डिस्क्रिप्टिव ग्राफ़ एनालिसिस मौजूदा रिश्तों को समझाने के लिए नेटवर्क के मौजूदा आर्किटेक्चर को मैप करता है, जबकि प्रेडिक्टिव ग्राफ़ मॉडलिंग उन पैटर्न का इस्तेमाल भविष्य के कनेक्शन या एट्रिब्यूट का अनुमान लगाने के लिए करता है। एक आपको बताता है कि सोशल सर्कल में अभी कौन ज़रूरी है, जबकि दूसरा यह अनुमान लगाता है कि आगे कौन दोस्त बन सकता है।
एक आगे की सोचने वाली तकनीक जो भविष्य की स्थिति या छूटी हुई जानकारी का अंदाज़ा लगाने के लिए पुराने नेटवर्क डेटा और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करती है।
एक बेसिक तरीका जो ग्राफ़ के मौजूदा स्ट्रक्चर और प्रॉपर्टीज़ को समराइज़ करने और विज़ुअलाइज़ करने पर फ़ोकस करता है।
| विशेषता | भविष्यसूचक ग्राफ मॉडलिंग | वर्णनात्मक ग्राफ विश्लेषण |
|---|---|---|
| लौकिक फोकस | भविष्योन्मुखी | अतीत और वर्तमान |
| प्राथमिक प्रश्न | आगे क्या होगा? | अभी का स्ट्रक्चर क्या है? |
| प्रमुख तकनीकें | मशीन लर्निंग, GNNs | केंद्रीयता, समुदाय का पता लगाना |
| उत्पादन का प्रकार | संभाव्यतावादी पूर्वानुमान | संरचनात्मक सारांश |
| डेटा आवश्यकता | उच्च मात्रा (प्रशिक्षण सेट) | लचीला (एकल स्नैपशॉट) |
| जटिलता | उच्च (मॉडल ट्यूनिंग की आवश्यकता है) | मध्यम (बीजगणितीय और टोपोलॉजिकल) |
| सामान्य उपयोग मामला | नए दोस्तों का सुझाव देना | सामाजिक दायरे का मानचित्रण |
डिस्क्रिप्टिव एनालिसिस असल में आपके नेटवर्क का एक हाई-टेक ऑडिट है; यह छिपे हुए क्लस्टर या बॉटलनेक को खोजने के लिए आपके पास पहले से मौजूद नोड्स और एज को देखता है। दूसरी ओर, प्रेडिक्टिव मॉडलिंग एक सिमुलेशन है जो मौजूदा ग्राफ़ को चलती हुई तस्वीर में सिर्फ़ एक फ़्रेम के तौर पर देखता है, और यह अंदाज़ा लगाने की कोशिश करता है कि अगला फ़्रेम कैसा दिखेगा।
डिस्क्रिप्टिव तरीके अक्सर लीनियर अलजेब्रा और ग्राफ थ्योरी की बेसिक बातों पर निर्भर करते हैं, जैसे कि यह कैलकुलेट करना कि पॉइंट A से पॉइंट B तक पहुंचने में कितने स्टेप लगते हैं। प्रेडिक्टिव मॉडलिंग स्टैटिस्टिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दायरे में आ जाती है, जो उन घटनाओं के लिए 'प्रॉबेबिलिटी' तय करने के लिए एल्गोरिदम का इस्तेमाल करती है जो असल में अभी तक हुई नहीं हैं।
एक डिस्क्रिप्टिव एनालिसिस से पता चल सकता है कि कोई खास सप्लायर आपके लॉजिस्टिक्स नेटवर्क में एक क्रिटिकल फेलियर पॉइंट है क्योंकि हर कोई उनके ज़रिए कनेक्ट होता है। प्रेडिक्टिव मॉडलिंग इसे और आगे ले जाएगी, यह अनुमान लगाकर कि अगर उस सप्लायर को हटा दिया जाए तो पूरा नेटवर्क कैसे बंद हो सकता है, या कौन सा बैकअप सप्लायर उस कमी को पूरा कर सकता है।
डिस्क्रिप्टिव चार्ट स्टैटिक सच होते हैं; जब तक डेटा सही है, एनालिसिस उस समय के लिए 'सही' होता है। प्रेडिक्टिव मॉडल 'जीवित' एंटिटीज़ हैं जो 'मॉडल ड्रिफ्ट' से परेशान हो सकते हैं—मतलब समय के साथ वे कम सही हो जाते हैं क्योंकि असल दुनिया के व्यवहार बदलते हैं, जिसके लिए नए डेटा के साथ लगातार रीट्रेनिंग की ज़रूरत होती है।
प्रेडिक्टिव मॉडल हमेशा डिस्क्रिप्टिव मॉडल से ज़्यादा कीमती होते हैं।
वैल्यू लक्ष्य पर निर्भर करती है। किसी छोटी-मोटी चीज़ का बहुत सटीक अनुमान, उस जानकारी से कम काम का है जो आपके मौजूदा डेटा में छिपे बड़े फ्रॉड के बारे में बताती है।
डिस्क्रिप्टिव ग्राफ एनालिसिस करने के लिए आपको PhD की ज़रूरत होती है।
