Inleiding tot Big Data Analytics
Big Data staat voor datasets die meestal veel groter en complexer zijn dan de algemeen bekende datasets die meestal door RDBMS worden verwerkt. Welnu, weet dat traditionele gegevensbeheertoepassingen zoals RDBMS die gegevenssets niet kunnen beheren. Big Data kan worden toegepast op niet-gestructureerde, gestructureerde en semi-gestructureerde gegevenssets op basis van vereisten en behoeften. Terwijl Big Data meestal wordt toegepast op niet-gestructureerde gegevenssets. Veel van de bekende tools voor simultaan rekenen, Business Analytics-software, vereisen Big Data voor het verwerken van hun grote datasets. Tegenwoordig wordt Big Data Analytics gebruikt in verschillende sectoren, zoals media, onderwijs, gezondheidszorg, productie, diverse overheids- en niet-gouvernementele sectoren, enzovoort.
Het concept van Big Data en Big Data Analytics
Big Data komt te spelen voor een grote en complexe datasets die kunnen worden beschouwd van veelvouden van terabytes tot exabytes. Deze enorme en complexe gegevenssets kunnen niet worden gemanipuleerd door veelgebruikte traditionele gegevensbeheertoepassingen zoals RDBMS. Hier is big data gebruikt om die grote datasets te beheren. Big Data kan worden toegepast op niet-gestructureerde, gestructureerde en semi-gestructureerde gegevenssets op basis van vereisten en behoeften. Terwijl Big Data vooral gericht is op niet-gestructureerde datasets. Tegenwoordig wordt Big Data Analytics toegepast op verschillende sectoren zoals media, onderwijs, gezondheidszorg, productie, verschillende overheids- en niet-gouvernementele sectoren en wordt het ook gebruikt in complexe analyses, realtime fraudebeheer, verkeersbeheer, klantgerichte analyses en veel meer.
Belangrijkste kenmerken van Big Data Analytics.
-
Volume
Volume staat voor de grootte van gegevens die daadwerkelijk zijn opgeslagen en gegenereerd. Afhankelijk van de grootte van de gegevens is vastgesteld dat de gegevensset big data is of niet.
-
Verscheidenheid
Variatie staat voor aard, structuur en type gegevens dat wordt gebruikt.
-
Snelheid
Velocity staat voor de snelheid van gegevens die zijn opgeslagen en gegenereerd in een bepaalde ontwikkelingsprocesstroom.
-
veracity
Waarachtigheid betekent de kwaliteit van de gegevens die zijn vastgelegd en helpt ook gegevensanalyse om het beoogde doel te bereiken.
Soorten big data-analyses
Er zijn vier soorten Big Data Analytics die zijn:
-
Voorspellende analyse:
Deze analyse is in feite een op voorspelling gebaseerde analyse. Predictive Analytics werkt aan een gegevensset en bepaalt wat er kan gebeuren. Het analyseert in feite eerdere gegevenssets of records om een toekomstige voorspelling te bieden.
-
Voorschriftanalyse:
Prescriptive Analytics werkt op een gegevensset en bepaalt welke acties moeten worden ondernomen. Dit is een waardevolle analyse maar wordt niet veel gebruikt. Veel van de gezondheidszorgsectoren gebruikten deze analyse bovenop verschillende activiteiten om hun bedrijfsactiviteiten te beheren.
-
Beschrijvende analyse:
Beschrijvende analyse analyseert eigenlijk het verleden en bepaalt wat er daadwerkelijk gebeurt en waarom. Het helpt ook om deze analyse in het dashboard te visualiseren, in de vorm van een grafische weergave of in een ander formaat.
-
Diagnostische analyse:
Diagnostische analyse wordt uitgevoerd op huidige gegevenssets. Het wordt gebruikt om analyses uit te voeren op basis van inkomende realtime gegevenssets. Veel van de systemen zoals business intelligence-tools gebruiken deze analyse om realtime dashboards en rapporten te maken.
Big Data Analytics-voorbeelden:
De Big Data Analytics-voorbeelden zijn van vele soorten. Verschillende organisaties gebruiken deze Big Data Analytics-voorbeelden om verschillende rapporten en dashboards te genereren op basis van hun enorme huidige en eerdere gegevenssets. Er zijn verschillende soorten Big Data-analyse, zoals Predictive Analysis, Prescriptive Analysis, Descriptive Analysis en Diagnostic Analysis. Die analyses worden door Big Data-analyses gebruikt om verschillende grafische rapporten en dashboards te genereren op basis van hun huidige en eerdere records, die gestructureerd, semi-gestructureerd of ongestructureerd kunnen zijn.
Big Data Analytics-voorbeelden worden gebruikt om verschillende rapporten te genereren, waaronder enkele voorbeelden hieronder:
- Fraudebeheerrapport dat doorgaans wordt gebruikt in banksectoren om fraudetransacties, hacking, ongeautoriseerde toegang tot het account te vinden, enzovoort.
- Live Tracking-rapport dat over het algemeen wordt gebruikt door transportsectoren zoals Meru, Ola, Uber en Mega om de voertuigen, klantverzoeken, betalingsbeheer, noodalarm te volgen en de dagelijkse behoeften en inkomsten te vinden, enzovoort.
- Verkooprapport en Toekomstige doelstelling en doelanalyse die meestal door alle sectoren wordt gebruikt om hun verkoop, inkomsten en behoeften van klanten te analyseren en ook wordt gebruikt om de toekomstige doelstelling te bepalen, enzovoort.
- Veel rapporten op basis van live-gegevens, meestal gebruikt om live-gegevens te beheren op veel entertainment-sites, aandelenmarkten, realtime Sensex-gegevens, enz.
- Genereer verschillende soorten alarmen op basis van verschillende activiteiten zoals alarm gegenereerd door datacenter, verschillende meldingen Big Data Analytics-voorbeelden zijn hier gebruikt.
- Google Analytics-rapport waar we kunnen zien hoeveel gebruikersbezoek telt, vanaf welke locatie de gebruiker komt, vanaf welk apparaat de site toegang heeft, enzovoort.
- Veel organisaties in de gezondheidszorg hebben tegenwoordig snel voorspellende analyses voor big data geïntroduceerd om ons dagelijks leven te verbeteren. Het is gebruikt om veel protocollen van sectoren in de gezondheidszorg bij te werken en ook om de resultaten voor hele populaties te verbeteren.
- Big Data Analytics-voorbeelden speelden ook een vitale rol in veel rampsituaties. In het jaar april 2015 doodde de aardbeving en verwondde ook veel mensen in Nepal. In deze situatie is SAS uit North Carolina ontwikkeld door Analytics, dat een enorme rol heeft gespeeld bij reddingsoperaties.
- Big Data Analytics-voorbeelden zijn ook in Child Welfare gebruikt. In een wijk in Londen is een Engelse arts verzameld die de enorme gegevens heeft gebruikt om de oplossingen tegen een massale Cholera-aanval in 19
- Big Data Analytics is gebruikt in online en fysieke beveiliging om de ongeautoriseerde activiteiten te identificeren, verschillende stappen te ondernemen om die aanvallen te voorkomen, realtime monitoring geïntroduceerd om fraude-activiteiten te verminderen en ook het activeren van alarmen tegen verdachte acties.
Conclusie - Big Data Analytics-voorbeelden
Ten slotte kunnen we zeggen dat we met behulp van Big Data Analytics-voorbeelden een grote waarde kunnen toevoegen aan verschillende sectoren en bedrijven, waar we gemakkelijk het resultaat van een complexe vraag kunnen achterhalen, eenvoudig uit een enorme gegevensset, en ook de toekomstige analyse kunnen voorspellen die zal helpen om meer zakelijke beslissingen te nemen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor voorbeelden van big data-analyse. Hier hebben we de basisconcepten van big data-analyse en de informatie over voorbeelden van big data-analyse besproken. U kunt ook de volgende artikelen bekijken:
- Big Data Analytics Tools
- Big Data-interviewvragen
- Hoe big data de zorginstellingen verandert
- Carrières in Big Data