Bevezetés a Big Data Analytics szolgáltatásba

A Big Data az adatkészletekre vonatkozik, amelyek általában sokkal nagyobb és összetettebbek, mint a közismert adatkészletek, amelyeket általában az RDBMS kezel. Nos, ismeri a hagyományos adatkezelő alkalmazásokat, például az RDBMS, amelyek nem képesek kezelni ezeket az adatkészleteket. A Big Data alkalmazható nem strukturált, strukturált és félig strukturált adatkészletekre, igények és igények alapján. Míg a nagy adatot általában nem strukturált adatkészletekre alkalmazzák. A jól ismert, egyidejű számítástechnikai eszközök közül sok, az Business Analytics szoftver nagy adatot igényel nagy adatkészleteinek kezeléséhez. Manapság a Big Data Analytics szolgáltatást számos ágazatban alkalmazzák, mint például a média, az oktatás, az egészségügy, a gyártás, a különféle kormányzati és nem kormányzati szektorok stb.

A nagy adatok és a nagy adatok elemzése fogalma

A Big Data egy nagy és összetett adatkészletre vonatkozik, amely több terabyte-tól exabitáig tekinthető. Ezt a hatalmas és összetett adatkészletet nem lehet manipulálni olyan szokásos hagyományos adatkezelő alkalmazásokkal, mint az RDBMS. Itt a nagy adatok felhasználták ezeket a nagy adatkészleteket. A Big Data alkalmazható nem strukturált, strukturált és félig strukturált adatkészletekre, igények és igények alapján. Míg a Big Data elsősorban a nem strukturált adatkészletekre koncentrál. Manapság a Big Data Analytics-et számos olyan ágazatban alkalmazták, mint a média, az oktatás, az egészségügy, a gyártás, a különféle kormányzati és nem kormányzati szektorok, valamint a komplex elemzésben, a valós idejű csaláskezelésben, a forgalomkezelésben, az ügyfél-központú elemzésben és az sok más.

A Big Data Analytics fő jellemzői.

  • Hangerő

A kötet a ténylegesen tárolt és előállított adatok méretét jelenti. Attól függ, hogy milyen méretű adatot határoztak meg, az adatkészlet nagy adat, vagy sem.

  • Fajta

A változatosság a felhasznált adatok természetét, felépítését és típusát jelenti.

  • Sebesség

A Sebesség jelenti az adatok sebességét, amelyeket egy adott fejlesztési folyamat folyamán tároltak és generáltak.

  • igazmondás

A valódiság a rögzített adatok minőségét jelenti, és elősegíti az adatok elemzését a kívánt cél elérésében.

A nagy adatelemzés típusai

A Big Data Analytics négy típusa létezik, amelyek a következők:

  • Prediktív elemzés:

Ez az elemzés alapvetően egy előrejelzésen alapuló elemzés. A prediktív elemzés az adatkészleteken működik, és meghatározza, hogy mi történhet. Alapvetően elemzi a múltbeli adatkészleteket vagy rekordokat, hogy jövőbeli előrejelzést nyújtson.

  • Vényköteles elemzés:

A prescriptive Analytics egy adatkészletre működik, és meghatározza, hogy milyen intézkedéseket kell végrehajtani. Ez egy értékes elemzés, amelyet nem széles körben használnak. Számos egészségügyi ágazat ezt az elemzést különféle tevékenységek tetején használta üzleti tevékenysége irányításához.

  • Leíró elemzés:

A leíró elemzés valóban elemezte a múltot, és meghatározza, mi történik valójában és miért. Ez is segíti az elemzést az irányítópulton grafikus ábrázolás formájában vagy más formátumban.

  • Diagnosztikai elemzés:

A Diagnostic Analytics végrehajtja az aktuális adatkészleteket. A beérkező valós idejű adatkészletek alapján történő elemzésre szolgál. Sok olyan rendszer, mint az üzleti intelligencia eszközök, ezt az elemzést valós idejű irányítópultok és jelentések készítésére használja.

