Uvod v Big Data Analytics

Big Data pomeni nabore podatkov, ki so ponavadi veliko večji in kompleksnejši od skupnih podatkov, ki jih običajno uporablja RDBMS. No, vedite, da tradicionalne aplikacije za upravljanje podatkov, kot je RDBMS, ne morejo upravljati teh podatkovnih nizov. Veliki podatki se lahko uporabijo za nestrukturirane, strukturirane in polstrukturirane naloge podatkov, ki temeljijo na zahtevah in potrebah. Medtem ko se veliki podatki večinoma uporabljajo za nestrukturirane naloge podatkov. Številna znana orodja za računalništvo, programska oprema Business Analytics, potrebujejo velike podatke za obdelavo velikih podatkovnih nizov. Dandanes se velika podatkovna analitika uporablja v različnih sektorjih, kot so mediji, izobraževanje, zdravstvo, proizvodnja, različni vladni in nevladni sektorji in tako naprej.

Koncept Big Data in Big Data Analytics

Big Data prihaja v poštev za velike in zapletene nabore podatkov, ki jih je mogoče obravnavati od več terabajtov do ekstrabajtov. Te ogromne in zapletene zbirke podatkov ne morejo manipulirati običajne tradicionalne aplikacije za upravljanje podatkov, kot je RDBMS. Tu so za upravljanje teh velikih podatkovnih nizov uporabljeni veliki podatki. Veliki podatki se lahko uporabijo za nestrukturirane, strukturirane in polstrukturirane naloge podatkov, ki temeljijo na zahtevah in potrebah. Medtem ko so veliki podatki osredotočeni predvsem na nestrukturirane naloge podatkov. Danes se velika podatkovna analitika uporablja v različnih sektorjih, kot so mediji, izobraževanje, zdravstveno varstvo, proizvodnja, različni vladni in nevladni sektorji, uporablja pa se tudi v kompleksni analitiki, upravljanju goljufij v realnem času, upravljanju prometa, analitiki, usmerjeni k strankam in Veliko več.

Ključne značilnosti Big Data Analytics.

  • Zvezek

Obseg pomeni velikost podatkov, ki so dejansko shranjeni in ustvarjeni. Odvisno od velikosti podatkov, za katero je določeno, da je nabor podatkov velik ali ne.

  • Raznolikost

Raznolikost pomeni naravo, strukturo in vrsto podatkov, ki se uporabljajo.

  • Hitrost

Hitrost pomeni hitrost podatkov, ki so bili shranjeni in ustvarjeni v določenem toku razvojnega procesa.

  • Verodostojnost

Veracity pomeni kakovost zajetih podatkov in pomaga tudi analizi podatkov, da dosežejo želeni cilj.

Vrste velikih podatkov Analytics

Obstajajo štiri vrste Big Data Analytics, ki so naslednje:

  • Predvidevanje Analytics:

Ta analitika je v osnovi analitika, ki temelji na napovedih. Predictive Analytics deluje na naboru podatkov in določa, kaj se lahko zgodi. V bistvu analizira pretekle nabore podatkov ali zapise, da zagotovi prihodnjo napoved.

  • Napisna analitika:

Prescriptive Analytics deluje na naboru podatkov in določa, katere ukrepe je treba sprejeti. To je dragocena analiza, vendar se ne uporablja široko. Mnogi zdravstveni sektorji so to analizo uporabili na vrhu različnih dejavnosti za vodenje svojih poslovnih dejavnosti.

  • Opisna analitika:

Deskriptivna analitika dejansko analizira preteklost in določa, kaj se dejansko zgodi in zakaj. Pomaga tudi pri prikazu te analize na nadzorni plošči, lahko v obliki grafične predstavitve ali v kakšni drugi obliki.

  • Diagnostična analitika:

Diagnostična analitika se izvaja v trenutnih naborih podatkov. Uporablja se za analizo na podlagi vhodnih nizov podatkov v realnem času. Mnogi sistemi, kot so orodja poslovne inteligence, uporabljajo to analizo za ustvarjanje nadzornih plošč in poročil v realnem času.

