Introduktion till Big Data Analytics
Big Data står för datauppsättningar som vanligtvis är mycket större och komplexa än de vanliga kända datauppsättningarna som vanligtvis hanteras av RDBMS. Vet, traditionella datahanteringsapplikationer som RDBMS kan inte hantera dessa datamängder. Big Data kan tillämpas på ostrukturerade, strukturerade och semistrukturerade datamängder baserade på krav och behov. Medan Big Data används mest på ostrukturerade datamängder. Många av de välkända samtidiga datorverktygen, Business Analytics-programvara kräver Big Data för att hantera sina stora datamängder. Numera har Big Data Analytics använts inom olika sektorer som media, utbildning, sjukvård, tillverkning, olika statliga och icke-statliga sektorer och så vidare.
Begreppet Big Data och Big Data Analytics
Big Data kommer att spela för en stor och komplex datauppsättning som kan beaktas från flera terabyte till exabyte. Denna enorma och komplexa datamängd kan inte manipuleras av vanliga traditionella datahanteringsapplikationer som RDBMS. Här har big data använts för att hantera de stora datauppsättningarna. Big Data kan tillämpas på ostrukturerade, strukturerade och semistrukturerade datamängder baserade på krav och behov. Big Data är huvudsakligen inriktat på ostrukturerade datamängder. Numera har Big Data Analytics använts för olika sektorer som media, utbildning, hälso- och sjukvård, tillverkning, olika statliga och icke-statliga sektorer och har också använts i komplex analys, realtidsbedrägeri, trafikhantering, kundcentrisk analys och många fler.
Viktiga egenskaper hos Big Data Analytics.
-
Volym
Volymen står för storleken på data som faktiskt lagras och genererades. Beror på storleken på data har det fastställts att datauppsättningen är big data eller inte.
-
Mängd
Variation står för naturen, strukturen och typen av data som används.
-
Hastighet
Hastighet står för hastigheten på data som har lagrats och genererats i ett visst utvecklingsprocessflöde.
-
sanningshalten
Veracity anger kvaliteten på data som har tagits och hjälper också dataanalysen att nå det avsedda målet.
Typer av Big Data Analytics
Det finns fyra typer av Big Data Analytics som är följande:
-
Predictive Analytics:
Denna analys är i princip en förutsägelsebaserad analys. Predictive Analytics arbetar på en datauppsättning och bestämmer vad som kan hända. Den analyserar i princip tidigare datauppsättningar eller poster för att ge en framtida förutsägelse.
-
Prescriptive Analytics:
Prescriptive Analytics arbetar med en datamängd och bestämmer vilka åtgärder som måste vidtas. Detta är en värdefull analys men används inte i stor utsträckning. Många av sjukvårdssektorerna använde denna analys ovanpå olika aktiviteter för att hantera sin affärsverksamhet.
-
Beskrivande analys:
Beskrivande analys analyserar faktiskt det förflutna och bestämmer vad som faktiskt händer och varför. Det hjälper också att visualisera denna analys i instrumentpanelen kan vara i form av grafisk representation eller i något annat format.
-
Diagnostisk analys:
Diagnostic Analytics körs på aktuella datamängder. Det används för att göra analys baserat på inkommande realtidsdatauppsättningar. Många av systemen, som affärsintelligensverktyg, använder denna analys för att skapa realtidspaneler och rapporter.
Exempel på Big Data Analytics:
Exemplen på Big Data Analytics är av många typer. Flera organisationer använder dessa Big Data Analytics-exempel för att generera olika rapporter och instrumentpaneler baserat på deras enorma nuvarande och tidigare datauppsättningar. Det finns olika typer av analyser av Big Data såsom prediktiv analys, receptbelagd analys, beskrivande analys och diagnosanalys. Dessa analyser används av Big Data-analyser för att generera olika grafiska rapporter och instrumentpaneler baserade på deras aktuella och tidigare poster som kan vara i form av strukturerad, semistrukturerad eller ostrukturerad.
Exempel på Big Data Analytics används för att generera olika rapporter bland dessa exempel som ges nedan:
- Bedrägerihanteringsrapport som vanligtvis används i banksektorer för att hitta bedrägerietransaktioner, hacking, obehörig åtkomst till kontot och så vidare.
- Live Tracking Report som vanligtvis används av transportsektorer som Meru, Ola, Uber och Mega för att spåra fordon, kundens förfrågningar, betalningshantering, nödvarning och för att hitta dagliga behov och intäkter och så vidare.
- Försäljningsrapport och framtida mål- och målanalys som mest används av alla sektorer för att analysera deras försäljning, intäkter och behov hos kunder och som också används för att bestämma det framtida målet och så vidare.
- Många rapporter baserade på livedata används mest för att hantera livedata på många underhållningswebbplatser, aktiemarknader, Sensex-data i realtid etc.
- Generera olika typer av larm baserat på olika aktiviteter som larm som genereras av datacenter, olika meddelanden Big Data Analytics-exempel har använts här.
- Google Analytics-rapport där vi kan få hur många användares besök som räknas, från vilken plats användaren kommer från, från vilken enhet webbplatsen kommer åt och så vidare.
- Många hälso- och sjukvårdsorganisationer införde numera snabbt Big Data prediktiv analys för att förbättra vårt dagliga liv. Det har använts för att uppdatera många protokoll från hälso- och sjukvårdssektorer och har också använts för att förbättra resultaten mot hela populationer.
- Exempel på Big Data Analytics spelade också en viktig roll i många katastrofsituationer. Under april 2015 dödade och skadade jordbävningen många människor i Nepal. I denna situation har North Carolina-baserade SAS utvecklats av Analytics som har spelat en massiv roll i räddnings- och lättnadsoperationer.
- Exempel på Big Data Analytics har också använts i barnvården. I ett grannskap i London har en engelska läkare samlats in och använt de enorma uppgifterna för att komma från lösningarna mot en massiv koleraattack under 19: e
- Big Data Analytics har använts i online och fysisk säkerhet för att identifiera obehöriga aktiviteter, vidta olika åtgärder för att förhindra dessa attacker, infört övervakning i realtid för att minska bedrägeriaktiviteter och även aktivera larm mot misstänkta handlingar.
Slutsats - Big Data Analytics-exempel
Slutligen kan vi säga med Big Data Analytics-exempel att vi kan lägga till ett stort värde till olika sektorer och företag, där vi enkelt kan ta reda på resultatet av alla komplexa frågor helt enkelt från en massiv datauppsättning, och också kan förutsäga den framtida analysen som kommer att hjälpa för att ta mer exakta affärsbeslut.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till exempel på big data-analys. Här har vi diskuterat de grundläggande begreppen big data analytics och informationen om exempel på big data analytics. Du kan också titta på följande artiklar:
- Big Data Analytics-verktyg
- Big Data intervjufrågor
- Hur Big Data ändrar hälsovårdsanläggningarna
- Karriärer inom Big Data