कई मॉडर्न BI टूल्स आपको एक क्लिक से स्टैंडर्ड सेंट्रलिटी या कम्युनिटी डिटेक्शन एल्गोरिदम चलाने देते हैं, हालांकि बारीकियों को समझने के लिए अभी भी कुछ एक्सपर्टाइज़ की ज़रूरत होती है।
ग्राफ मॉडल 100% पक्के तौर पर भविष्य का अनुमान लगा सकते हैं।
भविष्यवाणियां पूरी तरह से प्रोबेबिलिस्टिक होती हैं। वे आपको पिछले पैटर्न के आधार पर बताती हैं कि क्या 'संभावना' है, लेकिन वे 'ब्लैक स्वान' घटनाओं या इंसानी व्यवहार में अचानक होने वाले बदलावों का हिसाब नहीं दे सकतीं।
ग्राफ एनालिटिक्स केवल सोशल मीडिया की बड़ी कंपनियों के लिए है।
छोटे बिज़नेस सप्लाई चेन ऑप्टिमाइज़ेशन से लेकर कर्मचारियों के बीच अंदरूनी नॉलेज शेयरिंग की मैपिंग तक, हर चीज़ के लिए ग्राफ़ एनालिटिक्स का इस्तेमाल करते हैं।
जब आपको रिपोर्टिंग या ऑडिटिंग के लिए अपने मौजूदा नेटवर्क स्ट्रक्चर के 'कौन' और 'कैसे' को समझने की ज़रूरत हो, तो डिस्क्रिप्टिव एनालिसिस का इस्तेमाल करें। जब आपको ग्रोथ का अंदाज़ा लगाना हो, रिस्क मैनेज करना हो, या नेटवर्क ट्रेंड्स के आधार पर भविष्य के फैसले लेने को ऑटोमेट करना हो, तो प्रेडिक्टिव मॉडलिंग चुनें।
परफॉर्मेंस ट्रैकिंग की दुनिया में आगे बढ़ने के लिए लीडिंग और लैगिंग, दोनों इंडिकेटर्स की अच्छी समझ होनी चाहिए। लैगिंग इंडिकेटर्स पहले से हो चुकी चीज़ों, जैसे टोटल रेवेन्यू, को कन्फर्म करते हैं, जबकि लीडिंग इंडिकेटर्स प्रेडिक्टिव सिग्नल के तौर पर काम करते हैं जो टीमों को बड़े लक्ष्यों को पाने के लिए रियल-टाइम में अपनी स्ट्रैटेजी को एडजस्ट करने में मदद करते हैं।
यह एनालिटिक्स ब्रेकडाउन मॉडर्न प्रोडक्शन एनवायरनमेंट से बनी अस्त-व्यस्त, बिना क्यूरेट की गई जानकारी को थ्योरेटिकल ट्रेनिंग में इस्तेमाल होने वाले एकदम सही स्ट्रक्चर्ड, साफ-सुथरे डेटा मॉडल से अलग दिखाता है। यह बताता है कि कैसे अचानक आने वाली कमियां और सिस्टम की गड़बड़ियां डेटा इंजीनियरों को किताब के स्टैटिस्टिकल अंदाज़ों पर भरोसा करने के बजाय मज़बूत पाइपलाइन बनाने के लिए मजबूर करती हैं।
जहां नॉइज़ फ़िल्टरिंग डेटासेट के मुख्य ट्रेंड को साफ़ करने के लिए कम लेवल के रैंडम उतार-चढ़ाव को हटा देती है, वहीं आउटलायर्स से सिग्नल निकालने के लिए एक्टिवली बहुत ज़्यादा, अलग-थलग डेटा पॉइंट्स की तलाश की जाती है जो छिपी हुई गड़बड़ियों, ज़रूरी सिस्टम गलतियों या हाई-वैल्यू ब्रेकथ्रू को दिखाते हैं। यह जानना कि हर तकनीक को कब इस्तेमाल करना है, आपको गलती से अपनी सबसे कीमती डेटा इनसाइट्स को खोने से बचाता है।
यह टेक्निकल तुलना एज केस डेटा – जो बहुत कम, बहुत ज़्यादा सिस्टम बिहेवियर को दिखाता है – और एवरेज केस डेटा, जो आम यूज़र पैटर्न को दिखाता है, के अलग-अलग रोल की जांच करती है। इन दो डेटा टाइप को सही तरह से बैलेंस करना, मज़बूत, हाई-परफॉर्मेंस एनालिटिक्स पाइपलाइन बनाने के लिए बहुत ज़रूरी है, जो स्टैंडर्ड ऑपरेशन और असल दुनिया में स्ट्रेस बढ़ाने वाले अस्थिर आउटलायर्स, दोनों को सही तरह से दिखाते हैं।
जहां डेटा क्लीनिंग में डुप्लीकेट को एक्टिवली हटाया जाता है, गड़बड़ियों को ठीक किया जाता है, और मशीन लर्निंग की सटीकता बढ़ाने के लिए खराब इनपुट को रीफ़ॉर्मेट किया जाता है, वहीं डेटा प्रिज़र्वेशन में रॉ, बिना बदलाव वाली हिस्ट्री को बनाए रखने पर फ़ोकस किया जाता है ताकि लंबे समय तक ऑडिटिंग कम्प्लायंस को सुरक्षित रखा जा सके और दुर्लभ लेकिन ज़रूरी एज केस के अचानक नुकसान को रोका जा सके।
