Johdanto Big Data Analyticsiin

Big Data tarkoittaa datajoukkoja, jotka ovat yleensä paljon suurempia ja monimutkaisempia kuin yleiset tietotietosarjat, joita RDBMS yleensä käsittelee. Hyvin tiedä perinteiset tiedonhallintasovellukset, kuten RDBMS, eivät pysty hallitsemaan näitä tietojoukkoja. Big Data -sovellusta voidaan soveltaa jäsentämättömään, rakenteelliseen ja puolittain jäsenneltyyn tietojoukkoon vaatimusten ja tarpeiden perusteella. Big Data -sovellusta käytetään enimmäkseen epärakenteisiin tietojoukkoihin. Monet tunnetuista samanaikaisista laskentatyökaluista, Business Analytics -ohjelmisto, vaativat Big Data -sovelluksen suurten tietojoukkojensa käsittelemiseksi. Nykyään Big Data Analyticsia on käytetty useilla sektoreilla, kuten media, koulutus, terveydenhuolto, valmistus, useilla julkisilla ja muilla aloilla ja niin edelleen.

Big Data- ja Big Data Analytics -käsitteet

Big Data tulee pelaamaan suurelle ja monimutkaiselle tietojoukolle, jota voidaan pitää monta teratavua eksabyytteinä. Tätä valtavaa ja monimutkaista tietojoukkoa ei voida manipuloida yleisillä perinteisillä tiedonhallintasovelluksilla, kuten RDBMS. Täällä suuria tietoja on käytetty näiden suurten tietojoukkojen hallintaan. Big Data -sovellusta voidaan soveltaa jäsentämättömään, rakenteelliseen ja puolittain jäsenneltyyn tietojoukkoon vaatimusten ja tarpeiden perusteella. Big Data keskittyy pääasiassa rakenteettomiin tietojoukkoihin. Nykyään Big Data Analyticsia on sovellettu useilla sektoreilla, kuten media, koulutus, terveydenhuolto, valmistus, erilaisilla julkisilla ja julkisilla aloilla, ja sitä on käytetty myös monimutkaisessa analytiikassa, reaaliaikaisten petosten hallintaan, liikenteen hallintaan, asiakaskeskeiseen analytiikkaan ja monta lisää.

Big Data Analyticsin pääominaisuudet.

  • tilavuus

Volyymi tarkoittaa tosiasiallisesti tallennettujen ja tuotettujen tietojen kokoa. Riippuu määritetyn datan koosta, tietojoukko on iso data vai ei.

  • lajike

Erilaisuus tarkoittaa käytetyn datan luonnetta, rakennetta ja tyyppiä.

  • Nopeus

Nopeus tarkoittaa tietyn kehitysprosessivirran aikana tallennetun ja tuotetun datan nopeutta.

  • totuudenmukaisuus

Totuudenmukaisuus tarkoittaa kaapatun tiedon laatua ja auttaa myös data-analyysiä saavuttamaan haluttu tavoite.

Tyypit iso data-analytiikka

Big Data Analyticsia on neljä tyyppiä, jotka ovat seuraavat:

  • Ennustava analyysi:

Tämä analytiikka on pohjimmiltaan ennustepohjainen analytiikka. Ennustava analyysi toimii tietojoukon avulla ja määrittelee, mitä voi tapahtua. Se analysoi periaatteessa aiempia tietojoukkoja tai tietueita tulevaisuuden ennusteiden tarjoamiseksi.

  • Prescriptive Analytics:

Prescriptive Analytics toimii tietojoukon kanssa ja määrittää tarvittavat toimenpiteet. Tämä on arvokas analyysi, mutta sitä ei käytetä laajasti. Monet terveydenhuollon sektoreista käyttivät tätä analyysiä erilaisten toimintojen päällä hallitakseen liiketoimintaansa.

  • Kuvaileva Analytics:

Kuvaileva Analytics todella analysoi menneisyyttä ja määrittelee, mitä todella tapahtuu ja miksi. Se auttaa myös visualisoimaan tämä analyysi kojetaulussa voi olla graafisen esityksen tai muun muodon muodossa.

  • Diagnostinen analyysi:

Diagnostinen Analytics suorittaa nykyiset tietojoukot. Sitä käytetään analysoimaan saapuvien reaaliaikaisten tietojoukkojen perusteella. Monet järjestelmät, kuten yritystietovälineet, käyttävät tätä analyysiä reaaliaikaisten kojetaulujen ja raporttien luomiseen.

