Introduzione a Big Data Analytics

Big Data sta per set di dati che di solito è molto più grande e complesso dei set di dati conosciuti di solito che gestiscono RDBMS. Bene, conosci le tradizionali applicazioni di gestione dei dati come RDBMS non sono in grado di gestire tali set di dati. I Big Data possono essere applicati a set di dati non strutturati, strutturati e semi-strutturati in base a requisiti e necessità. Considerando che i Big Data sono principalmente applicati a set di dati non strutturati. Molti dei noti strumenti di calcolo simultaneo, il software Business Analytics richiedono Big Data per gestire i loro grandi set di dati. Oggi Big Data Analytics è stato utilizzato in vari settori come media, istruzione, sanità, produzione, vari settori governativi e non governativi e così via.

Il concetto di Big Data e Big Data Analytics

I Big Data entrano in gioco per set di dati complessi e di grandi dimensioni che possono essere considerati da multipli di terabyte a exabyte. Questo set di dati enorme e complesso non può essere manipolato dalle comuni applicazioni di gestione dei dati tradizionali come RDBMS. Qui i big data sono stati usati per gestire quei grandi set di dati. I Big Data possono essere applicati a set di dati non strutturati, strutturati e semi-strutturati in base a requisiti e necessità. Considerando che i Big Data si concentrano principalmente su set di dati non strutturati. Oggi Big Data Analytics è stato applicato a vari settori come Media, Istruzione, Sanità, Produzione, vari settori governativi e non governativi ed è stato utilizzato anche in analisi complesse, gestione delle frodi in tempo reale, gestione del traffico, analisi incentrate sui clienti e molti altri.

Caratteristiche principali di Big Data Analytics.

  • Volume

Il volume indica la dimensione dei dati effettivamente archiviati e generati. Dipende dalla dimensione dei dati è stato determinato che il set di dati è big data o no.

  • Varietà

Varietà indica natura, struttura e tipo di dati utilizzati.

  • Velocità

Velocità indica la velocità dei dati che sono stati archiviati e generati in un determinato flusso del processo di sviluppo.

  • veracità

Veracità indica la qualità dei dati acquisiti e aiuta anche l'analisi dei dati per raggiungere l'obiettivo previsto.

Tipi di Big Data Analytics

Esistono quattro tipi di Big Data Analytics che sono i seguenti:

  • Analisi predittiva:

Questa analisi è fondamentalmente un'analisi basata sulla previsione. Predictive Analytics funziona su un set di dati e determina cosa può accadere. Fondamentalmente analizza set di dati o record passati per fornire una previsione futura.

  • Analitica prescrittiva:

Prescriptive Analytics funziona su un set di dati e determina quali azioni devono essere intraprese. Questa è un'analisi preziosa ma non ampiamente utilizzata. Molti settori sanitari hanno utilizzato questa analisi in cima a varie attività per gestire le proprie attività commerciali.

  • Analisi descrittiva:

L'analisi descrittiva analizza effettivamente il passato e determina cosa accade realmente e perché. Aiuta anche a visualizzare questa analisi nella dashboard può essere sotto forma di rappresentazione grafica o in qualche altro formato.

  • Analitica diagnostica:

Diagnostic Analytics viene eseguito su set di dati correnti. Viene utilizzato per eseguire analisi basate su set di dati in tempo reale in arrivo. Molti sistemi come gli strumenti di business intelligence utilizzano questa analisi per creare dashboard e report in tempo reale.

Esempi di Big Data Analytics:

Gli esempi di analisi dei Big Data sono di molti tipi. Diverse organizzazioni utilizzano questi esempi di analisi dei Big Data per generare vari report e dashboard in base ai loro enormi set di dati attuali e passati. Esistono diversi tipi di analisi dei Big Data come l'analisi predittiva, l'analisi prescrittiva, l'analisi descrittiva e l'analisi diagnostica. Tali analisi sono utilizzate dall'analisi dei Big Data per generare vari report grafici e dashboard basati sui loro record attuali e passati che possono essere sotto forma di strutturati, semistrutturati o non strutturati.

Gli esempi di Big Data Analytics vengono utilizzati per generare vari report tra questi alcuni esempi riportati di seguito:

  1. Rapporto sulla gestione delle frodi che viene generalmente utilizzato nei settori bancari per individuare transazioni fraudolente, pirateria informatica, accesso non autorizzato al conto e così via.
  2. Rapporto di monitoraggio in tempo reale che viene generalmente utilizzato dai settori dei trasporti come Meru, Ola, Uber e Mega per tracciare i veicoli, le richieste dei clienti, la gestione dei pagamenti, gli avvisi di emergenza e per trovare le esigenze e le entrate quotidiane e così via.
  3. Rapporto sulle vendite e analisi dell'obiettivo e dell'obiettivo futuro che viene utilizzato principalmente da tutti i settori per analizzare le vendite, i ricavi e le esigenze dei clienti e utilizzato anche per determinare l'obiettivo futuro e così via.
  4. Molti report basati su dati live sono principalmente utilizzati per gestire dati live in molti siti di intrattenimento, condividere mercato, dati Sensex in tempo reale, ecc.
  5. Generare diversi tipi di allarmi basati su diverse attività come allarmi generati dal data center, varie notifiche Qui sono stati utilizzati esempi di analisi dei Big Data.
  6. Google Analytics segnala dove possiamo ottenere il numero di visite dell'utente, dalla posizione dell'utente, dal dispositivo a cui accede il sito e così via.
  7. Oggi molte organizzazioni sanitarie hanno introdotto rapidamente analisi predittive dei Big Data per migliorare la nostra vita quotidiana. È stato utilizzato per aggiornare molti protocolli dei settori sanitari e anche per migliorare i risultati contro intere popolazioni.
  8. Anche gli esempi di analisi dei Big Data hanno svolto un ruolo vitale in molte situazioni di emergenza. Nell'anno aprile 2015 il terremoto ha ucciso e ferito anche molte persone in Nepal. In questa situazione, la SAS con sede nella Carolina del Nord è stata sviluppata da Analytics, che ha avuto un ruolo importante nelle operazioni di soccorso e soccorso.
  9. Gli esempi di Big Data Analytics sono stati utilizzati anche in Child Welfare. In un quartiere di Londra, un medico inglese è stato raccolto e utilizzato gli enormi dati per dare origine alle soluzioni contro il massiccio attacco di colera nel 19 °
  10. Big Data Analytics è stato utilizzato nella sicurezza online e fisica per identificare le attività non autorizzate, adottare varie misure per prevenire tali attacchi, introdotto il monitoraggio in tempo reale per ridurre le attività di frode e anche attivare allarmi contro azioni sospette.

Conclusione - Esempi di Big Data Analytics

Infine, possiamo dire che utilizzando esempi di analisi dei Big Data possiamo aggiungere un grande valore a vari settori e attività, dove possiamo facilmente scoprire il risultato di qualsiasi query complessa semplicemente da un set di dati di grandi dimensioni, e anche prevedere l'analisi futura che aiuterà prendere decisioni aziendali più accurate.

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Questa è stata una guida agli esempi di analisi dei big data. Qui abbiamo discusso i concetti di base dell'analisi dei big data e le informazioni sugli esempi di analisi dei big data. Puoi anche consultare i seguenti articoli:

  1. Strumenti di analisi dei Big Data
  2. Domande sui colloqui sui Big Data
  3. Come i Big Data stanno cambiando le strutture sanitarie
  4. Carriere nei Big Data

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Big Data