Big Data Analytics példák:

A Big Data Analytics példák sokféleek lehetnek. Számos szervezet használja ezt a nagy adatelemzési példát különféle jelentések és műszerfalak létrehozására, hatalmas jelenlegi és korábbi adatkészleteik alapján. A nagy adatok elemzésének különféle típusai vannak, például a prediktív elemzés, a preskriptív elemzés, a leíró elemzés és a diagnosztikai elemzés. Ezeket az analíziseket a Big Data elemzők használják különféle grafikus jelentések és műszerfalak létrehozására a jelenlegi és a múltbeli rekorduk alapján, lehetnek strukturált, félig strukturált vagy strukturálatlanok is.

A Big Data Analytics példákat különféle jelentések létrehozására használják, ezek közül néhány az alábbiakban található:

  1. Csaláskezelési jelentés, amelyet általában a bankszektorban használnak a csalások tranzakcióinak, a hackelésnek, a számlához való jogosulatlan hozzáférésnek és így tovább felkutatásához.
  2. Élő nyomkövető jelentés, amelyet általában olyan közlekedési ágazatok használnak, mint például a Meru, Ola, Uber és a Mega, hogy nyomon kövessék a járműveket, az ügyfelek igényeit, a fizetéskezelést, a vészhelyzeti riasztást, valamint a napi igények és bevételek megtalálását stb.
  3. Értékesítési jelentés és jövőbeni cél- és cél-elemzés, amelyet leginkább az összes szektor használ az értékesítés, bevétel és az ügyfelek igényeinek elemzésére, valamint a jövőbeli cél meghatározására és így tovább.
  4. Számos élő adatokon alapuló jelentés elsősorban sok szórakoztató portál élő adatainak kezelésére, piaci megosztására, valós idejű Sensex adatokra stb.
  5. Generáljon különféle típusú riasztásokat különböző tevékenységek alapján, mint például az adatközpont által generált riasztás, itt használták a különböző értesítések Big Data Analytics példákat.
  6. A Google Analytics jelentése, ahonnan hány felhasználói látogatást számolhatunk, honnan származik a felhasználó, milyen eszközről érkezik a webhely és így tovább.
  7. Számos egészségügyi szervezet manapság gyorsan bevezette a Big Data prediktív elemzéseket a mindennapi életünk javítása érdekében. Ezt az egészségügyi ágazat számos protokolljának frissítésére használják, és a teljes populációval szembeni eredmények javítására is felhasználták.
  8. A nagy adatelemzési példák szintén létfontosságú szerepet játszottak sok katasztrófahelyzetben. 2015 áprilisában a földrengés számos nepáli embert megölt és megsérült. Ebben a helyzetben az Analytics kifejlesztette az észak-karolinai székhelyű SAS-t, amely hatalmas szerepet játszott a mentési és a mentési műveletekben.
  9. A Big Data Analytics példákat a gyermekjóléti rendszerben is felhasználták. Egy londoni szomszédságban egy angol orvos összegyűjtésére került sor, és felhasználta a hatalmas adatokat a 19. századi kolera támadás elleni megoldások kidolgozására .
  10. A Big Data Analytics szolgáltatást az online és a fizikai biztonságban használják a jogosulatlan tevékenységek azonosítására, a támadások megelőzésére különféle lépések megtételére, valós idejű megfigyelést vezettek be a csalások csökkentésére, valamint a gyanús tevékenységekkel kapcsolatos riasztások aktiválására.

Következtetés - Big Data Analytics példák

Végül elmondhatjuk, hogy a Big Data Analytics példákkal nagy értéket adhatunk különféle ágazatokhoz és vállalkozásokhoz, ahol egyszerűen egy hatalmas adatkészletből megtudhatjuk bármilyen összetett lekérdezés eredményét, és megjósolhatjuk a jövőbeli elemzést, amely segít pontosabb üzleti döntéseket hozni.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a nagy adatanalitikai példákhoz. Itt megvitattuk a nagy adatok elemzésének alapelveit és a nagy adat elemzési példákkal kapcsolatos információkat. A következő cikkeket is megnézheti:

  1. Big Data Analytics eszközök
  2. Big Data interjú kérdései
  3. Mennyire nagy az adatok megváltoztatása az egészségügyi intézményekben
  4. Karrier a nagy adatban

Kategória:

Nagy adat