Увод у велику анализу података
Биг Дата означава скупове података који су обично много већи и сложенији од уобичајених скупова података који обично користе РДБМС. Па, знате да традиционалне апликације за управљање подацима попут РДБМС не могу управљати тим скупима података. Велики подаци могу се применити на неструктуриране, структуриране и полуструктуриране скупове података на основу потреба и потреба. Док се Велики подаци углавном примењују на неструктуриране скупове података. Многи од познатих алата за рачунарство за истовремено рачунање, Софтвер Бусинесс Аналитицс захтевају велике податке за руковање великим подацима. Данас се велика аналитика података користи у разним секторима попут медија, образовања, здравства, производње, различитих владиних и невладиних сектора и тако даље.
Концепт великих података и аналитике великих података
Биг Дата долази за велике и сложене скупове података који се могу сматрати од вишеструких терабајта до егзабајта. Овим огромним и сложеним скуповима података не може се манипулисати уобичајеним традиционалним апликацијама за управљање подацима као што су РДБМС. Овде су велики подаци коришћени за управљање тим великим скуповима података. Велики подаци могу се применити на неструктуриране, структуриране и полуструктуриране скупове података на основу потреба и потреба. Док су велики подаци углавном фокусирани на неструктуриране скупове података. Данас се велика аналитика података примењује у разним секторима као што су медији, образовање, здравство, производња, различити владини и невладини сектори, а такође се користи у сложеној аналитици, управљању преварама у реалном времену, управљању саобраћајем, аналитикама усмереним на купца и много више.
Кључне карактеристике Биг Дата Аналитике.
-
Запремина
Количина значи величину података који су стварно сачувани и генерисани. Зависи од величине података за коју је утврђено да је скуп података велики или не.
-
Разноликост
Разноликост значи природу, структуру и врсту података који се користе.
-
Велоцити
Велоцити је брзина података који су сачувани и генерисани у одређеном току процеса развоја.
-
Истинитост
Верацити означава квалитет података који су снимљени и такође помаже анализи података да би се достигао жељени циљ.
Врсте аналитике великих података
Постоје четири врсте Биг Дата Аналитике које су следеће:
-
Предицтиве Аналитицс:
Ова аналитика је у основи аналитика заснована на предвиђању. Предицтиве Аналитицс ради на скупу података и одређује шта се може догодити. У основи анализира претходне скупове података или записе како би дао будућу прогнозу.
-
Пресцриптиве Аналитицс:
Прескриптивна аналитика ради на скупу података и одређује које акције треба предузети. Ово је драгоцена анализа, али се не користи широко. Многи сектори здравства користили су ову анализу на врху различитих активности да би управљали својим пословним активностима.
-
Дескриптивна аналитика:
Дескриптивна аналитика заправо анализира прошлост и утврђује шта се заправо догађа и зашто. Такође помаже у визуелизацији ове анализе на надзорној табли може бити у облику графичког приказа или у неком другом формату.
-
Дијагностичка аналитика:
Дијагностичка аналитика се извршава на тренутним скуповима података. Користи се за анализу на основу долазних скупова података у реалном времену. Многи системи попут алата пословне интелигенције користе ову анализу за креирање надзорних плоча и извештаја у стварном времену.
Примери великих података:
Примери Биг Дата Аналитике су више врста. Неколико организација користи ове велике примере аналитике података за генерисање различитих извештаја и надзорних плоча на основу њихових огромних тренутних и прошлих скупова података. Постоје различите врсте анализа великих података као што су предиктивна анализа, прескриптивна анализа, описна анализа и дијагностичка анализа. Те анализе користе Биг Дата аналитика за генерисање различитих графичких извештаја и надзорних плоча на основу њихових тренутних и прошлих записа који могу бити у облику Структурираних, Полструктурираних или Неструктурираних.
Примери великих података аналитике користе се за генерисање различитих извештаја, а неки од следећих примера су наведени:
- Извештај о управљању преварама који се углавном користи у банкарским секторима за проналажење трансакција превара, хаковања, неовлашћеног приступа рачуну и тако даље.
- Извештај о праћењу уживо који се обично користи у транспортним секторима као што су Меру, Ола, Убер и Мега да би пратили возила, захтеве купаца, управљање плаћањем, упозоравање о хитним случајевима и пронашли дневне потребе и приходе и тако даље.
- Извештај о продаји и анализа циљева и циља будућности који углавном користе сви сектори за анализу њихове продаје, прихода и потреба купаца, а такође се користе за одређивање будућег циља и тако даље.
- Многи извештаји засновани на подацима уживо се углавном користе за управљање подацима уживо на многим веб локацијама за забаву, дељеном тржишту, Сенсек подацима у стварном времену итд.
- Овде су коришћени различити типови аларма на основу различитих активности као што је аларм који генерише дата центар, а овде су коришћени различити примери великих примера аналитике података.
- Извештај Гоогле аналитике где можемо да добијемо колико корисника броји посета, са које локације је корисник, са којег уређаја сајту приступа и тако даље.
- Многе здравствене организације данас су брзо увеле предиктивну аналитику Биг Дата како би побољшале наш свакодневни живот. Коришћен је за ажурирање многих протокола здравственог сектора, а такође се користи за побољшање резултата у односу на читаву популацију.
- Велики примери аналитике података такође су играли виталну улогу у многим ситуацијама катастрофе. У априлу 2015. земљотрес је усмртио и такође повриједио многе народе у Непалу. У овој ситуацији, аналитика је развила САС са седиштем у Северној Каролини, која је играла огромну улогу у акцијама спасавања и помоћи.
- Велики примери аналитичких података су такође коришћени у деци за добробит деце. У једној четврти у Лондону, енглески лекар је прикупио и користио огромне податке да би створио решења против масовног напада колере у 19.
- Аналитика великих података користи се у мрежи и физичкој безбедности за идентификовање неовлашћених активности, предузима различите кораке за спречавање тих напада, уводи праћење у реалном времену ради смањења превара и активирање аларма против сумњивих радњи.
Закључак - Примери велике анализе података
Коначно, можемо рећи да помоћу примјера Биг Дата Аналитицс можемо додати велику вриједност разним секторима и пословима, гдје лако можемо сазнати резултат било којег сложеног упита једноставно из огромног скупа података, а такођер можемо предвидјети будућу анализу која ће помоћи за доношење тачнијих пословних одлука.
Препоручени чланци
Ово је водич за примере аналитике великих података. Овде смо расправљали о основним концептима аналитике великих података и информацијама на примерима аналитике великих података. Такође можете погледати следеће чланке:
- Велики алати за анализу података
- Биг Дата питања за интервју
- Колико велики подаци мењају здравствене установе
- Каријере у великим подацима