Introduksjon til Big Data Analytics

Big Data står for datasett som vanligvis er mye større og komplekse enn de vanlige kjente datasettene som vanligvis håndteres av RDBMS. Vel, kjenner tradisjonelle datastyringsapplikasjoner som RDBMS ikke er i stand til å administrere disse datasettene. Big Data kan brukes på ustrukturerte, strukturerte og semistrukturerte datasett basert på krav og behov. Mens Big Data stort sett brukes på ustrukturerte datasett. Mange av de velkjente samtidige dataverktøyene, Business Analytics-programvare krever Big Data for å håndtere store datasett. I dag har Big Data Analytics blitt brukt i forskjellige sektorer som media, utdanning, helsevesen, industri, ulike myndigheter og ikke-statlige sektorer og så videre.

Begrepet Big Data og Big Data Analytics

Big Data kommer til å spille for et stort og komplekst datasett som kan vurderes fra flere terabyte til eksabyte. Dette enorme og komplekse datasettet kan ikke manipuleres av vanlige tradisjonelle datastyringsapplikasjoner som RDBMS. Her har big data blitt brukt til å administrere de store datasettene. Big Data kan brukes på ustrukturerte, strukturerte og semistrukturerte datasett basert på krav og behov. Mens Big Data hovedsakelig er fokusert på ustrukturerte datasett. I dag har Big Data Analytics blitt brukt på forskjellige sektorer som Media, Education, Healthcare, Manufacturing, ulike regjerings- og ikke-statlige sektorer, og det har også blitt brukt i kompleks analyse, sanntidsbedrageri, trafikkstyring, kundesentrisk analyse og mange flere.

Viktige kjennetegn ved Big Data Analytics.

  • Volum

Volumet står for størrelsen på data som faktisk lagret og generert. Avhengig av størrelsen på dataene det er bestemt at datasettet er big data eller ikke.

  • Variasjon

Variasjon står for naturen, strukturen og typen data som blir brukt.

  • Hastighet

Velocity står for hastigheten på data som er lagret og generert i en bestemt utviklingsprosessflyt.

  • sannferdighet

Veracity angir kvaliteten på dataene som er fanget, og hjelper også dataanalyse med å nå det tiltenkte målet.

Typer Big Data Analytics

Det er fire typer Big Data Analytics som er som følger:

  • Predictive Analytics:

Denne analysen er i utgangspunktet en prediksjonsbasert analyse. Predictive Analytics jobber med et datasett og bestemmer hva som kan skje. Den analyserer i utgangspunktet tidligere datasett eller poster for å gi en fremtidig prediksjon.

  • Reseptbelagte analyser:

Prescriptive Analytics jobber med et datasett og bestemmer hvilke handlinger som må gjøres. Dette er en verdifull analyse, men ikke brukt mye. Mange av helsevesenet brukte denne analysen på toppen av ulike aktiviteter for å styre forretningsvirksomheten.

  • Beskrivende analyse:

Beskrivende Analytics analyserer faktisk fortiden og bestemmer hva som faktisk skjer og hvorfor. Det hjelper også å visualisere denne analysen i dashbordet kan være i form av grafisk fremstilling eller i et annet format.

  • Diagnostisk analyse:

Diagnostic Analytics utføres på nåværende datasett. Den brukes til å gjøre analyse basert på innkommende sanntidsdatasett. Mange av systemene som forretningsinformasjonsverktøy bruker denne analysen til å lage dashbord og rapporter i sanntid.

Eksempler på Big Data Analytics:

Eksemplene på Big Data Analytics er av mange typer. Flere organisasjoner bruker disse Big Data Analytics-eksemplene for å generere forskjellige rapporter og dashboards basert på deres enorme nåværende og tidligere datasett. Det finnes forskjellige typer analyse av Big Data som prediktiv analyse, reseptbelagte analyser, beskrivende analyser og diagnoseanalyse. Disse analysene brukes av Big Data analytics til å generere forskjellige grafiske rapporter og dashboards basert på deres nåværende og tidligere poster som kan være i form av strukturert, semistrukturert eller ustrukturert.

Eksempler på Big Data Analytics brukes til å generere forskjellige rapporter blant disse eksemplene er gitt nedenfor:

  1. Fraud Management Report som vanligvis brukes i banksektorer for å finne svindeltransaksjoner, hacking, uautorisert tilgang til kontoen og så videre.
  2. Live Tracking Report som vanligvis brukes av transportsektorer som Meru, Ola, Uber og Mega for å spore kjøretøyene, kundens forespørsler, betalingsstyring, nødvarsel og for å finne de daglige behov og inntekter og så videre.
  3. Salgsrapport og fremtidig mål- og målanalyse som for det meste brukes av alle sektorer for å analysere salg, inntekter og behov hos kunder, og som også brukes til å bestemme fremtidens mål og så videre.
  4. Mange rapporter basert på direktedata som for det meste brukes til å administrere live data på mange underholdningssider, aksjemarked, Sensex-data i sanntid etc.
  5. Generer forskjellige typer alarmer basert på forskjellige aktiviteter som alarm generert av datasenter. Det er brukt forskjellige varsler Big Data Analytics-eksempler her.
  6. Google Analytics-rapporten der vi kan få hvor mange brukers besøk som teller, fra hvilket sted brukeren er fra, fra hvilken enhet nettstedet får tilgang til og så videre.
  7. Mange helseomsorgsorganisasjoner introduserte i dag raskt Big Data prediktive analyser for å forbedre hverdagen vår. Det har blitt brukt til å oppdatere mange protokoller fra helsevesenet, og også brukt til å forbedre resultatene mot hele populasjoner.
  8. Eksempler på Big Data Analytics spilte også en viktig rolle i mange katastrofesituasjoner. I april 2015 drepte jordskjelvet og skadet også mange mennesker i Nepal. I denne situasjonen er Nord-Carolina-baserte SAS utviklet av Analytics som har spilt en massiv rolle i rednings- og avlastningsoperasjoner.
  9. Big Data Analytics-eksempler er også brukt i barnevernet. I et nabolag i London har en engelsk lege blitt samlet og brukt de enorme dataene for å stamme løsningene mot massivt Cholera-angrep den 19.
  10. Big Data Analytics har blitt brukt i online og fysisk sikkerhet for å identifisere uautoriserte aktiviteter, ta forskjellige skritt for å forhindre disse angrepene, introdusert sanntidsovervåking for å redusere svindelaktiviteter og også aktivere alarmer mot mistenkelige handlinger.

Konklusjon - Big Data Analytics-eksempler

Til slutt kan vi si at ved bruk av Big Data Analytics-eksempler kan vi tilføre en stor verdi til ulike sektorer og virksomheter, hvor vi enkelt kan finne ut resultatet av en hvilken som helst kompleks spørring bare fra et massivt datasett, og også kan forutsi fremtidig analyse som vil hjelpe å ta mer nøyaktige forretningsavgjørelser.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til eksempler på analyse av big data. Her har vi diskutert de grunnleggende konseptene for big data analytics og informasjonen om eksempler på big data analytics. Du kan også se på følgende artikler:

  1. Big Data Analytics-verktøy
  2. Big Data intervju spørsmål
  3. Hvordan Big Data endrer helsevesenet
  4. Karrierer i Big Data

Kategori:

Stor Data