Diferencia entre Big Data y análisis predictivo
Como uno de los términos más "publicitados" en el mercado hoy en día, no hay consenso sobre cómo definir Big Data y Predictive Analytics.
Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y / o gran variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de información que permitan una mejor comprensión, toma de decisiones y automatización de procesos. Big Data se ha convertido en un área importante de interés de estudio e investigación entre profesionales y académicos. El crecimiento exponencial de los datos se ve impulsado por el crecimiento exponencial de Internet y los dispositivos digitales. El avance en la tecnología hace que sea económicamente factible almacenar y analizar grandes cantidades de datos. Big Data incluye una combinación de datos en tiempo real estructurados, semiestructurados y no estructurados que se originan en una variedad de fuentes.
La analítica predictiva abarca una variedad de técnicas estadísticas de modelado, aprendizaje automático y minería de datos que analizan hechos actuales e históricos para hacer predicciones sobre el futuro o eventos desconocidos. Predictive Analytics proporciona una metodología para aprovechar la inteligencia de grandes conjuntos de datos. Muchas compañías visionarias como Google, Amazon, etc. se han dado cuenta del potencial de Big Data y Analytics para obtener una ventaja competitiva. Estas técnicas brindan varias oportunidades, como descubrir patrones o mejores algoritmos de optimización. La gestión y el análisis de Big Data también constituyen pocos desafíos: el tamaño, la calidad, la confiabilidad y la integridad de los datos.
Comparación directa entre Big Data y análisis predictivo (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 6 principales entre Big Data Vs Predictive Analytics
Diferencias clave entre Big Data y análisis predictivo
- Arquitectura
Big Data tiene que ver con la cantidad de datos, típicamente en el rango de .5 terabytes o más, donde la capacidad de los sistemas de bases de datos relacionales comienza a degradarse, por lo que la necesidad de tuberías basadas en la nube como AWS y almacenes de datos son las necesidades de hora. Por otro lado, el análisis predictivo tiene que ver con la aplicación de modelos estadísticos a los datos existentes para pronosticar resultados probables con las fuentes de datos agitadas.
- Problema objetivo
"Big Data" describe los datos en sí mismos y el desafío de administrarlos, mientras que "Predictive Analytics" describe una clase de aplicaciones para los datos, independientemente de la cantidad. Entonces, ambos representan entidades mutuamente excluyentes.
- Casos de uso de redes sociales
Las redes sociales han demostrado ser el mejor uso para Big Data y Predictive Analytics. Pero ambos sirven como una cadena secuencial entre sí. Como los datos de las redes sociales provienen de múltiples fuentes pero eventualmente ingresan a un MDM (Master data Management) que se puede construir a través de tecnologías de Big Data solo en las que se pueden disparar los análisis predictivos y otros algoritmos para obtener los resultados. Este nuevo tipo de solución de gestión de datos lleva la marca registrada de altamente escalable, masivamente paralela y rentable.
- Ecosistema tecnológico en Big Data y análisis predictivo
El punto óptimo para Big Data Platforms y Predictive Analytics, por ejemplo, es tratar con datos transaccionales de alto valor que ya están estructurados, que necesitan soportar una gran cantidad de usuarios y aplicaciones que hacen preguntas repetidas de datos conocidos (donde un esquema fijo y la optimización vale la pena) con seguridad a nivel empresarial y garantía de rendimiento. Entonces, para hacerles frente, tenemos diferentes herramientas y tecnologías.
Para Big Data,
AWS, Apache HDFS, Map Reduce / Spark, Cassandra / HBase.
Para el análisis predictivo,
R, métodos estadísticos, pronósticos, análisis de regresión, minería de datos, almacenes de datos.
Tabla de comparación de Big Data Vs Predictive Analytics
| Bases de comparación | GRANDES DATOS | Analítica predictiva |
| Los basicos | Big Data tiene que lidiar con la limpieza e interpretación de grandes cantidades de información y puede usarse en un área amplia de actividades comerciales. | El análisis predictivo es un método para pronosticar eventos comerciales y el comportamiento del mercado. |
| Nivel de avance | Es alta. Los motores de Big Data finalmente se actualizaron a lo largo de los procesos de desarrollo y el nivel de compatibilidad multiplataforma. | Medio. El análisis predictivo, por otro lado, tiene un cambio limitado de patrones algorítmicos, ya que les están dando una mejor puntuación desde el principio con respecto a su campo y análisis de trabajo específico de dominio. |
| Incorpora ML (Machine Learning) e AI (Inteligencia Artificial) | Los motores de Big Data como Spark y Hadoop vienen con bibliotecas integradas de Machine Learning, pero la incorporación con AI sigue siendo una tarea de I + D para los ingenieros de datos. | Analytics predictivo, por otro lado, trata con la plataforma basada en la probabilidad y el cálculo matemático. Por lo tanto, es posible integrar ML e IA junto con estas plataformas. |
| La IU y las visualizaciones de paneles | Big Data viene con grandes importaciones de tecnología de back-end para Dashboards y Visualizaciones como D3js y algunos pagos como Spotfire, una herramienta TIBCO para informes. | Por otro lado, las herramientas de análisis predictivo vienen con integraciones integradas de las herramientas de informes como las herramientas de Microsoft BI. Por lo tanto, no es necesario obtenerlo de la fuente o de algunos proveedores externos. |
| Tamaño de datos y rendimiento | Enorme. No es una buena práctica utilizar plataformas Big Data para cantidades de datos menores, ya que el rendimiento de las plataformas Big Data es de naturaleza exponencial. | Medio. Los conjuntos de datos muy grandes y muy pocos pueden contribuir a malas predicciones y descubrimientos con respecto a modelos y algoritmos. |
| ¿Popularidad y quién los usa? | Actualmente, muy publicitado. Todos en el mercado quieren ingresar al dominio de Big Data. Básicamente, toda la codificación y las implementaciones son manejadas solo por los ingenieros y desarrolladores de Big Data. No, se requieren científicos de datos para este tipo de procesos. | Popular solo pero no como Big Data. Depende de los casos de uso y el tipo de organización que lo implementa. Por ejemplo, es muy popular entre las organizaciones de atención médica y detección de fraude debido a la compatibilidad de casos de uso. Por otro lado, el análisis predictivo es realizado por científicos de datos y personas y desarrolladores de BA (Business Analyst) |
Conclusión: Big Data vs análisis predictivo
Big data y Análisis Predictivo, ambos están aquí y están aquí para quedarse. A pesar de la exageración, Big Data y Predictive Analytics ofrecen beneficios comerciales tangibles para las organizaciones. Permite una mejor comprensión, toma de decisiones y automatización de procesos. También hay un llamado cambio de paradigma en términos de enfoque analítico. Ese es un cambio del análisis descriptivo al análisis predictivo. La combinación de Big Data y Predictive Analytics en todos los dominios tiene el gran potencial de afectar positivamente el soporte de decisiones y las operaciones, como los sistemas de administración de costos y la asignación de recursos.
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- Big Data vs Data Science: ¿en qué se diferencian?
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