Úvod do analýzy veľkých dát

Veľké dáta znamenajú súbory údajov, ktoré sú zvyčajne omnoho väčšie a zložitejšie ako bežne známe súbory údajov, ktoré zvyčajne spracováva RDBMS. Viem, že tradičné aplikácie na správu údajov, ako napríklad RDBMS, nedokážu tieto súbory údajov spravovať. Veľké dáta môžu byť aplikované na neštruktúrované, štruktúrované a pološtrukturované súbory údajov na základe požiadaviek a potrieb. Zatiaľ čo veľké údaje sa väčšinou používajú na neštruktúrované súbory údajov. Mnoho známych simultánnych výpočtových nástrojov, softvér Business Analytics, vyžaduje na spracovanie veľkých množín údajov veľké dáta. V súčasnosti sa analýza veľkých dát používa v rôznych odvetviach, ako sú médiá, vzdelávanie, zdravotníctvo, výroba, rôzne vládne a mimovládne sektory atď.

Koncept veľkých dát a analýza veľkých dát

Big Data prichádza hrať za veľké a zložité súbory dát, ktoré možno posudzovať od násobkov terabajtov až po exabajty. Tieto obrovské a komplexné súbory údajov nemôžu byť zmanipulované bežnými tradičnými aplikáciami na správu údajov, ako je RDBMS. Na správu týchto veľkých súborov údajov sa tu použili veľké údaje. Veľké dáta môžu byť aplikované na neštruktúrované, štruktúrované a pološtrukturované súbory údajov na základe požiadaviek a potrieb. Zatiaľ čo veľké údaje sa zameriavajú hlavne na neštruktúrované súbory údajov. V súčasnosti sa Big Data Analytics používa v rôznych odvetviach, ako sú médiá, vzdelávanie, zdravotníctvo, výroba, rôzne vládne a mimovládne sektory a používa sa tiež v zložitých analýzach, riadení podvodov v reálnom čase, riadení prenosu údajov, analýze zameranej na zákazníka a oveľa viac.

Kľúčové charakteristiky analýzy veľkých údajov.

  • objem

Zväzok predstavuje veľkosť údajov, ktoré sa skutočne uložili a vygenerovali. V závislosti od veľkosti údajov, ktoré boli stanovené, je súbor údajov veľký alebo nie.

  • odroda

Odroda znamená druh, štruktúru a typ použitých údajov.

  • rýchlosť

Rýchlosť predstavuje rýchlosť údajov, ktoré boli uložené a vygenerované v konkrétnom vývojovom procese.

  • pravdovravnosť

Pravdivosť znamená kvalitu zozbieraných údajov a tiež pomáha analýze údajov dosiahnuť zamýšľaný cieľ.

Typy veľkých dátových analýz

Existujú štyri typy analýzy veľkých údajov:

  • Prediktívne analýzy:

Táto analytika je v podstate analytika založená na predikcii. Prediktívna analytika pracuje na množine údajov a určuje, čo sa môže stať. V zásade analyzuje minulé súbory údajov alebo záznamy, aby poskytla budúcu predpoveď.

  • Predbežná analýza:

Predpísaná analytika pracuje na množine údajov a určuje, aké kroky je potrebné vykonať. Toto je hodnotná analýza, ale nie je široko využívaná. Mnoho sektorov zdravotníctva použilo túto analýzu na vrchole rôznych aktivít na riadenie svojich obchodných aktivít.

  • Opisná analýza:

Opisná analýza v skutočnosti analyzuje minulosť a určuje, čo sa v skutočnosti deje a prečo. Pomáha tiež vizualizovať túto analýzu na prístrojovej doske, ktorá môže byť vo forme grafického znázornenia alebo v inom formáte.

  • Diagnostická analýza:

Diagnostická služba Analytics sa vykonáva na aktuálnych súboroch údajov. Používa sa na analýzu založenú na prichádzajúcich súboroch údajov v reálnom čase. Mnoho systémov, ako sú nástroje business intelligence, používajú túto analýzu na vytváranie dashboardov a zostáv v reálnom čase.

