Différence entre le Big Data et l'analyse prédictive
En tant que l'un des termes les plus «hype» sur le marché aujourd'hui, il n'y a pas de consensus sur la façon de définir le Big Data et l'analyse prédictive.
Les mégadonnées sont des actifs d'information à volume élevé, à grande vitesse et / ou très variés qui nécessitent des formes rentables et innovantes de traitement de l'information qui améliorent la compréhension, la prise de décision et l'automatisation des processus. Le Big Data est devenu un important domaine d'étude et de recherche chez les praticiens et les universitaires. La croissance exponentielle des données est alimentée par la croissance exponentielle d'Internet et des appareils numériques. Les progrès technologiques rendent économiquement possible le stockage et l'analyse d'énormes quantités de données. Le Big Data comprend un mélange de données en temps réel structurées, semi-structurées et non structurées provenant de diverses sources.
L'analyse prédictive englobe une variété de techniques statistiques de modélisation, d'apprentissage automatique et d'exploration de données qui analysent les faits actuels et historiques pour faire des prédictions sur l'avenir ou des événements autrement inconnus. Predictive Analytics fournit une méthodologie pour exploiter l'intelligence de grands ensembles de données. De nombreuses sociétés visionnaires telles que Google, Amazon, etc. ont réalisé le potentiel du Big Data et de l'analyse pour obtenir un avantage concurrentiel. Ces techniques offrent plusieurs opportunités comme la découverte de modèles ou de meilleurs algorithmes d'optimisation. La gestion et l'analyse du Big Data représentent également peu de défis - à savoir la taille, la qualité, la fiabilité et l'exhaustivité des données.
Comparaisons directes entre Big Data et analyse prédictive (infographie)
Ci-dessous se trouve le Top 6 des comparaisons entre Big Data et Predictive Analytics
Différences clés entre Big Data et analyse prédictive
- Architecture
Le Big Data a à voir avec la quantité de données, généralement dans la gamme de 0, 5 téraoctets ou plus, où la capacité des systèmes de bases de données relationnelles commence à se dégrader, de sorte que le besoin de pipelines basés sur le cloud comme AWS et les entrepôts de données sont les besoins des heure. D'autre part, l'analyse prédictive a à voir avec l'application de modèles statistiques aux données existantes pour prévoir les résultats probables avec les sources de données barattées.
- Problème cible
«Big Data» décrit les données elles-mêmes et le défi de les gérer, tandis que «Predictive Analytics» décrit une classe d'applications pour les données, quelle que soit leur quantité. Ainsi, les deux représentent des entités mutuellement exclusives.
- Cas d'utilisation des médias sociaux
Les médias sociaux se sont révélés être la meilleure utilisation à la fois pour le Big Data et l'analyse prédictive. Mais les deux servent de chaîne séquentielle l'un à l'autre. Comme les données des médias sociaux proviennent de plusieurs sources, mais finissent par entrer dans un MDM (Master data Management) qui peut être construit via les technologies Big Data uniquement sur lesquelles l'analyse prédictive et d'autres algorithmes peuvent être déclenchés pour donner les résultats. Ce nouveau type de solution de gestion de données porte la marque de commerce hautement évolutive, massivement parallèle et rentable.
- Écosystème technologique dans le Big Data et l'analyse prédictive
Le sweet spot pour les Big Data Platforms et Predictive Analytics, par exemple, traite des données transactionnelles de grande valeur qui sont déjà structurées, qui doivent prendre en charge un grand nombre d'utilisateurs et d'applications qui posent des questions répétées sur les données connues (où un schéma fixe et l'optimisation sont payants) avec une sécurité et une garantie de performance au niveau de l'entreprise. Pour y faire face, nous avons différents outils et technologies.
Pour le Big Data,
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Pour l'analyse prédictive,
R, méthodes statistiques, prévisions, analyse de régression, exploration de données, entrepôts de données.
Tableau de comparaison Big Data contre analyse prédictive
| Base de comparaison | BIG DATA | Analyses prédictives |
| Les bases | Le Big Data doit gérer le nettoyage et l'interprétation de grandes quantités d'informations et peut être utilisé dans un large domaine d'activités commerciales. | L'analyse prédictive est une méthode de prévision des événements commerciaux et du comportement du marché. |
| Niveau d'avancement | C'est haut. Les moteurs de Big Data se sont finalement améliorés tout au long des processus de développement et du niveau de compatibilité multiplateforme. | Moyen. Predictive Analytics, en revanche, a un changement limité de modèles algorithmiques car ils leur donnent un meilleur score dès le début en ce qui concerne leur analyse de travail spécifique au domaine et au domaine. |
| Intègre ML (Machine Learning) et AI (Intelligence artificielle) | Les moteurs de Big Data comme Spark et Hadoop sont livrés avec des bibliothèques d'apprentissage automatique intégrées, mais l'incorporation à l'IA est toujours une tâche de R&D pour les ingénieurs de données. | Predictive Analytics, quant à lui, traite de la plate-forme en fonction de la probabilité et du calcul mathématique. Il est donc possible d'intégrer le ML et l'IA avec ces plates-formes. |
| Les visualisations de l'interface utilisateur et des tableaux de bord | Le Big Data est livré avec de vastes importations de technologies back-end pour les tableaux de bord et les visualisations comme D3js et certains payants comme Spotfire, un outil TIBCO pour le reporting. | D'un autre côté, les outils Predictive Analytics sont livrés avec des intégrations intégrées des outils de génération de rapports comme les outils Microsoft BI. Donc, pas besoin de le récupérer à partir de la source ou de certains fournisseurs externes. |
| Taille et performances des données | Énorme. Il n'est pas recommandé d'utiliser des plates-formes Big Data pour des quantités de données moindres car les performances des plates-formes Big Data sont de nature exponentielle. | Moyen. Des ensembles de données très grands et très peu peuvent contribuer à de mauvaises prédictions et découvertes en ce qui concerne les modèles et les algorithmes. |
| Popularité et qui les utilise? | Actuellement, Very Hyped. Tout le monde sur le marché veut entrer dans le domaine du Big Data. Fondamentalement, tout le codage et les implémentations sont gérés par les Big Data Engineers et les développeurs uniquement. Non, Data Scientist est requis pour ce type de processus. | Populaire uniquement mais pas en tant que Big Data. Cela dépend des cas d'utilisation et du type d'organisation qui le met en œuvre. Par exemple, il est très populaire auprès des organisations de soins de santé et de détection de fraude en raison de la compatibilité des cas d'utilisation. D'autre part, l'analyse prédictive est prise en charge par les Data Scientists et les personnes et développeurs BA (Business Analyst) |
Conclusion - Big Data contre analyse prédictive
Big data et Predictive Analysis, les deux sont là et ils sont là pour rester. Malgré le battage médiatique, le Big Data et l'analyse prédictive offrent des avantages commerciaux tangibles aux organisations. Il permet d'améliorer la visibilité, la prise de décision et l'automatisation des processus. Il y a aussi un soi-disant changement de paradigme en termes de concentration analytique. Il s'agit d'un passage de l'analyse descriptive à l'analyse prédictive. La combinaison du Big Data et de l'analyse prédictive dans tous les domaines a le grand potentiel d'affecter positivement l'aide à la décision et les opérations telles que les systèmes de gestion des coûts et l'allocation des ressources.
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