Въведение в Big Data Analytics

Big Data означава набори от данни, които обикновено са много по-големи и сложни от обикновените масиви от данни, които обикновено се обработват от RDBMS. Е, знайте, че традиционните приложения за управление на данни като RDBMS не могат да управляват тези набори от данни. Големите данни могат да се прилагат към неструктурирани, структурирани и полуструктурирани набори от данни въз основа на потребности и нужди. Докато Big Data се прилага най-вече за неструктурирани набори от данни. Много от добре познатите инструменти за едновременно изчисляване, софтуерът за бизнес анализи изискват големи данни за работа с големите им масиви от данни. В наши дни Big Data Analytics се използва в различни сектори като медии, образование, здравеопазване, производство, различни правителствени и неправителствени сектори и така нататък.

Концепцията за големи данни и анализи на големи данни

Big Data идва да играе за големи и сложни набори от данни, които могат да се считат от множество терабайти до екзабайти. Този огромен и сложен набор от данни не може да бъде манипулиран от обикновени традиционни приложения за управление на данни като RDBMS. Тук големи данни са използвани за управление на тези големи масиви от данни. Големите данни могат да се прилагат към неструктурирани, структурирани и полуструктурирани набори от данни въз основа на потребности и нужди. Докато Big Data се фокусира главно върху неструктурирани масиви от данни. В днешно време Big Data Analytics се прилага в различни сектори като медии, образование, здравеопазване, производство, различни правителствени и неправителствени сектори, а също така се използва в сложна анализа, управление на измами в реално време, управление на трафика, анализи, ориентирани към клиента и много повече.

Основни характеристики на Big Data Analytics.

  • Сила на звука

Обемът означава размера на данните, които действително се съхраняват и генерират. Зависи от размера на данните, които са били определени, наборът от данни е голям или не.

  • разнообразие

Разнообразието означава природа, структура и вид на данните, които се използват.

  • скорост

Скоростта означава скоростта на данните, които са били съхранени и генерирани в определен процес на развитие.

  • истинност

Верочността означава качеството на данните, които са били заснети, а също така помага на анализа на данните да достигнат предвидената цел.

Видове анализ на големи данни

Има четири типа анализи на големи данни, които са както следва:

  • Прогнозна Анализ:

Тази аналитика е в основата на прогнозата. Predictive Analytics работи върху набор от данни и определя какво може да се случи. Основно анализира минали набори от данни или записи, за да осигури бъдещо прогнозиране.

  • Предписателен анализ:

Предписателната Анализ работи върху набор от данни и определя какви действия трябва да бъдат предприети. Това е ценен анализ, но не се използва широко. Много от секторите на здравеопазването използваха този анализ на върха на различни дейности, за да управляват своите бизнес дейности.

  • Описателен анализ:

Описателната Аналитика всъщност анализира миналото и определя какво всъщност се случва и защо. Освен това помага да се визуализира този анализ в таблото за управление може да бъде под формата на графично представяне или в някакъв друг формат.

  • Диагностичен анализ:

Diagnostic Analytics се изпълнява на текущите масиви от данни. Използва се за анализ на базата на входящите масиви данни в реално време. Много от системите като инструментите за бизнес разузнаване използват този анализ за създаване на табла за управление и отчети в реално време.

Примери за големи анализи на данни:

Примерите за големи анализи на данни са от много видове. Няколко организации използват тези примери за големи анализи на данни, за да генерират различни отчети и табла за управление, базирани на огромните им сегашни и минали набори от данни. Съществуват различни видове анализ на големи данни, като прогнозен анализ, предписателен анализ, описателен анализ и диагностичен анализ. Тези анализи се използват от Big Data analytics за генериране на различни графични отчети и табла на базата на техните текущи и минали записи, които могат да бъдат под формата на структурирани, полуструктурирани или неструктурирани.

Примерите за големи данни за анализи се използват за генериране на различни отчети, сред които някои примери са дадени по-долу:

  1. Доклад за управление на измамите, който обикновено се използва в банковите сектори за намиране на сделки с измами, хакване, неоторизиран достъп до акаунта и т.н.
  2. Доклад за проследяване на живо, който обикновено се използва от транспортните сектори като Meru, Ola, Uber и Mega за проследяване на превозните средства, заявки на клиенти, управление на плащанията, аварийно предупреждение и намиране на ежедневните нужди и приходи и т.н.
  3. Доклад за продажбите и бъдещ анализ на целите и целите, който се използва най-вече от всички сектори за анализ на техните продажби, приходи и нужди на клиентите, а също така се използва за определяне на бъдещата цел и т.н.
  4. Много отчети, базирани на данни на живо, използвани най-вече за управление на данни на живо в много сайтове за забавление, за споделяне на пазара, данни на Sensex в реално време и т.н.
  5. Генерирайте различни видове аларми въз основа на различни дейности като аларма, генерирана от Центъра за данни, тук са използвани различни известия Примери за големи данни Анализ.
  6. Отчет на Google Analytics, откъде можем да вземем колко броя на посещенията на потребителя, от кое местоположение е потребителят, от кое устройство сайтът има достъп и така нататък.
  7. Много здравни организации в днешно време бързо въведоха прогнозна анализа на Big Data, за да подобрят ежедневието си. Той е използван за актуализиране на много протоколи от секторите на здравеопазването, а също така се използва за подобряване на резултатите спрямо цялото население.
  8. Примерите за големи анализи на данни също играят жизненоважна роля в много ситуации на бедствия. През април 2015 г. земетресението уби и също рани много народи в Непал. В тази ситуация, базирана в Северна Каролина SAS е разработена от Analytics, която играе огромна роля в спасителните и спасителните операции.
  9. Примерите за големи данни Анализ са били използвани и в благосъстоянието на децата. В квартал в Лондон, английски лекар е събран и използва огромните данни, за да създаде решенията срещу мащабната атака на холера през 19 -та
  10. Анализът на големи данни е използван в онлайн и физическата сигурност за идентифициране на неоторизирани дейности, предприемане на различни стъпки за предотвратяване на тези атаки, въведен мониторинг в реално време за намаляване на измамите и активиране на аларми срещу съмнителни действия.

Заключение - Примери за големи данни Анализ

И накрая, можем да кажем, че използвайки Big Data Analytics Примери, можем да добавим голяма стойност към различни сектори и бизнес, където лесно можем да открием резултата от всяко сложно запитване просто от масивен набор от данни, също така можем да предскажем бъдещия анализ, който ще помогне за вземане на по-точни бизнес решения.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за примери за анализи на големи данни. Тук сме обсъдили основните понятия за анализиране на големи данни и информацията за примери за анализи на големи данни. Можете също да разгледате следните статии:

  1. Инструменти за големи анализи на данни
  2. Въпроси за интервю с големи данни
  3. Колко големи данни променят лечебните заведения
  4. Кариери в големи данни

Категория:

Голяма информация