大数据 是巨大的、大型的或大量的数据、信息，或由大型组织和企业获得的相关统计数据。许多软件和数据存储被创建和准备，因为人工计算大数据很困难。它被用来发现模式和趋势，并做出与人类行为和互动技术相关的决定。

预测性分析包括通过研究当前和过去的数据趋势对未来的结果进行预测。它利用数据建模、数据挖掘、机器学习和深度学习算法，从数据中提取所需信息并预测未来的行为模式。一些用于预测分析的行业工具有：Periscope Data、Google AI Platform、SAP Predictive Analytics、Anaconda、Microsoft Azure、Rapid Insight Veera和KNIME Analytics Platform。

大数据和预测分析之间的区别 –

编号 大数据 预测性分析
1 大数据是一组技术。它是一个正在不断增加的巨大数据的集合。 预测分析是一个过程，通过这个过程，原始数据首先被处理成结构化数据，然后确定模式，以预测未来事件。
2 大数据处理的是数据的数量，通常在0.5兆字节或更多的范围内。 预测性分析涉及到将统计模型应用于现有数据以进行预测。
3 大数据是对巨大数据的最佳实践。 预测性分析是对未来预测数据的最佳实践。
4 大数据有一个庞大的后台技术进口，用于仪表板和可视化，如D3js和一些付费的，如Spotfire和TIBCO的报告工具。 预测性分析有内置的集成报告工具，如微软BI工具。因此，不需要从源头或从一些外部供应商那里获取它。
5 大数据的引擎如Spark和Hadoop带有内置的机器学习库，但与人工智能的结合仍然是数据工程师的一项研发任务。 预测性分析是基于概率和数学计算来处理平台的。
6 大数据具有较高的先进性，其引擎在整个开发过程和跨平台的兼容性方面最终都进行了自我升级。 预测性分析具有中等水平的先进性，对算法模式的改变有限，因为他们从一开始就对自己的领域和特定领域的工作分析给予更好的评分。
7 大数据被用来做数据驱动的决策。 预测性分析用于风险评估和预测未来结果。