Вступ до Big Data Analytics

Big Data розшифровується як набір даних, який, як правило, набагато більший і складніший, ніж загальний набір даних відомостей, який зазвичай обробляє RDBMS. Ну, знайте, традиційні програми для управління даними, такі як RDBMS, не в змозі керувати цими наборами даних. Великі дані можуть бути застосовані до неструктурованих, структурованих та напівструктурованих наборів даних на основі вимог та потреб. Тоді як великі дані в основному застосовуються до неструктурованих наборів даних. Багато хто з відомих інструментів одночасного обчислення, програмного забезпечення Business Analytics вимагають великих даних для обробки великих наборів даних. На сьогоднішній день аналітика великих даних застосовується в різних секторах, таких як медіа, освіта, охорона здоров'я, виробництво, різні державні та недержавні сектори тощо.

Поняття великих даних та великих даних аналітики

Big Data починає грати для великих і складних наборів даних, які можна вважати від кількох терабайт до екзабайтів. Цими величезними і складними наборами даних не можна керувати звичайними традиційними програмами управління даними, такими як RDBMS. Тут великі дані використовувались для управління цими великими наборами даних. Великі дані можуть бути застосовані до неструктурованих, структурованих та напівструктурованих наборів даних на основі вимог та потреб. Тоді як великі дані в основному зосереджені на неструктурованих наборах даних. На сьогоднішній день аналітика великих даних застосовується в різних секторах, таких як засоби масової інформації, освіта, охорона здоров'я, виробництво, різні урядові та недержавні сектори, а також використовується в комплексній аналітиці, управлінні шахрайством в режимі реального часу, управлінні трафіком, аналітиці, орієнтованій на клієнтів і набагато більше.

Основні характеристики Big Data Analytics.

  • Обсяг

Обсяг означає розмір даних, які фактично зберігаються та створюються. Залежить від розміру даних, який було визначено, набір даних є великими чи ні.

  • Різноманітність

Різноманітність означає характер, структуру та тип даних, які використовуються.

  • Швидкість

Швидкість означає швидкість даних, що зберігаються і генеруються в певному потоці процесу розвитку.

  • Правда

Вірогідність означає якість захоплених даних, а також допомагає аналізу даних досягти наміченої мети.

Типи аналітики великих даних

Існує чотири типи Big Data Analytics:

  • Прогнозована аналітика:

Ця аналітика в основному є прогнозом на основі прогнозу. Прогнозна аналітика працює над набором даних і визначає, що може статися. В основному він аналізує минулі набори даних або записи, щоб забезпечити прогноз у майбутньому.

  • Аналітична рецептура:

Приписна аналітика працює над набором даних і визначає, які дії потрібно вжити. Це цінний аналіз, але не використовується широко. Багато секторів охорони здоров’я використовували цей аналіз на вершині різних видів діяльності для управління їх діловою діяльністю.

  • Описова аналітика:

Описова Analytics фактично аналізує минуле і визначає, що насправді відбувається і чому. Це також допомагає візуалізувати цей аналіз на інформаційній панелі, може бути у вигляді графічного зображення або в якомусь іншому форматі.

  • Діагностична аналітика:

Діагностична Analytics виконується на поточних наборах даних. Він використовується для аналізу на основі вхідних наборів даних у режимі реального часу. Багато систем, таких як інструменти бізнес-аналітики, використовують цей аналіз для створення інформаційних панелей і звітів у реальному часі.

Приклади великих даних Analytics:

Приклади великих даних Analytics є різними типами. Кілька організацій використовують ці приклади великих даних для створення даних для створення різних звітів та інформаційних панелей на основі їх величезних поточних та минулих наборів даних. Існують різні типи аналізу великих даних, такі як прогнозний аналіз, рецептурний аналіз, описовий аналіз та діагностичний аналіз. Ці аналізи використовуються аналітикою Big Data для створення різних графічних звітів та інформаційних панелей на основі їхніх поточних та минулих записів, які можуть бути у вигляді Структурованих, Напівструктурованих чи Неструктурованих.

Приклади великих даних Analytics використовуються для створення різних звітів, серед яких наведено деякі приклади:

  1. Звіт про управління шахрайством, який зазвичай використовується в банківських секторах для пошуку операцій з шахрайством, злому, несанкціонованого доступу до рахунку тощо.
  2. Звіт про відстеження в реальному часі, який зазвичай використовується у транспортних секторах, таких як Meru, Ola, Uber та Mega для відстеження транспортних засобів, запитів клієнтів, управління платежами, аварійного сповіщення та пошуку щоденних потреб та доходів тощо.
  3. Звіт про продаж та майбутній аналіз цілей та цілей, який в основному використовується всіма секторами для аналізу їхніх продажів, доходів та потреб клієнтів, а також використовується для визначення майбутньої цілі тощо.
  4. Багато звітів, заснованих на даних в реальному часі, в основному використовуються для управління прямими даними на багатьох розважальних сайтах, ринку акцій, даних Sensex в реальному часі тощо.
  5. Створюйте різні типи сигналів на основі різних видів діяльності, таких як тривога, створена центром обробки даних, тут використовуються різні сповіщення великих прикладів аналітики даних.
  6. Звіт Google Analytics, де ми можемо отримати кількість підрахунків відвідувачів, з якого місцезнаходження користувач, з якого пристрою веб-сайт має доступ тощо.
  7. Багато організацій охорони здоров'я сьогодні швидко впроваджують прогностичну аналітику Big Data, щоб покращити наше повсякденне життя. Він використовувався для оновлення багатьох протоколів секторів охорони здоров'я, а також для покращення результатів щодо цілого населення.
  8. Великі приклади аналітики даних також відігравали важливу роль у багатьох ситуаціях катастрофи. У квітні 2015 року землетрус вбив і також поранив багато народів у Непалі. У цій ситуації аналітична служба SAS на базі Північної Кароліни була розроблена компанією Analytics, яка зіграла величезну роль у рятувальних та рятувальних операціях.
  9. Великі приклади аналітики даних також використовувались у справах добробуту дітей. У сусідньому кварталі в Лондоні англійський лікар зібрав і використав величезні дані, щоб створити рішення проти масового нападу холери в 19- му.
  10. Аналіз великих даних використовується в Інтернеті та Фізичній безпеці для виявлення несанкціонованих дій, вживає різноманітних заходів для запобігання цих атак, запроваджує моніторинг у режимі реального часу, щоб зменшити шахрайські дії, а також активувати тривогу проти підозрілих дій.

Висновок - приклади аналізу великих даних

Нарешті, ми можемо сказати, що за допомогою прикладів Big Data Analytics ми можемо додати велику цінність для різних секторів та бізнесу, де ми можемо легко дізнатися результат будь-якого складного запиту просто з масивного набору даних, а також можемо передбачити майбутній аналіз, який допоможе приймати більш точні бізнес-рішення.

Рекомендовані статті

Це було керівництвом до прикладів аналізу великих даних. Тут ми обговорили основні поняття аналітики великих даних та інформацію на прикладах аналітики великих даних. Ви також можете переглянути наступні статті:

  1. Інструменти аналізу великих даних
  2. Питання для інтерв'ю Big Data
  3. Наскільки великі дані змінюють медичні установи
  4. Кар'єра у великих даних

Категорія:

Великі дані