Introduktion til Big Data Analytics
Big Data står for datasæt, som normalt er meget større og kompleks end de almindelige kendte datasæt, som normalt håndteres af RDBMS. Nå, ved traditionelle datastyringsapplikationer som RDBMS ikke er i stand til at administrere disse datasæt. Big Data kan anvendes til ustrukturerede, strukturerede og semistrukturerede datasæt baseret på krav og behov. Mens Big Data mest anvendes til ustrukturerede datasæt. Mange af de velkendte samtidige computerværktøjer, Business Analytics-software, kræver Big Data til håndtering af deres store datasæt. I dag er Big Data Analytics blevet brugt i forskellige sektorer som medier, uddannelse, sundhedspleje, fremstilling, forskellige regerings- og ikke-statslige sektorer og så videre.
Begrebet Big Data og Big Data Analytics
Big Data kommer til at spille for et stort og komplekst datasæt, som kan overvejes fra multipla af terabyte til exabyte. Dette enorme og komplekse datasæt kan ikke manipuleres med almindelige traditionelle datastyringsapplikationer som RDBMS. Her er store data blevet brugt til at administrere de store datasæt. Big Data kan anvendes til ustrukturerede, strukturerede og semistrukturerede datasæt baseret på krav og behov. Mens Big Data hovedsageligt er fokuseret på ustrukturerede datasæt. I dag er Big Data Analytics blevet anvendt på forskellige sektorer som medier, uddannelse, sundhedspleje, fremstilling, forskellige regerings- og ikke-statslige sektorer, og det er også blevet brugt i kompleks analyse, realtidssvindeladministration, trafikstyring, kundecentrisk analyse og mange flere.
Nøgleegenskaber ved Big Data Analytics.
-
Bind
Volumen står for størrelsen på data, der faktisk lagres og genereres. Afhængigt af datastørrelsen er det blevet bestemt, at datasættet er big data eller ej.
-
Bred vifte
Variation står for naturen, strukturen og typen af data, der bruges.
-
Velocity
Hastighed står for hastigheden på data, der er blevet gemt og genereret i en bestemt udviklingsprocesstrøm.
-
Veracity
Veracity angiver kvaliteten af de data, der er blevet indfanget, og hjælper også med dataanalyse til at nå det tilsigtede mål.
Typer af Big Data Analytics
Der er fire typer Big Data Analytics, som er som følger:
-
Predictive Analytics:
Denne analyse er dybest set en forudsigelsesbaseret analyse. Predictive Analytics arbejder på et datasæt og bestemmer, hvad der kan ske. Det analyserer dybest set tidligere datasæt eller poster for at give en fremtidig forudsigelse.
-
Prescriptive Analytics:
Prescriptive Analytics arbejder på et datasæt og bestemmer, hvilke handlinger der skal udføres. Dette er en værdifuld analyse, men bruges ikke bredt. Mange af sundhedsvæsenets sektorer brugte denne analyse på toppen af forskellige aktiviteter til at styre deres forretningsaktiviteter.
-
Beskrivende analyse:
Beskrivende Analytics analyserer faktisk fortiden og bestemmer, hvad der faktisk sker, og hvorfor. Det hjælper også med at visualisere denne analyse i instrumentbrættet kan være i form af grafisk repræsentation eller i et andet format.
-
Diagnostisk analyse:
Diagnostisk analyse udføres på aktuelle datasæt. Det bruges til at udføre analyse baseret på indgående datasæt i realtid. Mange af systemerne, som f.eks. Forretningsoplysningsværktøjer, bruger denne analyse til at oprette dashboards og rapporter i realtid.
Eksempler på Big Data Analytics:
Eksemplerne på Big Data Analytics er af mange typer. Flere organisationer bruger disse Big Data Analytics-eksempler til at generere forskellige rapporter og dashboards baseret på deres enorme nuværende og tidligere datasæt. Der er forskellige typer analyse af Big Data, såsom forudsigelsesanalyse, receptpligtig analyse, beskrivende analyse og diagnoseanalyse. Disse analyser bruges af Big Data-analyser til at generere forskellige grafiske rapporter og dashboards baseret på deres nuværende og tidligere poster, der kan være i form af struktureret, semistruktureret eller ustruktureret.
Eksempler på Big Data Analytics bruges til at generere forskellige rapporter blandt disse, som nogle eksempler er givet nedenfor:
- Rapport om svig, som normalt bruges i banksektorer til at finde svindeltransaktioner, hacking, uautoriseret adgang til kontoen og så videre.
- Live-sporingsrapport, der generelt bruges af transportsektorer som Meru, Ola, Uber og Mega til at spore køretøjer, kundens anmodninger, betalingsstyring, nødsituationsalarm og til at finde de daglige behov og indtægter og så videre.
- Salgsrapport og fremtidig mål- og målanalyse, som for det meste bruges af alle sektorer til at analysere deres salg, indtægter og behov hos kunder, og som også bruges til at bestemme det fremtidige mål og så videre.
- Mange rapporter baseret på live-data, der oftest bruges til at administrere live-data på mange underholdningssider, aktiemarked, Sensex-data i realtid osv.
- Generer forskellige typer alarmer baseret på forskellige aktiviteter som alarm genereret af datacenter. Der er anvendt forskellige underretninger Big Data Analytics-eksempler her.
- Google Analytics-rapport, hvor vi kan få, hvor mange brugers besøgstællinger, fra hvilken placering brugeren er fra, fra hvilken enhed webstedet får adgang til og så videre.
- Mange sundhedsorganisationer introducerede i dag hurtigt Big Data forudsigelsesanalyser for at forbedre vores daglige liv. Det er blevet brugt til at opdatere mange protokoller fra sundhedsvæsenet og også brugt til at forbedre resultaterne mod hele populationer.
- Eksempler på Big Data Analytics spillede også en vigtig rolle i mange katastrofesituationer. I april 2015 dræbte og skadede jordskælvet mange mennesker i Nepal. I denne situation er North Carolina-baserede SAS udviklet af Analytics, der har spillet en massiv rolle i rednings- og hjælpeoperationer.
- Der er også anvendt eksempler på Big Data Analytics i Børns velfærd. I et kvarter i London er en engelsk læge blevet indsamlet og brugt de enorme data til at stamme løsningen mod et massivt koleraangreb den 19.
- Big Data Analytics er blevet brugt i online og fysisk sikkerhed til at identificere de uautoriserede aktiviteter, tage forskellige skridt for at forhindre disse angreb, introduceret realtidsovervågning for at reducere svindelaktiviteter og også aktivere alarmer mod mistænkelige handlinger.
Konklusion - eksempler på Big Data Analytics
Endelig kan vi sige ved hjælp af Big Data Analytics-eksempler, at vi kan tilføje en stor værdi til forskellige sektorer og virksomheder, hvor vi let kan finde ud af resultatet af en hvilken som helst kompleks forespørgsel blot fra et massivt datasæt, og også kan forudsige den fremtidige analyse, som vil hjælpe at tage mere nøjagtige forretningsbeslutninger.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til eksempler på big data-analyse. Her har vi drøftet de grundlæggende begreber i big data-analyse og informationen om eksempler på big data-analyse. Du kan også se på følgende artikler:
- Big Data Analytics-værktøjer
- Spørgsmål om Big Data-interview
- Hvordan Big Data ændrer sundhedsfaciliteterne
- Karrierer inden for Big Data