Введение в аналитику больших данных

Большие данные означают наборы данных, которые обычно намного больше и сложнее, чем общеизвестные наборы данных, которые обычно обрабатываются СУБД. Хорошо, мы знаем, что традиционные приложения для управления данными, такие как RDBMS, не могут управлять этими наборами данных. Большие данные могут применяться к неструктурированным, структурированным и полуструктурированным наборам данных в зависимости от требований и потребностей. В то время как большие данные в основном применяются к неструктурированным наборам данных. Многим известным инструментам одновременных вычислений, программному обеспечению Business Analytics, требуются большие данные для обработки их больших наборов данных. В настоящее время Big Data Analytics используется в различных секторах, таких как медиа, образование, здравоохранение, производство, различные государственные и негосударственные сектора и так далее.

Концепция больших данных и аналитики больших данных

Большие данные используются для больших и сложных наборов данных, которые можно рассматривать как кратные терабайты, так и эксабайты. Эти огромные и сложные наборы данных не могут управляться обычными традиционными приложениями управления данными, такими как СУБД. Здесь большие данные были использованы для управления этими большими наборами данных. Большие данные могут применяться к неструктурированным, структурированным и полуструктурированным наборам данных в зависимости от требований и потребностей. В то время как большие данные в основном ориентированы на неструктурированные наборы данных. В настоящее время Big Data Analytics применяется в различных секторах, таких как медиа, образование, здравоохранение, производство, различные государственные и негосударственные сектора, а также в комплексной аналитике, управлении мошенничеством в реальном времени, управлении трафиком, ориентированной на клиента аналитике и многое другое.

Основные характеристики Big Data Analytics.

  • объем

Объем означает размер данных, которые фактически хранятся и генерируются. В зависимости от размера данных было определено, набор данных - большие данные или нет.

  • разнообразие

Разнообразие означает характер, структуру и тип данных, которые используются.

  • Скорость

Скорость означает скорость данных, которые были сохранены и сгенерированы в конкретном потоке процесса разработки.

  • правдивость

Правдивость означает качество собранных данных, а также помогает анализу данных достичь намеченной цели.

Типы аналитики больших данных

Существует четыре типа аналитики больших данных:

  • Прогнозная аналитика:

Эта аналитика в основном основана на прогнозировании. Predictive Analytics работает с набором данных и определяет, что может произойти. Он в основном анализирует прошлые наборы данных или записи, чтобы обеспечить прогноз на будущее.

  • Prescriptive Analytics:

Prescriptive Analytics работает с набором данных и определяет, какие действия необходимо предпринять. Это ценный анализ, но широко не используется. Многие сектора здравоохранения использовали этот анализ в верхней части различных видов деятельности для управления своей деловой деятельностью.

  • Описательная аналитика:

Описательная аналитика фактически анализирует прошлое и определяет, что на самом деле происходит и почему. Также помогает визуализировать этот анализ на приборной панели, может быть в форме графического представления или в каком-либо другом формате.

  • Диагностическая аналитика:

Диагностическая аналитика выполняется на текущих наборах данных. Он используется для анализа на основе входящих наборов данных в реальном времени. Многие системы, такие как инструменты бизнес-аналитики, используют этот анализ для создания информационных панелей и отчетов в режиме реального времени.

Примеры аналитики больших данных:

Примеры аналитики больших данных бывают разных типов. Несколько организаций используют эти примеры аналитики больших данных для создания различных отчетов и панелей мониторинга на основе своих огромных текущих и прошлых наборов данных. Существуют различные типы анализа больших данных, такие как прогнозный анализ, предписывающий анализ, описательный анализ и диагностический анализ. Эти анализы используются аналитикой больших данных для создания различных графических отчетов и информационных панелей на основе их текущих и прошлых записей, которые могут иметь форму структурированной, полуструктурированной или неструктурированной.

Аналитика больших данных используется для создания различных отчетов, некоторые из которых приведены ниже:

  1. Отчет по борьбе с мошенничеством, который обычно используется в банковских секторах для обнаружения мошеннических операций, взлома, несанкционированного доступа к учетной записи и так далее.
  2. Отчет об отслеживании в реальном времени, который обычно используется транспортными секторами, такими как Meru, Ola, Uber и Mega, для отслеживания транспортных средств, запросов клиентов, управления платежами, оповещения о чрезвычайных ситуациях, а также для определения ежедневных потребностей и доходов и так далее.
  3. Отчет о продажах и анализ целей и задач на будущее, который в основном используется всеми секторами для анализа продаж, доходов и потребностей клиентов, а также для определения целей на будущее и так далее.
  4. Многие отчеты, основанные на данных в реальном времени, в основном используются для управления данными в реальном времени на многих развлекательных сайтах, рынка акций, данных Sensex в реальном времени и т. Д.
  5. Создавайте различные типы сигналов тревоги на основе различных действий, таких как сигналы тревоги, генерируемые Центром обработки данных, здесь использовались различные уведомления. Примеры аналитики больших данных.
  6. Google Analytics сообщает, где мы можем узнать, сколько посещений пользователя подсчитывает, из какого местоположения находится пользователь, с какого устройства осуществляется доступ к сайту и т. Д.
  7. Многие организации здравоохранения в настоящее время быстро внедрили прогностическую аналитику больших данных, чтобы улучшить нашу повседневную жизнь. Он использовался для обновления многих протоколов секторов здравоохранения, а также для улучшения результатов в отношении всего населения.
  8. Примеры аналитики больших данных также сыграли важную роль во многих ситуациях бедствий. В апреле 2015 года землетрясение убило, а также ранило многие народы Непала. В этой ситуации компания Analytics разработала SAS в Северной Каролине, которая сыграла огромную роль в спасательных операциях.
  9. Примеры аналитики больших данных также использовались в программе «Благополучие детей». В одном из районов Лондона был собран английский врач, который использовал огромные данные для разработки решений против массированной атаки холеры в 19- м веке.
  10. Аналитика больших данных использовалась в оперативной и физической безопасности для выявления несанкционированных действий, принятия различных мер для предотвращения этих атак, введения мониторинга в реальном времени для уменьшения мошеннических действий, а также для активации предупреждений о подозрительных действиях.

Заключение - Примеры аналитики больших данных

Наконец, мы можем сказать, используя примеры аналитики больших данных, мы можем добавить большую ценность для различных секторов и бизнеса, где мы можем легко узнать результат любого сложного запроса просто из массивного набора данных, а также можем предсказать будущий анализ, который поможет принимать более точные деловые решения.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к примерам анализа больших данных. Здесь мы обсудили основные понятия анализа больших данных и информацию о примерах анализа больших данных. Вы также можете посмотреть на следующие статьи:

  1. Инструменты аналитики больших данных
  2. Вопросы по интервью Big Data
  3. Как большие данные меняют учреждения здравоохранения
  4. Карьера в больших данных

Категория:

Большое количество данных