Big Data Analytics -esimerkkejä:

Big Data Analytics -esimerkkejä on monentyyppisiä. Useat organisaatiot käyttävät näitä Big Data Analytics -esimerkkejä erilaisten raporttien ja kojetaulujen luomiseen niiden valtavan nykyisen ja aiemman tietojoukon perusteella. Suurten tietojen analyysejä on erityyppisiä, kuten ennakoiva analyysi, Prescriptive Analysis, Descriptive Analysis ja Diagnostic Analysis. Big Data -analytiikka käyttää näitä analyysejä tuottamaan erilaisia ​​graafisia raportteja ja kojetauluja nykyisten ja aiempien tietueidensa perusteella, jotka voivat olla rakenteellisia, puolijärjestelmäisiä tai jäsentämättömiä.

Big Data Analytics -esimerkkejä käytetään erilaisten raporttien luomiseen, joista esimerkkejä annetaan alla:

  1. Petoshallintaraportti, jota käytetään yleisesti pankkisektoreilla petoksien, hakkeroinnin, luvattoman pääsyn tilille löytämiseen ja niin edelleen.
  2. Live-seurantaraportti, jota yleensä käyttävät liikennealat, kuten Meru, Ola, Uber ja Mega, ajoneuvojen, asiakkaiden pyyntöjen, maksunhallinnan, hätähälytysten seuraamiseen ja päivittäisten tarpeiden ja tulojen löytämiseen ja niin edelleen.
  3. Myyntiraportti ja tulevaisuuden tavoite- ja päämääritysanalyysi, jota kaikki sektorit käyttävät pääasiassa myyntinsä, tulojen ja asiakkaiden tarpeiden analysointiin ja joita käytetään myös tulevan tavoitteen määrittämiseen ja niin edelleen.
  4. Useita live-dataan perustuvia raportteja käytettiin useimmiten reaaliaikaisen tiedon hallintaan monilla viihdesivustoilla, markkinoiden jakamiseen, Sensex-reaaliaikaiseen tietoon jne.
  5. Luo erityyppisiä hälytyksiä eri toimintojen perusteella, kuten datakeskuksen luoma hälytys, täällä on käytetty erilaisia ​​ilmoituksia Big Data Analytics -esimerkkejä.
  6. Google Analytics -raportti, josta saamme kuinka monta käyttäjän käyntiä laskee, mistä paikasta käyttäjä on, mistä laitteesta sivusto käyttää ja niin edelleen.
  7. Monet terveydenhuollon organisaatiot ottivat nykyään nopeasti käyttöön Big Data-ennusteanalytiikan päivittäisen elämämme parantamiseksi. Sitä on käytetty päivittämään monia terveydenhuollon alojen protokollia, ja sitä on myös käytetty parantamaan tuloksia koko väestöön nähden.
  8. Big Data Analytics -esimerkillä oli myös tärkeä rooli monissa katastrofitilanteissa. Vuoden huhtikuussa 2015 maanjäristys tappoi ja loukkaanti myös monia Nepalin ihmisiä. Tässä tilanteessa Analytics on kehittänyt Pohjois-Carolinassa sijaitsevan SAS: n, jolla on ollut merkittävä rooli pelastus- ja avustustoiminnassa.
  9. Big Data Analytics -esimerkkejä on käytetty myös lastensuojelussa. Lontoon naapurustossa on koottu englantilainen lääkäri, joka on käyttänyt valtavia tietoja ratkaisujen tuottamiseksi 19. vuosisadan mittaisen kolera-iskun torjumiseksi.
  10. Big Data Analyticsia on käytetty online- ja fyysisessä tietoturvassa tunnistamaan luvattomat toiminnot, ryhtymään erilaisiin toimiin estääksesi hyökkäykset, käyttöön reaaliaikaisen seurannan petosten vähentämiseksi ja myös hälytysten aktivoimiseksi epäilyttäviä toimia vastaan.

Johtopäätös - esimerkkejä suurista data-analyyteistä

Lopuksi voimme sanoa, että käyttämällä Big Data Analytics -esimerkkejä, voimme lisätä suurta arvoa eri sektoreille ja yrityksille, jolloin pystymme helposti selvittämään minkä tahansa monimutkaisen kyselyn tuloksen yksinkertaisesti massiivisesta tietojoukosta, ja voimme myös ennustaa tulevan analyysin, joka auttaa tehdä entistä tarkempia liiketoimintapäätöksiä.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas suuriin data-analytiikan esimerkkeihin. Täällä olemme keskustelleet isodatanalytiikan peruskäsitteistä ja suuriadatanalytiikkaesimerkkejä koskevista tiedoista. Voit myös tarkastella seuraavia artikkeleita:

  1. Big Data Analytics -työkalut
  2. Big Data -haastattelukysymykset
  3. Kuinka suuri tieto muuttaa terveydenhuoltolaitoksia
  4. Ura Big Data -palvelussa

Luokka: