बिग डेटा बनाम पूर्वानुमानित एनालिटिक्स के बीच अंतर
आज बाजार में सबसे अधिक “प्रचारित” शब्दों में से एक के रूप में, बिग डेटा बनाम पूर्वानुमानित एनालिटिक्स को परिभाषित करने के तरीके के बारे में कोई सहमति नहीं है।
बड़ा डेटा उच्च-मात्रा, उच्च-वेग और / या उच्च-विविधता वाली सूचना संपत्ति है जो सूचना संसाधन के लागत प्रभावी, अभिनव रूपों की मांग करता है जो उन्नत अंतर्दृष्टि, निर्णय लेने और प्रक्रिया स्वचालन को सक्षम बनाता है । बिग डेटा व्यवसायियों और शिक्षाविदों के बीच अध्ययन और शोध के हित के एक महत्वपूर्ण क्षेत्र के रूप में उभरा है। डेटा की घातीय वृद्धि इंटरनेट और डिजिटल उपकरणों के घातीय वृद्धि से प्रेरित है। प्रौद्योगिकी में प्रगति इसे बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर और विश्लेषण करने के लिए आर्थिक रूप से व्यवहार्य बना रही है। बिग डेटा में संरचित , अर्द्ध-संरचित और असंगठित वास्तविक समय का मिश्रण शामिल है विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न डेटा का ।
पूर्वानुमानित विश्लेषण में मॉडलिंग , मशीन लर्निंग और डेटा खनन से विभिन्न सांख्यिकीय तकनीकों को शामिल किया गया है जो भविष्य के बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए वर्तमान और ऐतिहासिक तथ्यों का विश्लेषण करते हैं, या अन्यथा अज्ञात घटनाएं। पूर्वानुमानित एनालिटिक्स बड़े डेटा सेट से खुफिया जानकारी टैप करने के लिए एक पद्धति प्रदान करता है। गूगल , अमेज़ॅन इत्यादि जैसी कई दूरदर्शी कंपनियों ने प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने में बिग डेटा और एनालिटिक्स की क्षमता को महसूस किया है । ये तकनीक पैटर्न खोजने या बेहतर अनुकूलन एल्गोरिदम जैसे कई अवसर प्रदान करती हैं। बिग डेटा का प्रबंधन और विश्लेषण भी कुछ चुनौतियों का गठन करता है – अर्थात् आकार, गुणवत्ता, विश्वसनीयता और डेटा की पूर्णता
बिग डेटा बनाम पूर्वानुमानित एनालिटिक्स (इन्फोग्राफिक्स) के बीच प्रमुख तुलना में प्रमुख
बिग डेटा बनाम पूर्वानुमानित एनालिटिक्स के बीच शीर्ष 6 तुलना नीचे दी गई है
बिग डेटा बनाम पूर्वानुमानित एनालिटिक्स के बीच महत्वपूर्ण अंतर
- आर्किटेक्चर
बिग डेटा को डेटा की मात्रा के साथ करना पड़ता है, आमतौर पर .5 टेराबाइट्स या उससे अधिक की सीमा में, जहां रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम की क्षमता घट जाती है, इसलिए क्लाउड-आधारित पाइपलाइनों जैसे एडब्ल्यूएस और डेटा गोदामों की आवश्यकता होती है घंटे। दूसरी ओर, पूर्वानुमानित विश्लेषिकी को सांख्यिकीय डेटा के अनुप्रयोगों के साथ मौजूदा डेटा में मंथन डेटा स्रोतों के संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए करना है।
- लक्ष्य समस्या
“बिग डेटा” डेटा का वर्णन करता है, और इसे प्रबंधित करने की चुनौती, जबकि “भविष्यवाणी विश्लेषिकी” मात्रा के बावजूद, डेटा के लिए अनुप्रयोगों के एक वर्ग का वर्णन करता है। इसलिए, वे दोनों परस्पर अनन्य संस्थाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।
- सोशल मीडिया उपयोग मामलों
सोशल मीडिया बिग डेटा और पूर्वानुमानित एनालिटिक्स विश्लेषिकी दोनों के लिए सबसे अच्छा उपयोग साबित हुआ है। लेकिन वे दोनों एक दूसरे के लिए अनुक्रमिक श्रृंखला के रूप में काम करते हैं। चूंकि सोशल मीडिया डेटा कई स्रोतों से आता है लेकिन अंततः एमडीएम (मास्टर डेटा मैनेजमेंट) में आता है जिसे बिग डेटा टेक्नोलॉजीज के माध्यम से बनाया जा सकता है, जिस पर केवल परिणाम देने के लिए पूर्वानुमानित एनालिटिक्स और अन्य एल्गोरिदम निकाल दिए जा सकते हैं। इस नए प्रकार के डेटा प्रबंधन समाधान अत्यधिक स्केलेबल, बड़े पैमाने पर समांतर, और लागत प्रभावी के ट्रेडमार्क भालू हैं।
- बिग डेटा और पूर्वानुमानित एनालिटिक्स विश्लेषिकी में प्रौद्योगिकी पारिस्थितिक तंत्र
उदाहरण के लिए, बिग डेटा प्लेटफॉर्म और पूर्वानुमानित एनालिटिक्स के लिए मीठा स्थान उच्च मूल्य वाले लेनदेन डेटा से निपट रहा है जो पहले से ही संरचित है, जिसे बड़ी संख्या में उपयोगकर्ता और एप्लिकेशन का समर्थन करने की आवश्यकता है जो ज्ञात डेटा के दोहराए गए प्रश्न पूछते हैं (जहां एक निश्चित स्कीमा और अनुकूलन भुगतान करता है) एंटरप्राइज़-स्तरीय सुरक्षा और प्रदर्शन गारंटी के साथ। तो उनके साथ सौदा करने के लिए हमारे पास विभिन्न टूल्स और तकनीकें हैं।
