Sissejuhatus suurandmete analüüsi

Big Data tähistab andmekogumeid, mis on tavaliselt palju suuremad ja keerulisemad kui tavalised teadaolevad andmekogumid, mida tavaliselt haldab RDBMS. Noh, teadke, et sellised traditsioonilised andmehaldusrakendused nagu RDBMS ei suuda neid andmekogumeid hallata. Suurandmeid saab rakendada struktureerimata, struktureeritud ja poolstruktureeritud andmekogumitele, mis põhinevad nõuetel ja vajadustel. Kui suurandmeid kasutatakse enamasti struktureerimata andmekogumite korral. Paljud tuntud üheaegsed arvutusriistad - ärianalüüsi tarkvara - vajavad suurte andmete kogumi haldamiseks suurandmeid. Tänapäeval on suurandmete analüüsi kasutatud erinevates sektorites, näiteks meedias, hariduses, tervishoius, tootmises, erinevates valitsuse ja valitsusvälistes sektorites jne.

Suurandmete ja suurandmete analüüsi kontseptsioon

Big Data tuleb mängu suure ja keeruka andmekogumi jaoks, mida saab arvestada mitme terabaidi suurusest kuni eksabüytideni. Selliste tohutute ja keerukate andmekogumitega ei saa manipuleerida selliste tavaliste traditsiooniliste andmehaldusrakendustega nagu RDBMS. Siin on nende suurte andmekogumite haldamiseks kasutatud suurandmeid. Suurandmeid saab rakendada struktureerimata, struktureeritud ja poolstruktureeritud andmekogumitele, mis põhinevad nõuetel ja vajadustel. Arvestades, et suurandmed keskenduvad peamiselt struktureerimata andmekogumitele. Tänapäeval on suurandmete analüüsi rakendatud erinevates sektorites, nagu meedia, haridus, tervishoid, tootmine, erinevates valitsuse ja valitsusvälistes sektorites, ning seda on kasutatud ka keerukates analüütilistes, reaalajas pettuste haldamise, liikluse juhtimise, kliendikeskse analüüsi ja palju muud.

Big Data Analyticsi peamised omadused.

  • Maht

Maht tähistab tegelikult salvestatud ja loodud andmete suurust. Sõltub andmete suurusest, kui on kindlaks tehtud, kas andmekogum on suurandmed või mitte.

  • Mitmekesisus

Erinevus tähistab kasutatavate andmete olemust, struktuuri ja tüüpi.

  • Kiirus

Kiirus tähendab andmete arendamise kiirust, mis on salvestatud ja genereeritud konkreetses arendusprotsessivoolus.

  • Tõesus

Tõesus tähendab hõivatud andmete kvaliteeti ja aitab andmete analüüsil ka soovitud eesmärgini jõuda.

Suurandmete analüüsi tüübid

Suurte andmete analüüsi on nelja tüüpi, mis on järgmised:

  • Ennustav analüüs:

See analüüs on põhimõtteliselt ennustuspõhine analüüs. Ennustav Analytics töötab andmekogumiga ja määrab, mis juhtuda võib. Põhimõtteliselt analüüsib see mineviku andmekogumeid või kirjeid tulevikuprognoosi saamiseks.

  • Prescriptive Analytics:

Prescriptive Analytics töötab andmekogumiga ja määrab kindlaks, milliseid toiminguid tuleb võtta. See on väärtuslik analüüs, kuid seda ei kasutata laialdaselt. Paljud tervishoiuvaldkonnad kasutasid seda analüüsi mitmesuguste tegevuste kõrval oma äritegevuse juhtimiseks.

  • Kirjeldav analüüs:

Kirjeldav Analytics analüüsib tegelikult minevikku ja määrab, mis tegelikult juhtub ja miks. See aitab visualiseerida ka seda analüüsi armatuurlaual graafilise esituse või mõnes muus vormingus.

  • Diagnostiline analüüs:

Diagnostiline Analytics käivitab praegused andmekogumid. Seda kasutatakse saabuvate reaalajas andmekogumitel põhinevate analüüside tegemiseks. Paljud süsteemid, näiteks äriteabe tööriistad, kasutavad seda analüüsi reaalajas armatuurlaudade ja aruannete loomiseks.

