Uvod u veliku analizu podataka

Big Data označava skupove podataka koji su obično puno veći i složeniji od skupova podataka uobičajenih znanja koji obično rukuje RDBMS. Pa, znajte da tradicionalne aplikacije za upravljanje podacima poput RDBMS ne mogu upravljati tim skupovima podataka. Veliki podaci mogu se primijeniti na nestrukturirane, strukturirane i polustrukturirane skupove podataka na temelju zahtjeva i potreba. Dok se Veliki podaci uglavnom primjenjuju na nestrukturirane skupove podataka. Mnogi od poznatih alata za računalno računalstvo, Softver poslovne analitike zahtijevaju velike podatke za rukovanje velikim skupima podataka. Danas se velika analitika podataka koristi u raznim sektorima poput medija, obrazovanja, zdravstva, proizvodnje, različitih vladinih i nevladinih sektora itd.

Koncept velikih podataka i velikih podataka analitika

Big Data dolazi u igru ​​za velike i složene skupove podataka koji se mogu uzeti u obzir od množine terabajta do egzabajta. Ovim ogromnim i složenim skupovima podataka ne može se upravljati uobičajenim tradicionalnim aplikacijama za upravljanje podacima kao što je RDBMS. Ovdje su veliki podaci korišteni za upravljanje tim velikim skupovima podataka. Veliki podaci mogu se primijeniti na nestrukturirane, strukturirane i polustrukturirane skupove podataka na temelju zahtjeva i potreba. Dok su veliki podaci uglavnom usmjereni na nestrukturirane skupove podataka. Danas se velika analitika podataka primjenjuje na raznim sektorima poput medija, obrazovanja, zdravstva, proizvodnje, različitih vladinih i nevladinih sektora, a koristi se i u složenoj analitici, upravljanju prijevarama u stvarnom vremenu, upravljanju prometom, analitikama usmjerenim na kupca i mnogo više.

Ključne karakteristike Big Data Analitike.

  • Svezak

Svezak označava veličinu podataka koji su zapravo pohranjeni i generirani. Ovisi o veličini podataka za koju je utvrđeno da je skup podataka velik ili ne.

  • Raznolikost

Raznolikost znači prirodu, strukturu i vrstu podataka koji se koriste.

  • Brzina

Velocity je brzina podataka koji su pohranjeni i generirani u određenom tijeku razvojnog procesa.

  • Istinitost

Vjerodostojnost označava kvalitetu podataka koja je zabilježena, a također pomaže analizi podataka kako bi došli do željenog cilja.

Vrste analitike velikih podataka

Postoje četiri vrste Big Data Analytics koje su sljedeće:

  • Prediktivna analitika:

Ova analitika je u osnovi analitika koja se temelji na predviđanju. Predictive Analytics radi na skupu podataka i određuje što se može dogoditi. U osnovi analizira prošle skupove podataka ili zapise kako bi osigurao predviđanje u budućnosti.

  • Preskriptivna analitika:

Prescriptive Analytics radi na skupu podataka i određuje koje je radnje potrebno poduzeti. Ovo je vrijedna analiza, ali se ne koristi široko. Mnogi su sektori zdravstvene zaštite koristili ovu analizu na vrhu raznih aktivnosti kako bi upravljali svojim poslovnim aktivnostima.

  • Deskriptivna analitika:

Deskriptivna analitika zapravo analizira prošlost i utvrđuje što se zapravo događa i zašto. Također pomaže vizualizirati ovu analizu na nadzornoj ploči koja može biti u obliku grafičkog prikaza ili u nekom drugom obliku.

  • Dijagnostička analitika:

Dijagnostička analitika izvršava se na trenutnim skupima podataka. To se koristi za analizu na temelju dolaznih skupova podataka u stvarnom vremenu. Mnogi sustavi poput alata poslovne inteligencije koriste ovu analizu za izradu nadzornih ploča i izvještaja u stvarnom vremenu.

Primjeri velike analize podataka:

Primjeri velike analize podataka su mnogo vrsta. Nekoliko organizacija koristi ove primjere velikih podataka za generiranje različitih izvještaja i nadzornih ploča na temelju njihovih ogromnih trenutnih i prošlih skupova podataka. Postoje različite vrste analize velikih podataka kao što su prediktivna analiza, preskriptivna analiza, opisna analiza i dijagnostička analiza. Te analize koriste Big Data analitika za generiranje različitih grafičkih izvješća i nadzornih ploča na temelju njihovih trenutnih i prošlih zapisa koji mogu biti u obliku Strukturiranih, Polstrukturiranih ili Nestrukturiranih.

Primjeri velike analize podataka koriste se za generiranje različitih izvještaja, a neki su primjeri dani u nastavku:

  1. Izvještaj o upravljanju prevarama koji se obično koristi u bankarskim sektorima za pronalaženje transakcija prijevara, hakiranje, neovlašteni pristup računu i tako dalje.
  2. Izvještaj o praćenju uživo koji obično koriste prometni sektori kao što su Meru, Ola, Uber i Mega za praćenje vozila, zahtjeve kupaca, upravljanje plaćanjem, upozorenje o hitnim slučajevima i pronalaženje dnevnih potreba i prihoda i tako dalje.
  3. Izvještaj o prodaji i analiza cilja i cilja budućnosti koja se uglavnom koristi u svim sektorima za analizu njihove prodaje, prihoda i potreba kupaca, a koristi se i za određivanje budućeg cilja i tako dalje.
  4. Mnoga izvješća koja se temelje na podacima uživo se uglavnom koriste za upravljanje podacima uživo na mnogim zabavnim mjestima, tržištu dionica, podacima Sensexa u stvarnom vremenu itd.
  5. Ovdje se upotrebljavaju različite vrste alarma na temelju različitih aktivnosti, poput alarma generiranog u podatkovnom centru, raznih obavijesti, primjeri velikih podataka.
  6. Izvješće Google Analytics gdje možemo dobiti koliko broji posjeta korisnika, s koje lokacije je korisnik, s kojeg uređaja web lokacija pristupa i tako dalje.
  7. Mnoge zdravstvene organizacije danas su brzo uvele prediktivnu analitiku Big Data kako bi poboljšale naš svakodnevni život. Ona se koristi za ažuriranje mnogih protokola zdravstvenog sektora, a također se koristi za poboljšanje ishoda u odnosu na čitavu populaciju.
  8. Primjeri velike analize podataka također su igrali vitalnu ulogu u mnogim situacijama katastrofe. U travnju 2015. u zemljotresu su poginuli i također ozlijeđeni mnogi narodi u Nepalu. U takvoj situaciji, analitiku je razvio SAS sa sjedištem u Sjevernoj Karolini, koji je odigrao veliku ulogu u akcijama spašavanja i pružanja pomoći.
  9. Primjeri velike analize podataka korišteni su i u području dobrobiti djece. U susjedstvu u Londonu, engleski liječnik prikupio je i koristio ogromne podatke za podrijetlo rješenja protiv masovnog napada kolere u 19.st.
  10. Analitika velikih podataka korištena je u mrežnoj i fizičkoj sigurnosti za prepoznavanje neovlaštenih aktivnosti, poduzimaju razne korake kako bi se spriječili napadi, uveli su nadzor u stvarnom vremenu radi smanjenja prijevara i aktiviranje alarma protiv sumnjivih radnji.

Zaključak - Primjeri velike analize podataka

Konačno, možemo reći da pomoću primjera Big Data Analytics možemo dodati veliku vrijednost u razne sektore i tvrtke, gdje lako možemo saznati rezultat bilo kojeg složenog upita jednostavno iz ogromnog skupa podataka, a također možemo predvidjeti buduću analizu koja će pomoći za donošenje točnijih poslovnih odluka.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za primjere analitike velikih podataka. Ovdje smo raspravljali o osnovnim pojmovima analitike velikih podataka i informacija o primjerima analitike velikih podataka. Možete pogledati i sljedeće članke:

  1. Veliki alati za analizu podataka
  2. Big Data pitanja za intervju
  3. Koliko veliki podaci mijenjaju zdravstvene ustanove
  4. Karijere u velikim podacima

Kategorija:

Veliki podaci