Introducere în Analiza Big Data
Big Data înseamnă seturi de date, care sunt de obicei mult mai mari și complexe decât seturile comune de date cunoscute, care se ocupă de obicei de către RDBMS. Știți că aplicațiile tradiționale de gestionare a datelor, cum ar fi RDBMS, nu pot gestiona seturile de date. Datele mari pot fi aplicate seturilor de date Nes structurate, structurate și semi-structurate în funcție de cerințe și nevoi. Întrucât Big Data este aplicat în cea mai mare parte la seturile de date N-structurate. Multe dintre cele mai cunoscute instrumente de calcul simultan, Business Analytics Software necesită Big Data pentru gestionarea seturilor lor de date mari. În zilele noastre, Big Data Analytics a fost utilizat în diverse sectoare precum Media, Educație, Sănătate, Fabricare, diverse sectoare guvernamentale și neguvernamentale și așa mai departe.
Conceptul de Big Data și Big Data Analytics
Big Data vine să joace pentru un set de date mari și complexe, care pot fi luate în considerare de la multipli de terabyți la exabytes. Aceste seturi de date uriașe și complexe nu pot fi manipulate de aplicații obișnuite de gestionare a datelor tradiționale, cum ar fi RDBMS. Aici datele mari au fost utilizate pentru a gestiona acele seturi mari de date. Datele mari pot fi aplicate seturilor de date Nes structurate, structurate și semi-structurate în funcție de cerințe și nevoi. Întrucât Big Data este axat în principal pe seturi de date N structurate. În zilele noastre, Big Data Analytics a fost aplicat pe diverse sectoare precum mass-media, educație, asistență medicală, producție, diverse sectoare guvernamentale și neguvernamentale și, de asemenea, a fost utilizat în analize complexe, managementul fraudei în timp real, managementul traficului, analize centrate pe clienți și multe altele.
Caracteristicile cheie ale Big Data Analytics.
-
Volum
Volumul reprezintă mărimea datelor stocate și generate efectiv. Depinde de dimensiunea datelor, s-a stabilit că setul de date este mare sau nu.
-
varietate
Soiul reprezintă natura, structura și tipul de date care sunt utilizate.
-
Viteză
Viteza reprezintă viteza datelor stocate și generate într-un anumit flux de proces de dezvoltare.
-
veridicitate
Veracity semnifică calitatea datelor care au fost capturate și ajută, de asemenea, analiza datelor să atingă ținta dorită.
Tipuri de analize de date mari
Există patru tipuri de Big Data Analytics care sunt următoarele:
-
Analize predictive:
Această analiză este practic o analiză bazată pe predicție. Analiza predictivă funcționează pe un set de date și stabilește ce se poate întâmpla. Practic, analizează seturi de date sau înregistrări anterioare pentru a oferi o predicție viitoare.
-
Analize prescriptive:
Analiza prescriptivă funcționează pe un set de date și stabilește ce acțiuni trebuie întreprinse. Aceasta este o analiză valoroasă, dar care nu este utilizată pe scară largă. Multe dintre sectoarele de asistență medicală au utilizat această analiză în topul diferitelor activități pentru a-și gestiona activitățile de afaceri.
-
Analize descriptive:
Analiza descriptivă analizează de fapt trecutul și determină ce se întâmplă de fapt și de ce. De asemenea, ajută la vizualizarea acestei analize în tabloul de bord poate fi sub formă de reprezentare grafică sau într-un alt format.
-
Analize de diagnostic:
Analiza de diagnostic se execută pe seturile de date actuale. Este folosit pentru a face analize bazate pe seturi de date în timp real. Multe dintre sisteme precum instrumentele de informații de afaceri utilizează această analiză pentru a crea tablouri de bord și rapoarte în timp real.