Suurte andmete analüüsi näited:

Suurte andmete analüüsi näiteid on mitut tüüpi. Mitmed organisatsioonid kasutavad seda suurandmete analüüsi näiteid mitmesuguste aruannete ja armatuurlaudade genereerimiseks, mis põhinevad nende tohutul praegusel ja varasemal andmestikul. Suurandmete analüüsi on erinevat tüüpi, näiteks ennustav analüüs, preskriptiivne analüüs, kirjeldav analüüs ja diagnostiline analüüs. Neid andmeid kasutab Big Data analüütika mitmesuguste graafiliste aruannete ja armatuurlaudade genereerimiseks, mis põhinevad nende praegustel ja varasematel kirjetel, mis võivad olla struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata kujul.

Suurte andmete analüüsi näiteid kasutatakse mitmesuguste aruannete loomiseks, nende hulgas on mõned allpool toodud näited.

  1. Pettuste haldamise aruanne, mida üldiselt kasutatakse pangandussektoris pettustehingute, häkkimise, kontole loata juurdepääsu leidmiseks ja nii edasi.
  2. Reaalajas jälgimise aruanne, mida tavaliselt kasutavad sellised transpordisektorid nagu Meru, Ola, Uber ja Mega, et jälgida sõidukeid, klientide soove, maksehaldust, hädaabiteateid ning leida igapäevaseid vajadusi ja tulusid jne.
  3. Müügiaruanne ning tuleviku sihtide ja eesmärkide analüüs, mida enamasti kasutavad kõik sektorid oma müügi, tulude ja klientide vajaduste analüüsimiseks ning mida kasutatakse ka tulevase eesmärgi määramiseks jne.
  4. Paljusid reaalajas andmetel põhinevaid aruandeid kasutati enamasti reaalajas andmete haldamiseks paljudel meelelahutussaitidel, turu jagamiseks, Sensexi reaalajas andmete edastamiseks jne.
  5. Genereerige erinevat tüüpi häireid erinevatel tegevustel, näiteks andmekeskuse tekitatud häirete põhjal, siin on kasutatud mitmesuguseid teatisi Big Data Analyticsi näiteid.
  6. Google Analyticsi aruanne, kust saame teada, kui palju kasutaja külastusi loeb, millisest asukohast kasutaja on pärit, millisest seadmest sait pääseb jne.
  7. Paljud tervishoiuorganisatsioonid tutvustasid tänapäeval kiiresti igapäevase elu parendamiseks Big Data ennustavat analüütikat. Seda on kasutatud paljude tervishoiusektorite protokollide värskendamiseks ning ka tulemuste parandamiseks kogu elanikkonna osas.
  8. Suurandmete analüüsi näited mängisid olulist rolli ka paljudes katastroofides. 2015. aasta aprilli maavärin tappis ja vigastas ka palju Nepali rahvaid. Selles olukorras on Analytics välja töötanud Põhja-Carolina asuva SAS-i, millel on olnud suur roll pääste- ja päästeoperatsioonides.
  9. Big Data Analyticsi näiteid on kasutatud ka lastehoolekandes. Londoni naabruses on kogutud inglise arst, kes kasutas tohutuid andmeid 19. sajandi koolera rünnaku vastaste lahenduste leidmiseks .
  10. Suurte andmete analüüsi on veebis ja füüsilises turvalisuses kasutatud lubamatu tegevuse tuvastamiseks, mitmesuguste sammude tegemiseks nende rünnakute ärahoidmiseks, juurutatud pettuste vähendamiseks reaalajas jälgimine ja kahtlaste toimingute korral häirete aktiveerimine.

Järeldus - suurandmete analüüsi näited

Lõpuks võime öelda, et suurte andmete analüüsi näidete abil võime lisada suurt väärtust erinevatele sektoritele ja ettevõtjatele, kus lihtsa massiivse andmekogumi abil saame hõlpsalt teada keeruka päringu tulemuse, samuti saame ennustada tulevase analüüsi, mis aitab täpsemate äriotsuste tegemiseks.

Soovitatavad artiklid

See on juhend suurte andmete analüüsi näidete jaoks. Siin oleme arutanud suurandmete analüüsi põhimõisteid ja suurandmete analüüsi näidete teavet. Võite vaadata ka järgmisi artikleid:

  1. Suured andmeanalüüsi tööriistad
  2. Big Data küsitluse küsimused
  3. Kui suured andmed muudavad tervishoiuasutusi
  4. Karjäär suurandmetes

Kategooria:

Suured andmed