Príklady veľkých dátových analýz:

Príklady analýzy veľkých údajov sú mnohých typov. Niekoľko organizácií používa tento príklad analýzy veľkých dát na generovanie rôznych prehľadov a informačných panelov na základe svojich obrovských súčasných a minulých súborov údajov. Existujú rôzne typy analýz veľkých dát, ako je prediktívna analýza, predpísaná analýza, deskriptívna analýza a diagnostická analýza. Tieto analýzy používa analytika Big Data na generovanie rôznych grafických správ a dashboardov na základe svojich súčasných a minulých záznamov, ktoré môžu byť vo forme štruktúrovaných, pološtrukturovaných alebo neštruktúrovaných.

Príklady veľkých dátových analýz sa používajú na generovanie rôznych prehľadov, z ktorých niektoré sú uvedené nižšie:

  1. Správa o podvodoch, ktorá sa zvyčajne používa v bankových sektoroch na nájdenie podvodných transakcií, hackerstva, neoprávneného prístupu k účtu a podobne.
  2. Správa o sledovaní naživo, ktorú používajú dopravné odvetvia, ako sú Meru, Ola, Uber a Mega, na sledovanie vozidiel, žiadosti zákazníkov, správu platieb, núdzové výstrahy a na zisťovanie denných potrieb a výnosov atď.
  3. Správa o predaji a analýza budúcich cieľov a cieľov, ktorá sa väčšinou používa vo všetkých odvetviach na analýzu ich predaja, výnosov a potrieb zákazníkov a tiež sa používa na určenie budúceho cieľa a tak ďalej.
  4. Mnoho správ založených na živých údajoch, ktoré sa väčšinou používajú na správu živých údajov na mnohých zábavných serveroch, na spoločnom trhu, v údajoch Sensex v reálnom čase atď.
  5. Generovanie rôznych typov alarmov na základe rôznych aktivít, ako je alarm generovaný dátovým centrom, tu boli použité rôzne oznámenia. Príklady veľkých dátových analýz.
  6. Prehľad služby Google Analytics, kde môžeme zistiť, koľko návštev sa počíta, z ktorého miesta je používateľ, z ktorého zariadenia má web prístup a tak ďalej.
  7. Mnoho zdravotníckych organizácií v súčasnosti rýchlo zaviedlo prediktívnu analýzu Big Data na zlepšenie nášho každodenného života. Používa sa na aktualizáciu mnohých protokolov zdravotníckych sektorov a tiež na zlepšenie výsledkov proti celému obyvateľstvu.
  8. Príklady veľkých dátových analýz tiež zohrávali dôležitú úlohu v mnohých katastrofických situáciách. V apríli 2015 zemetrasenie zahynulo a tiež zranilo veľa obyvateľov Nepálu. V tejto situácii bola spoločnosť SAS so sídlom v Severnej Karolíne vypracovaná službou Analytics, ktorá zohrala pri záchranných a záchranných operáciách obrovskú úlohu.
  9. Príklady analýzy veľkých údajov sa použili aj v starostlivosti o deti. V londýnskej štvrti bol zhromaždený anglický lekár, ktorý použil obrovské údaje na vytvorenie riešení proti masívnemu útoku Cholery v 19. storočí.
  10. Aplikácia Big Data Analytics sa používa v online a fyzickom zabezpečení na identifikáciu neoprávnených aktivít, podniknutie rôznych krokov na zabránenie týmto útokom, zavedenie monitorovania v reálnom čase na zníženie podvodných aktivít a tiež aktiváciu alarmov proti podozrivým činom.

Záver - príklady analýzy veľkých údajov

Na záver môžeme povedať, že pomocou príkladov analýzy veľkých údajov môžeme pridať veľkú hodnotu do rôznych odvetví a podnikania, kde môžeme ľahko zistiť výsledok každého zložitého dotazu jednoducho z rozsiahleho súboru údajov, a tiež môžeme predpovedať budúcu analýzu, ktorá pomôže prijímať presnejšie obchodné rozhodnutia.

Odporúčané články

Toto bol sprievodca príkladmi veľkých analytických údajov. Tu sme diskutovali základné pojmy analytiky veľkých dát a informácie o príkladoch analýzy veľkých údajov. Môžete sa tiež pozrieť na nasledujúce články:

  1. Nástroje na analýzu veľkých údajov
  2. Otázky týkajúce sa rozhovoru s veľkými dátami
  3. Ako veľké údaje menia zdravotnícke zariadenia
  4. Kariéra v oblasti veľkých dát

Kategórie:

Veľké dáta