Primeri analize velikih podatkov:

Primeri analitike velikih podatkov so veliko vrst. Več organizacij uporablja te primere velikih podatkov za analizo podatkov, da ustvarijo različna poročila in nadzorne plošče na podlagi svojih ogromnih trenutnih in preteklih nizov podatkov. Obstajajo različne vrste analiz velikih podatkov, kot so napovedna analiza, receptna analiza, opisna analiza in diagnostična analiza. Te analize uporabljajo analitiki Big Data za ustvarjanje različnih grafičnih poročil in nadzornih plošč na podlagi njihovih trenutnih in preteklih zapisov, ki so lahko v obliki strukturiranih, polstrukturiranih ali nestrukturiranih.

Primeri analize velikih podatkov se uporabljajo za ustvarjanje različnih poročil, nekateri primeri so navedeni spodaj:

  1. Poročilo o upravljanju goljufij, ki se običajno uporablja v bančnih sektorjih za iskanje transakcij goljufij, kramp, nepooblaščen dostop do računa in tako naprej.
  2. Poročilo o sledenju v živo, ki ga običajno uporabljajo prometni sektorji, kot so Meru, Ola, Uber in Mega, za sledenje vozilom, zahteve strank, upravljanje plačil, opozarjanje v sili in iskanje dnevnih potreb in prihodkov in tako naprej.
  3. Poročilo o prodaji in analiza ciljev in ciljev prihodnosti, ki jih večinoma uporabljajo vsi sektorji za analizo njihove prodaje, prihodkov in potreb kupcev, uporabljajo pa tudi za določitev prihodnjega cilja in tako naprej.
  4. Številna poročila, ki temeljijo na podatkih v živo, se večinoma uporabljajo za upravljanje podatkov v živo na številnih spletnih mestih za zabavo, delni trg, podatke Sensexa v realnem času itd.
  5. Ustvarite različne vrste alarmov na podlagi različnih dejavnosti, kot je alarm, ki ga ustvari podatkovni center, različna obvestila Tu so bili uporabljeni primeri velikih podatkov v storitvi Big Data.
  6. Poročilo Google Analytics, kjer lahko dobimo, koliko šteje obisk uporabnikov, s katere lokacije je uporabnik, iz katere naprave spletno mesto dostopa in tako naprej.
  7. Mnogo zdravstvenih organizacij je danes hitro uvedlo napovedne analitike Big Data za izboljšanje našega vsakdanjega življenja. Uporabljali so ga za posodobitev številnih protokolov zdravstvenih sektorjev, uporabljali pa so ga tudi za izboljšanje rezultatov za celotno populacijo.
  8. Primeri analize velikih podatkov so prav tako igrali ključno vlogo v številnih nesrečah. V aprilu 2015 je potres ubil in tudi poškodoval številne narode v Nepalu. V teh razmerah je analitiko razvil SAS s sedežem v Severni Karolini, ki je imel veliko vlogo pri reševanju in reševanju.
  9. V primeru dobrega počutja otrok so bili uporabljeni tudi veliki primeri analitike podatkov. V soseski v Londonu je zbral angleški zdravnik in uporabil ogromno podatkov za oblikovanje rešitev proti množičnemu napadu kolere v 19 .
  10. Storitev Big Data Analytics se uporablja v spletni in fizični varnosti za prepoznavanje nepooblaščenih dejavnosti, sprejema različne ukrepe za preprečevanje teh napadov, uvedla je spremljanje v realnem času za zmanjšanje goljufij in aktiviranje alarmov pred sumljivimi dejanji.

Zaključek - Primeri velike podatkovne analize

Na koncu lahko rečemo, da z uporabo Big Data Analytics Primeri lahko dodamo veliko vrednost različnim sektorjem in podjetjem, kjer zlahka ugotovimo rezultat kakršnih koli zapletenih poizvedb preprosto iz množičnega nabora podatkov in lahko tudi napovemo prihodnjo analizo, ki bo pomagala za sprejemanje natančnejših poslovnih odločitev.

Priporočeni članki

To je vodnik za primere analitike velikih podatkov. Tu smo razpravljali o osnovnih pojmih analitike velikih podatkov in informacijah o primerih analitike velikih podatkov. Ogledate si lahko tudi naslednje članke:

  1. Velika orodja za analizo podatkov
  2. Vprašanja o intervjuju z Big Data
  3. Kako velike podatke spreminjajo zdravstvene ustanove
  4. Poklic v velikih podatkih

Kategorija: