Wprowadzenie do Big Data Analytics

Big Data oznacza zestawy danych, które są zwykle znacznie większe i bardziej złożone niż powszechnie znane zestawy danych, które zwykle są obsługiwane przez RDBMS. Cóż, wiedz, że tradycyjne aplikacje do zarządzania danymi, takie jak RDBMS, nie są w stanie zarządzać tymi zestawami danych. Big Data można stosować do zbiorów danych nieustrukturyzowanych, ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych w zależności od wymagań i potrzeb. Natomiast Big Data stosuje się głównie do nieustrukturyzowanych zestawów danych. Wiele znanych jednocześnie narzędzi obliczeniowych, oprogramowanie Business Analytics wymaga Big Data do obsługi ich dużych zbiorów danych. Obecnie Big Data Analytics jest wykorzystywana w różnych sektorach, takich jak media, edukacja, opieka zdrowotna, produkcja, różne sektory rządowe i pozarządowe i tak dalej.

Pojęcie Big Data i Big Data Analytics

Big Data przychodzi do gry dla dużych i złożonych zestawów danych, które można rozpatrywać od wielu terabajtów do eksabajtów. Ten ogromny i złożony zestaw danych nie może być modyfikowany przez popularne tradycyjne aplikacje do zarządzania danymi, takie jak RDBMS. Tutaj duże dane zostały wykorzystane do zarządzania tymi dużymi zestawami danych. Big Data można stosować do zbiorów danych nieustrukturyzowanych, ustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych w zależności od wymagań i potrzeb. Natomiast Big Data koncentruje się głównie na niestrukturalnych zestawach danych. Obecnie Big Data Analytics jest stosowana w różnych sektorach, takich jak media, edukacja, opieka zdrowotna, produkcja, różne sektory rządowe i pozarządowe, a także jest używana w złożonej analizie, zarządzaniu oszustwami w czasie rzeczywistym, zarządzaniu ruchem, analizach zorientowanych na klienta i wiele więcej.

Kluczowe cechy Big Data Analytics.

  • Tom

Wolumen oznacza rozmiar danych, które faktycznie przechowywane i generowane. W zależności od wielkości danych ustalono, że zestaw danych to duże zbiory danych lub nie.

  • Różnorodność

Różnorodność oznacza naturę, strukturę i rodzaj wykorzystywanych danych.

  • Prędkość

Prędkość oznacza prędkość danych, które zostały zapisane i wygenerowane w określonym przepływie procesu programowania.

  • Prawdziwość

Veracity oznacza jakość przechwyconych danych, a także pomaga analizie danych w osiągnięciu zamierzonego celu.

Rodzaje analityki Big Data

Istnieją cztery rodzaje analityki Big Data, które są następujące:

  • Analityka predykcyjna:

Ta analiza jest w zasadzie analizą opartą na prognozach. Analiza predykcyjna działa na zestawie danych i określa, co może się zdarzyć. Zasadniczo analizuje przeszłe zestawy danych lub rekordy, aby zapewnić prognozy na przyszłość.

  • Analiza preskryptywna:

Analiza preskryptywna działa na zestawie danych i określa, jakie działania należy podjąć. Jest to cenna analiza, ale nie jest szeroko stosowana. Wiele sektorów opieki zdrowotnej wykorzystało tę analizę oprócz różnych działań do zarządzania swoją działalnością.

  • Analiza opisowa:

Analiza opisowa analizuje przeszłość i określa, co się dzieje i dlaczego. Pomaga również wizualizować tę analizę na pulpicie nawigacyjnym może być w formie graficznej lub w innym formacie.

  • Analiza diagnostyczna:

Analiza diagnostyczna jest wykonywana na bieżących zestawach danych. Służy do wykonywania analiz opartych na przychodzących zestawach danych w czasie rzeczywistym. Wiele systemów, takich jak narzędzia analizy biznesowej, wykorzystuje tę analizę do tworzenia pulpitów nawigacyjnych i raportów w czasie rzeczywistym.

Przykłady analizy dużych zbiorów danych:

Przykłady Big Data Analytics są wielu typów. Kilka organizacji wykorzystuje te przykłady analizy dużych zbiorów danych do generowania różnych raportów i pulpitów nawigacyjnych na podstawie ich ogromnych bieżących i przeszłych zbiorów danych. Istnieją różne rodzaje analizy dużych zbiorów danych, takie jak analiza predykcyjna, analiza preskryptywna, analiza opisowa i analiza diagnostyczna. Analizy te są wykorzystywane przez analitykę Big Data do generowania różnych raportów graficznych i pulpitów nawigacyjnych na podstawie ich bieżących i przeszłych zapisów, które mogą być w formie uporządkowanej, częściowo ustrukturyzowanej lub nieustrukturyzowanej.

Przykłady Big Data Analytics służą do generowania różnych raportów. Niektóre z nich podano poniżej:

  1. Raport zarządzania oszustwami, który jest zwykle używany w sektorach bankowych do znajdowania transakcji oszustw, hakowania, nieautoryzowanego dostępu do konta itd.
  2. Raport śledzenia na żywo, który jest ogólnie używany przez sektory transportu, takie jak Meru, Ola, Uber i Mega, do śledzenia pojazdów, wniosków klientów, zarządzania płatnościami, alarmowania w nagłych wypadkach oraz znajdowania codziennych potrzeb i przychodów itp.
  3. Raport sprzedaży i Przyszła analiza celów i celów, która jest najczęściej wykorzystywana przez wszystkie sektory do analizowania ich sprzedaży, przychodów i potrzeb klientów, a także do określania przyszłego celu i tak dalej.
  4. Wiele raportów opartych na danych na żywo wykorzystywanych głównie do zarządzania danymi na żywo w wielu witrynach rozrywkowych, rynku akcji, danych Sensex w czasie rzeczywistym itp.
  5. Generuj różne typy alarmów na podstawie różnych działań, takich jak alarm generowany przez centrum danych, różne powiadomienia Zastosowano tutaj przykłady Big Data Analytics.
  6. Raport Google Analytics, w którym możemy uzyskać informacje o liczbie odwiedzin użytkownika, z której lokalizacji użytkownik pochodzi, z jakiego urządzenia uzyskuje dostęp do witryny itd.
  7. Wiele organizacji opieki zdrowotnej obecnie szybko wprowadziło analizy predykcyjne Big Data w celu poprawy naszego codziennego życia. Wykorzystano go do aktualizacji wielu protokołów sektorów opieki zdrowotnej, a także do poprawy wyników w stosunku do całych populacji.
  8. Przykłady Big Data Analytics również odegrały istotną rolę w wielu sytuacjach kryzysowych. W kwietniu 2015 r. Trzęsienie ziemi zabiło, a także zraniło wiele osób w Nepalu. W tej sytuacji firma Analytics opracowała SAS z Północnej Karoliny, który odegrał ogromną rolę w akcji ratowniczej i ratowniczej.
  9. Przykłady Big Data Analytics wykorzystano również w opiece nad dziećmi. W jednej z dzielnic Londynu zebrano angielskiego lekarza i wykorzystano ogromne dane do opracowania rozwiązań przeciwko masowemu atakowi cholery w 19
  10. Analizy Big Data zostały wykorzystane w bezpieczeństwie online i fizycznym do identyfikacji nieautoryzowanych działań, podjęcia różnych kroków w celu zapobiegania tym atakom, wprowadzenia monitorowania w czasie rzeczywistym w celu ograniczenia działań związanych z oszustwami, a także aktywacji alarmów przed podejrzanymi działaniami.

Wniosek - przykłady analizy dużych zbiorów danych

Na koniec możemy powiedzieć, że korzystając z przykładów analizy dużych zbiorów danych możemy dodać dużą wartość do różnych sektorów i przedsiębiorstw, w których możemy łatwo znaleźć wynik każdego złożonego zapytania po prostu z ogromnego zestawu danych, a także możemy przewidzieć przyszłą analizę, która pomoże podejmować bardziej trafne decyzje biznesowe.

Polecane artykuły

To był przewodnik po przykładach analizy dużych zbiorów danych. W tym miejscu omówiliśmy podstawowe koncepcje analizy dużych zbiorów danych oraz informacje na temat przykładów analizy dużych zbiorów danych. Możesz także przejrzeć następujące artykuły:

  1. Narzędzia do analizy Big Data
  2. Pytania do wywiadu Big Data
  3. Jak duże zbiory danych zmieniają placówki opieki zdrowotnej
  4. Kariera w Big Data

Kategoria:

Big Data