Úvod do analýzy velkých dat
Big Data znamená datové sady, které jsou obvykle mnohem větší a složitější než běžné známé datové sady, které obvykle zpracovává RDBMS. Víme, že tradiční aplikace pro správu dat, jako je RDBMS, nemohou tyto datové sady spravovat. Velká data mohou být aplikována na nestrukturované, strukturované a polostrukturované datové soubory na základě požadavků a potřeb. Zatímco Big Data se většinou používají na nestrukturované datové soubory. Mnoho známých souběžných počítačových nástrojů, software Business Analytics Software, vyžaduje pro zpracování jejich velkých datových souborů Big Data. V dnešní době byla Big Data Analytics používána v různých odvětvích, jako jsou média, vzdělávání, zdravotnictví, výroba, různé vládní a nevládní sektory atd.
Koncept velkých dat a analýzy velkých dat
Big Data přichází hrát pro velké a složité datové soubory, které lze považovat od násobků terabajtů po exabajty. Tyto obrovské a složité datové soubory nelze manipulovat běžnými tradičními aplikacemi pro správu dat, jako je RDBMS. Zde byla velká data použita ke správě těchto velkých datových souborů. Velká data mohou být aplikována na nestrukturované, strukturované a polostrukturované datové soubory na základě požadavků a potřeb. Zatímco Big Data je zaměřena hlavně na nestrukturované datové soubory. V současné době je Big Data Analytics používána v různých odvětvích, jako jsou média, vzdělávání, zdravotnictví, výroba, různé vládní a nevládní sektory a také je používána v komplexní analytice, řízení podvodů v reálném čase, řízení provozu, analytice zaměřené na zákazníka a mnoho dalších.
Klíčové vlastnosti analýzy velkých dat.
-
Objem
Svazek představuje velikost dat, která byla skutečně uložena a vygenerována. V závislosti na velikosti dat, která byla stanovena, je datová sada velká nebo ne.
-
Odrůda
Odrůda znamená povahu, strukturu a typ použitých dat.
-
Rychlost
Rychlost představuje rychlost dat, která byla uložena a vygenerována v konkrétním vývojovém procesu.
-
Pravdivost
Věrnost znamená kvalitu zachycených dat a také pomáhá analýze dat k dosažení zamýšleného cíle.
Typy velkých datových analýz
Existují čtyři typy analýzy velkých dat, které jsou následující:
-
Prediktivní analýza:
Tato analytika je v podstatě analytika založená na predikci. Prediktivní analytika pracuje na datové sadě a určuje, co se může stát. V zásadě analyzuje minulé datové soubory nebo záznamy, aby poskytla budoucí předpověď.
-
Předběžná analýza:
Předpisová analýza pracuje na datové sadě a určuje, jaké akce je třeba provést. Toto je hodnotná analýza, ale není široce používána. Mnoho sektorů zdravotnictví použilo tuto analýzu na vrcholu různých činností k řízení svých obchodních aktivit.
-
Popisná analýza:
Popisná analýza skutečně analyzuje minulost a určuje, co se ve skutečnosti děje a proč. Pomáhá také vizualizovat tuto analýzu na palubní desce, která může být ve formě grafického znázornění nebo v jiném formátu.
-
Diagnostická analýza:
Diagnostická analýza se provádí na aktuálních sadách dat. Používá se k analýze založené na příchozích souborech dat v reálném čase. Mnoho systémů, jako jsou nástroje business intelligence, používají tuto analýzu k vytváření dashboardů a sestav v reálném čase.
Příklady velkých datových analýz:
Příklady analýzy velkých dat jsou mnoha typů. Několik organizací používá tento příklad analýzy velkých dat k vytváření různých sestav a dashboardů na základě jejich obrovských současných i minulých datových sad. Existují různé typy analýz velkých dat, jako je prediktivní analýza, preskriptivní analýza, popisná analýza a diagnostická analýza. Tyto analýzy používá analytika Big Data ke generování různých grafických sestav a dashboardů na základě jejich současných i minulých záznamů, které mohou být ve formě strukturovaných, polostrukturovaných nebo nestrukturovaných.
Příklady velkých datových analýz se používají ke generování různých přehledů, z nichž některé jsou uvedeny níže:
- Zpráva o podvodech, která se obvykle používá v bankovních sektorech k nalezení podvodných transakcí, hackerství, neoprávněného přístupu k účtu a podobně.
- Živá sledovací zpráva, která je obecně používána dopravními sektory, jako jsou Meru, Ola, Uber a Mega, ke sledování vozidel, požadavků zákazníků, správy plateb, nouzového varování a k nalezení denních potřeb a příjmů atd.
- Zpráva o prodeji a analýza budoucích cílů a cílů, která se většinou používá ve všech odvětvích k analýze jejich prodejů, výnosů a potřeb zákazníků a která se také používá k určení budoucího cíle atd.
- Mnoho zpráv založených na živých datech, které se většinou používají ke správě živých dat na mnoha zábavních webech, akciovém trhu, datech Sensex v reálném čase atd.
- Generujte různé typy alarmů na základě různých činností, jako je alarm generovaný datovým centrem, zde byla použita různá oznámení. Příklady velkých datových analýz.
- Přehled Google Analytics, kde můžeme zjistit, kolik návštěv návštěvníků se počítá, z jakého místa je uživatel, ze kterého zařízení má web přístup atd.
- Mnoho zdravotnických organizací dnes rychle zavedlo prediktivní analýzu Big Data pro zlepšení našeho každodenního života. Používá se k aktualizaci mnoha protokolů zdravotnických sektorů a také ke zlepšení výsledků proti celé populaci.
- Příklady velkých datových analýz také hrály zásadní roli v mnoha katastrofických situacích. V dubnu 2015 zemětřesení zabilo a také zranilo mnoho lidí v Nepálu. V této situaci byla společnost SAS se sídlem v Severní Karolíně vyvinut společností Analytics, která hrála při záchranných a záchranných operacích obrovskou roli.
- Příklady analýzy velkých dat byly použity také v péči o děti. V sousedství v Londýně byl shromážděn anglický lékař, který použil obrovská data k vytvoření řešení proti masivnímu útoku Cholery v 19. století.
- Nástroj Big Data Analytics byl použit v online a fyzickém zabezpečení k identifikaci neautorizovaných činností, k různým krokům, které těmto útokům předcházejí, zavedl monitorování v reálném čase ke snížení podvodných aktivit a také aktivaci alarmů proti podezřelým činnostem.
Závěr - příklady analýzy velkých dat
Nakonec můžeme říci, že pomocí příkladů analýzy velkých dat můžeme přidat velkou hodnotu pro různá odvětví a podnikání, kde můžeme snadno zjistit výsledek jakéhokoli složitého dotazu jednoduše z rozsáhlé sady dat, a také předpovídat budoucí analýzu, která pomůže přijímat přesnější obchodní rozhodnutí.
Doporučené články
Toto byl průvodce příklady velkých analytických dat. Zde jsme diskutovali základní pojmy analytiky velkých dat a informace o příkladech analýzy velkých dat. Můžete se také podívat na následující články:
- Nástroje pro analýzu velkých dat
- Otázky pro rozhovor s Big Data
- Jak velká data mění zdravotnická zařízení
- Kariéra ve velkých datech