Introdução ao Big Data Analytics
Big Data significa conjuntos de dados que geralmente são muito maiores e complexos do que os conjuntos de dados conhecidos comuns que geralmente gerenciam por RDBMS. Bem, saiba que aplicativos tradicionais de gerenciamento de dados como RDBMS não conseguem gerenciar esses conjuntos de dados. O Big Data pode ser aplicado a conjuntos de dados não estruturados, estruturados e semiestruturados com base em requisitos e necessidades. Enquanto o Big Data é aplicado principalmente a conjuntos de dados não estruturados. Muitas das conhecidas ferramentas simultâneas de computação, o Business Analytics Software requerem Big Data para lidar com seus grandes conjuntos de dados. Atualmente, o Big Data Analytics tem sido usado em vários setores, como mídia, educação, saúde, manufatura, vários setores governamentais e não-governamentais e assim por diante.
O conceito de Big Data e Big Data Analytics
O Big Data chega para jogar para conjuntos de dados grandes e complexos que podem ser considerados de múltiplos de terabytes a exabytes. Esses conjuntos de dados enormes e complexos não podem ser manipulados por aplicativos tradicionais comuns de gerenciamento de dados como RDBMS. Aqui o big data foi usado para gerenciar esses grandes conjuntos de dados. O Big Data pode ser aplicado a conjuntos de dados não estruturados, estruturados e semiestruturados com base em requisitos e necessidades. Enquanto o Big Data é focado principalmente em conjuntos de dados não estruturados. Atualmente, o Big Data Analytics tem sido aplicado em vários setores, como Mídia, Educação, Assistência Médica, Manufatura, vários setores governamentais e não-governamentais e também tem sido usado em análises complexas, gerenciamento de fraudes em tempo real, gerenciamento de tráfego, análises centradas no cliente e muito mais.
Principais características do Big Data Analytics.
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Volume
Volume significa o tamanho dos dados que realmente foram armazenados e gerados. Depende do tamanho dos dados, foi determinado que o conjunto de dados é big data ou não.
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Variedade
Variedade significa natureza, estrutura e tipo de dados que estão sendo usados.
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Velocidade
Velocity representa a velocidade dos dados que foram armazenados e gerados em um fluxo de processo de desenvolvimento específico.
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Veracidade
Veracidade significa a qualidade dos dados que foram capturados e também ajuda a análise de dados a atingir o destino pretendido.
Tipos de análise de big data
Existem quatro tipos de Big Data Analytics, que são os seguintes:
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Análise preditiva:
Essa análise é basicamente uma análise baseada em previsão. O Predictive Analytics funciona em um conjunto de dados e determina o que pode acontecer. Ele basicamente analisa conjuntos de dados ou registros antigos para fornecer uma previsão futura.
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Análise prescritiva:
O Google Analytics prescritivo funciona em um conjunto de dados e determina quais ações precisam ser executadas. Esta é uma análise valiosa, mas não usada amplamente. Muitos dos setores de assistência médica usaram essa análise no topo de várias atividades para gerenciar suas atividades de negócios.
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Análise descritiva:
O Google Analytics descritivo analisa o passado e determina o que realmente acontece e por quê. Também ajuda a visualizar essa análise no painel, que pode estar na forma de representação gráfica ou em algum outro formato.
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Análise de diagnóstico:
O Diagnostic Analytics é executado nos conjuntos de dados atuais. É usado para fazer análises com base nos conjuntos de dados recebidos em tempo real. Muitos dos sistemas, como ferramentas de inteligência de negócios, usam essa análise para criar painéis e relatórios em tempo real.
Exemplos de análise de big data:
Os exemplos de Big Data Analytics são de vários tipos. Várias organizações usam esses exemplos de Big Data Analytics para gerar vários relatórios e painéis com base em seus enormes conjuntos de dados atuais e passados. Existem diferentes tipos de análise de Big Data, como Análise Preditiva, Análise Prescritiva, Análise Descritiva e Análise Diagnóstica. Essas análises são usadas pela análise de Big Data para gerar vários relatórios gráficos e painéis com base em seus registros atuais e passados, que podem estar na forma de Estruturado, Semiestruturado ou Não Estruturado.
Exemplos de análise de big data é usado para gerar vários relatórios entre os exemplos abaixo:
- Relatório de gerenciamento de fraudes, geralmente usado nos setores bancários para encontrar transações de fraude, hackers, acesso não autorizado à conta e assim por diante.
- Relatório de rastreamento ao vivo, geralmente usado por setores de transporte como Meru, Ola, Uber e Mega para rastrear veículos, solicitações de clientes, gerenciamento de pagamentos, alerta de emergência e para encontrar as necessidades e receitas diárias e assim por diante.
- Relatório de vendas e análise de metas e objetivos futuros, que são usados principalmente por todos os setores para analisar suas vendas, receitas e necessidades de clientes e também usados para determinar a meta futura e assim por diante.
- Muitos relatórios baseados em dados ao vivo são usados principalmente para gerenciar dados ao vivo em muitos sites de entretenimento, compartilhar mercado, dados Sensex em tempo real etc.
- Gere diferentes tipos de alarmes com base em diferentes atividades, como alarmes gerados pelo datacenter, várias notificações Os exemplos do Big Data Analytics foram usados aqui.
- Relatório do Google Analytics, onde podemos obter quantas visitas são contadas, de qual local ele é, de qual dispositivo o site está acessando e assim por diante.
- Atualmente, muitas organizações de assistência médica introduziram rapidamente a análise preditiva de Big Data para melhorar nossa vida diária. Ele foi usado para atualizar muitos protocolos dos setores da saúde e também para melhorar os resultados contra populações inteiras.
- Os exemplos de análise de big data também tiveram um papel vital em muitas situações de desastre. No ano de abril de 2015, o terremoto matou e também feriu muitas pessoas no Nepal. Nessa situação, o SAS da Carolina do Norte foi desenvolvido pelo Analytics, que teve um papel enorme nas operações de resgate e socorro.
- Os exemplos do Big Data Analytics também foram usados no Bem-estar da criança. Em um bairro de Londres, um médico inglês foi coletado e usou os enormes dados para originar as soluções contra o ataque maciço de cólera em 19 de
- O Big Data Analytics foi usado em Segurança física e on-line para identificar atividades não autorizadas, tomar várias medidas para impedir esses ataques, introduzir monitoramento em tempo real para reduzir atividades de fraude e também ativar alarmes contra ações suspeitas.
Conclusão - Exemplos de Big Data Analytics
Finalmente, podemos dizer que, usando o Big Data Analytics Examples, podemos agregar um grande valor a vários setores e negócios, onde podemos descobrir facilmente o resultado de qualquer consulta complexa simplesmente a partir de um conjunto massivo de dados, e também prever a análise futura que ajudará para tomar decisões de negócios mais precisas.
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Este foi um guia para exemplos de análise de big data. Aqui discutimos os conceitos básicos da análise de big data e as informações sobre exemplos de análise de big data. Você também pode consultar os seguintes artigos:
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