Exemple de analiză de date mari:
Exemplele Big Data Analytics sunt de mai multe tipuri. Mai multe organizații folosesc aceste exemple de date mari pentru a genera diverse rapoarte și tablouri de bord pe baza setărilor lor de date actuale și trecute. Există diferite tipuri de analiză a datelor mari precum analiza predictivă, analiza prescriptivă, analiza descriptivă și analiza diagnostic. Aceste analize sunt utilizate de către Big Data analytics pentru a genera diverse rapoarte grafice și tablouri de bord pe baza înregistrărilor lor actuale și anterioare, care pot fi sub formă de structurate, semi-structurate sau nestructurate.
Exemple Big Data Analytics Exemple sunt utilizate pentru a genera diverse rapoarte dintre cele câteva exemple sunt prezentate mai jos:
- Raportul de gestionare a fraudei, care este utilizat în general în sectoarele bancare pentru a găsi tranzacțiile de fraudă, hackingul, accesul neautorizat la cont și așa mai departe.
- Raport de urmărire în direct, care este în general utilizat de sectoarele de transport, cum ar fi Meru, Ola, Uber și Mega, pentru a urmări vehiculele, solicitările clientului, gestionarea plăților, alertarea de urgență și pentru a găsi necesitățile și veniturile zilnice etc.
- Raportul de vânzări și ținta de viitor și analiza obiectivului, care este utilizat în mare parte de toate sectoarele pentru a analiza vânzările, veniturile și nevoile clienților și, de asemenea, utilizate pentru a determina ținta viitoare și așa mai departe.
- Multe rapoarte bazate pe date live folosite în mare parte pentru gestionarea datelor live în multe site-uri de divertisment, piață de acțiuni, date Sensex în timp real etc.
- Generați diferite tipuri de alarme bazate pe diferite activități, cum ar fi alarma generată de data Center, diverse notificări Big Data Analytics Exemple au fost utilizate aici.
- Raport Google Analytics unde putem obține câte vizite ale utilizatorului contează, din ce locație se află utilizatorul, de pe ce dispozitiv accesează site-ul și așa mai departe.
- În prezent, multe organizații pentru îngrijirea sănătății au introdus rapid analize predictive Big Data pentru a ne îmbunătăți viața de zi cu zi. Acesta a fost folosit pentru a actualiza multe protocoale ale sectoarelor de sănătate și, de asemenea, utilizat pentru a îmbunătăți rezultatele împotriva populațiilor întregi.
- Exemplele de analiză de date mari au jucat, de asemenea, un rol esențial în multe situații de dezastru. În aprilie 2015, cutremurul a ucis și a rănit multe popoare din Nepal. În această situație, SAS, din Carolina de Nord, a fost dezvoltat de către Analytics, care a jucat un rol masiv în operațiuni de salvare și salvare.
- Exemple Big Data Analytics au fost utilizate și în Bunăstarea Copilului. Într-un cartier din Londra, un medic englez a fost colectat și a utilizat datele uriașe pentru a crea soluțiile împotriva atacului masiv de holeră din 19
- Big Data Analytics a fost utilizat în Securitatea fizică online și online pentru a identifica activitățile neautorizate, a făcut diverse măsuri pentru a preveni aceste atacuri, a introdus monitorizarea în timp real pentru reducerea activităților de fraudă și, de asemenea, activarea alarmelor împotriva acțiunilor suspecte.
Concluzie - exemple de date de date mari
În cele din urmă, putem spune că folosind exemple de date de date mari putem adăuga o valoare mare diferitelor sectoare și afaceri, unde putem afla cu ușurință rezultatul oricărei interogări complexe pur și simplu dintr-un set de date masiv, de asemenea, putem prezice analiza viitoare care va ajuta să ia decizii de afaceri mai precise.
Articole recomandate
Acesta a fost un ghid pentru exemple de analiză de date mari. Aici am discutat despre conceptele de bază ale analizelor de date mari și informațiile din exemple de analiză de date mari. De asemenea, puteți consulta următoarele articole:
- Instrumente pentru analiza datelor mari
- Întrebări la interviu Big Data
- Cât de mari sunt schimbarea datelor medicale
- Cariere în Big Data