बिग डेटा के लिए,
एडब्ल्यूएस, अपाचे एचडीएफएस , मानचित्र कम करें / स्पार्क , कैसंद्रा / एचबीएस ।
पूर्वानुमानित एनालिटिक्स के लिए,
आर, सांख्यिकीय तरीकों, भविष्यवाणी, प्रतिगमन विश्लेषण, डेटा खनन , डेटा गोदामों ।
बिग डेटा बनाम पूर्वानुमानित एनालिटिक्स तुलना तालिका
| तुलना का आधार | बड़ा डाटा | भविष्यिक विश्लेषण |
| मूल बातें | बिग डेटा को बड़ी मात्रा में जानकारी की सफाई और व्याख्या के साथ सौदा करना पड़ता है और इसका उपयोग व्यावसायिक गतिविधियों के व्यापक क्षेत्र में किया जा सकता है। | पूर्वानुमानित विश्लेषण व्यवसाय की घटनाओं और बाजार व्यवहार की भविष्यवाणी करने का एक तरीका है।
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| उन्नति का स्तर | यह उच्च है। बिग डेटा इंजन ने अंततः विकास प्रक्रियाओं और क्रॉस-प्लेटफार्म संगतता के स्तर में खुद को अपग्रेड कर दिया है। | मध्यम। दूसरी ओर, पूर्वानुमानित एनालिटिक्स, एल्गोरिदमिक पैटर्न में सीमित परिवर्तन है क्योंकि वे उन्हें अपने क्षेत्र और डोमेन-विशिष्ट कार्य विश्लेषण के संबंध में शुरुआत से बेहतर स्कोर दे रहे हैं। |
| एमएल (मशीन लर्निंग) और एआई (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) शामिल है | स्पार्क और हाडोप जैसे बड़े डेटा इंजन अंतर्निहित मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़ के साथ आता है लेकिन एआई के साथ निगमन डेटा अभियंता के लिए अभी भी एक आर एंड डी कार्य है। | दूसरी तरफ पूर्वानुमानित एनालिटिक्स, संभाव्यता और गणितीय गणना के आधार पर मंच के साथ सौदा करता है। इसलिए इन प्लेटफार्मों के साथ एमएल और एआई को एक साथ एम्बेड करना संभव है। |
| यूआई और डैशबोर्ड विजुअलाइजेशन | बिग डेटा डैशबोर्ड के लिए विशाल बैकएंड प्रौद्योगिकी आयात और डी 3 जे जैसे विजुअलाइजेशन और स्पॉटफायर जैसे कुछ भुगतान वाले लोगों को रिपोर्टिंग के लिए एक टीआईबीसीओ उपकरण के साथ आता है। | दूसरी तरफ, पूर्वानुमानित Analytics टूल माइक्रोसॉफ्ट बीआई टूल्स जैसे रिपोर्टिंग टूल्स के अंतर्निर्मित एकीकरण के साथ आते हैं।इसलिए, इसे स्रोत से या कुछ बाहरी विक्रेताओं से लाने की आवश्यकता नहीं है।
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| डेटा आकार और प्रदर्शन | भारी। बिग डेटा प्लेटफ़ॉर्म के प्रदर्शन के रूप में कम डेटा प्लेटफ़ॉर्म के प्रदर्शन के रूप में कम डेटा प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने के लिए यह सबसे अच्छा अभ्यास नहीं है।
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मध्यम। बहुत बड़े और बहुत कम डेटा सेट मॉडल और एल्गोरिदम के संबंध में खराब भविष्यवाणियों और खोजों में योगदान दे सकते हैं। |
| लोकप्रियता और उनका उपयोग कौन करता है? | वर्तमान में, बहुत हाइप। बाजार में हर कोई बिग डेटा डोमेन में प्रवेश करना चाहता है।असल में, सभी कोडिंग और कार्यान्वयन केवल बिग डेटा इंजीनियर्स और डेवलपर्स द्वारा ही प्रबंधित किए जाते हैं। नहीं, इस तरह की प्रक्रियाओं के लिए डेटा वैज्ञानिक की आवश्यकता है। | केवल लोकप्रिय लेकिन बिग डेटा के रूप में नहीं। यह उपयोग के मामलों और इसे लागू करने वाले संगठन के प्रकार पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, उपयोग की संगतता के कारण स्वास्थ्य देखभाल और धोखाधड़ी का पता लगाने संगठनों के साथ यह बहुत लोकप्रिय है। दूसरी ओर, डेटा वैज्ञानिकों और बीए (बिजनेस एनालिस्ट) लोगों और डेवलपर्स द्वारा पूर्वानुमानित विश्लेषण की देखभाल की जाती है |
निष्कर्ष
बड़ा डेटा और भविष्यवाणी विश्लेषण, दोनों यहाँ हैं और वे यहां रहने के लिए हैं। प्रचार के बावजूद, बिग डेटा और पूर्वानुमानित एनालिटिक्स संगठनों के लिए ठोस व्यापार लाभ प्रदान करता है। यह बढ़ी अंतर्दृष्टि, निर्णय लेने, और स्वचालन प्रक्रिया को सक्षम बनाता है। विश्लेषणात्मक फोकस के मामले में एक तथाकथित प्रतिमान शिफ्ट भी है । यह वर्णनात्मक विश्लेषण से पूर्वानुमानित विश्लेषण से एक बदलाव है । सभी डोमेन में बिग डेटा और पूर्वानुमानित एनालिटिक्स के संयोजन में निर्णय प्रबंधन और संसाधन आवंटन जैसे निर्णय समर्थन और संचालन को सकारात्मक रूप से प्रभावित करने की बड़ी क्षमता है।
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