados que analisam fatos atuais e históricos para fazer previsões sobre o futuro ou eventos desconhecidos. O Predictive Analytics fornece uma metodologia para explorar a inteligência de grandes conjuntos de dados. Muitas empresas visionárias, como Google, Amazon etc., perceberam o potencial do Big Data e Analytics em obter vantagem competitiva. Essas técnicas oferecem várias oportunidades, como descobrir padrões ou melhores algoritmos de otimização. O gerenciamento e a análise de Big Data também constituem poucos desafios - a saber, tamanho, qualidade, confiabilidade e integridade dos dados.
Comparações cara a cara entre Big Data e análise preditiva (infográficos)
Abaixo está a comparação dos 6 principais entre Big Data e Análise Preditiva
Principais diferenças entre Big Data Vs Predictive Analytics
- Arquitetura
O Big Data tem a ver com a quantidade de dados, normalmente na faixa de 0, 5 terabytes ou mais, onde a capacidade dos sistemas de banco de dados relacional começa a diminuir, de modo que a necessidade de pipelines baseados em nuvem como AWS e data warehouses são as necessidades do hora. Por outro lado, a análise preditiva tem a ver com a aplicação de modelos estatísticos aos dados existentes para prever resultados prováveis com as fontes de dados agitadas.
- Problema alvo
“Big Data” descreve os dados em si e o desafio de gerenciá-los, enquanto “Análise Preditiva” descreve uma classe de aplicativos para os dados, independentemente da quantidade. Portanto, os dois representam entidades mutuamente exclusivas.
- Casos de uso de mídias sociais
As mídias sociais provaram ser o melhor uso para o Big Data e o Predictive Analytics. Mas ambos servem como uma cadeia seqüencial entre si. Como os dados de mídia social são provenientes de várias fontes, mas eventualmente entram em um MDM (Master data Management), que pode ser construído por meio de tecnologias de Big Data somente nas quais o Predictive Analytics e outros algoritmos podem ser acionados para fornecer os resultados. Esse novo tipo de solução de gerenciamento de dados tem a marca registrada de altamente escalável, paralelamente maciço e econômico.
- Ecossistema de tecnologia em big data e análise preditiva
O ponto ideal para plataformas de big data e análise preditiva, por exemplo, é lidar com dados transacionais de alto valor já estruturados, que precisam suportar uma grande quantidade de usuários e aplicativos que fazem perguntas repetidas de dados conhecidos (onde um esquema fixo e otimização compensa) com garantia de segurança e desempenho em nível corporativo. Então, para lidar com eles, temos diferentes ferramentas e tecnologias.
Para Big Data,
AWS, Apache HDFS, Redução de mapa / faísca, Cassandra / HBase.
Para o Predictive Analytics,
R, Métodos estatísticos, previsão, análise de regressão, mineração de dados, data warehouses.
Tabela de comparação de Big Data Vs Predictive Analytics
| Base de comparação | DADOS GRANDES | Análise preditiva |
| O básico | O Big Data precisa lidar com a limpeza e a interpretação de grandes quantidades de informações e pode ser usado em uma ampla área de atividades de negócios. | A análise preditiva é um método de prever eventos de negócios e comportamento do mercado. |
| Nível de avanço | Está alto. Os mecanismos de Big Data acabaram se atualizando ao longo dos processos de desenvolvimento e do nível de compatibilidade entre plataformas. | Médio. O Predictive Analytics, por outro lado, possui uma alteração limitada dos padrões algorítmicos, pois eles oferecem uma pontuação melhor desde o início em relação à sua análise de trabalho específica de domínio e domínio. |
| Incorpora ML (Machine Learning) e AI (Artificial Intelligence) | Os mecanismos de Big Data, como o Spark e o Hadoop, são fornecidos com bibliotecas integradas de Machine Learning, mas a incorporação à IA ainda é uma tarefa de pesquisa e desenvolvimento para os engenheiros de dados. | A Análise preditiva, por outro lado, lida com a plataforma com base na probabilidade e no cálculo matemático. Portanto, é meio viável incorporar ML e AI junto a essas plataformas. |
| Visualizações da interface do usuário e dos painéis | O Big Data vem com grandes importações de tecnologia de back-end para painéis e visualizações como D3js e algumas pagas como Spotfire, uma ferramenta TIBCO para geração de relatórios. | Por outro lado, as ferramentas do Predictive Analytics vêm com integrações internas das ferramentas de relatórios, como as ferramentas de BI da Microsoft. Portanto, não é necessário buscá-lo na fonte ou em alguns fornecedores externos. |
| Tamanho e desempenho dos dados | Enorme. Não é uma prática recomendada usar plataformas de Big Data para quantidades menores de dados, pois o desempenho das plataformas de Big Data é de natureza exponencial. | Médio. Conjuntos de dados muito grandes e muito menos podem contribuir para previsões e descobertas ruins em relação a modelos e algoritmos. |
| Popularidade e quem os usa? | Atualmente, muito empolgado. Todos no mercado desejam entrar no domínio do Big Data. Basicamente, toda a codificação e implementações são tratadas apenas pelos engenheiros e desenvolvedores de Big Data. Não, os dados Scientist são necessários para esse tipo de processo. | Popular apenas, mas não como Big Data. Depende dos casos de uso e do tipo de organização que o implementa. Por exemplo, é muito popular entre as organizações de assistência médica e detecção de fraudes devido à compatibilidade de casos de uso. Por outro lado, a análise preditiva é realizada por pessoas e desenvolvedores da Data Scientists e da BA (Business Analyst) |
Conclusão - Big Data Vs Predictive Analytics
Big data e Análise Preditiva, ambos estão aqui e estão aqui para ficar. Apesar do hype, o Big Data e o Predictive Analytics oferecem benefícios comerciais tangíveis para as organizações. Permite uma visão aprimorada, tomada de decisão e automação de processos. Há também uma chamada mudança de paradigma em termos de foco analítico. Essa é uma mudança da análise descritiva para a análise preditiva. A combinação de Big Data e Análise Preditiva em todos os domínios tem o grande potencial de afetar positivamente o suporte a decisões e operações, como sistemas de gerenciamento de custos e alocação de recursos.
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