Introducción a Big Data Analytics

Big Data significa conjuntos de datos que generalmente son mucho más grandes y complejos que los conjuntos de datos conocidos comunes que generalmente maneja RDBMS. Bueno, conozca que las aplicaciones tradicionales de administración de datos como RDBMS no pueden administrar esos conjuntos de datos. Big Data se puede aplicar a conjuntos de datos desestructurados, estructurados y semiestructurados en función de los requisitos y necesidades. Mientras que Big Data se aplica principalmente a conjuntos de datos no estructurados. Muchas de las conocidas herramientas de computación simultánea, Business Analytics Software requieren Big Data para manejar sus grandes conjuntos de datos. Hoy en día, Big Data Analytics se ha utilizado en varios sectores, como medios de comunicación, educación, salud, manufactura, diversos sectores gubernamentales y no gubernamentales, etc.

El concepto de Big Data y Big Data Analytics

Big Data entra en juego para un conjunto de datos grande y complejo que puede considerarse desde múltiples terabytes hasta exabytes. Estos conjuntos de datos enormes y complejos no pueden ser manipulados por aplicaciones comunes de administración de datos tradicionales como RDBMS. Aquí se han utilizado grandes datos para administrar esos grandes conjuntos de datos. Big Data se puede aplicar a conjuntos de datos desestructurados, estructurados y semiestructurados en función de los requisitos y necesidades. Mientras que Big Data se centra principalmente en conjuntos de datos no estructurados. Hoy en día, Big Data Analytics se ha aplicado en varios sectores, como medios de comunicación, educación, atención médica, fabricación, diversos sectores gubernamentales y no gubernamentales, y también se ha utilizado en análisis complejos, gestión de fraudes en tiempo real, gestión del tráfico, análisis centrado en el cliente y mucho mas.

Características clave de Big Data Analytics.

  • Volumen

El volumen representa el tamaño de los datos que realmente se almacenaron y generaron. Depende del tamaño de los datos, se ha determinado que el conjunto de datos es big data o no.

  • Variedad

La variedad representa la naturaleza, la estructura y el tipo de datos que se utilizan.

  • Velocidad

La velocidad representa la velocidad de los datos que se han almacenado y generado en un flujo de proceso de desarrollo particular.

  • Veracidad

Veracidad significa la calidad de los datos que se han capturado y también ayuda al análisis de datos a alcanzar el objetivo previsto.

Tipos de análisis de Big Data

Existen cuatro tipos de análisis de Big Data que son los siguientes:

  • Análisis predictivo:

Este análisis es básicamente un análisis basado en predicciones. El análisis predictivo funciona en un conjunto de datos y determina lo que puede suceder. Básicamente analiza conjuntos de datos o registros pasados ​​para proporcionar una predicción futura.

  • Análisis prescriptivo:

Prescriptive Analytics funciona en un conjunto de datos y determina qué acciones deben tomarse. Este es un análisis valioso pero no se usa ampliamente. Muchos de los sectores de atención médica utilizaron este análisis además de diversas actividades para administrar sus actividades comerciales.

  • Análisis descriptivo:

El análisis descriptivo en realidad analiza el pasado y determina qué sucede realmente y por qué. También ayuda a visualizar este análisis en el panel de control que puede ser en forma de representación gráfica o en algún otro formato.

  • Análisis de diagnóstico:

Diagnostic Analytics se ejecuta en conjuntos de datos actuales. Se utiliza para hacer análisis basados ​​en conjuntos de datos entrantes en tiempo real. Muchos de los sistemas, como las herramientas de inteligencia empresarial, utilizan este análisis para crear paneles e informes en tiempo real.

Ejemplos de Big Data Analytics:

Los ejemplos de Big Data Analytics son de muchos tipos. Varias organizaciones utilizan estos ejemplos de análisis de Big Data para generar varios informes y paneles basados ​​en sus enormes conjuntos de datos actuales y pasados. Existen diferentes tipos de análisis de Big Data, como el análisis predictivo, el análisis prescriptivo, el análisis descriptivo y el análisis de diagnóstico. Esos análisis son utilizados por Big Data Analytics para generar varios informes gráficos y tableros de control basados ​​en sus registros actuales y pasados ​​que pueden ser en forma de estructurado, semiestructurado o no estructurado.

Los ejemplos de Big Data Analytics se utilizan para generar varios informes entre los que se dan algunos ejemplos a continuación:

  1. Informe de gestión de fraudes, que generalmente se utiliza en los sectores bancarios para encontrar las transacciones de fraude, piratería, acceso no autorizado a la cuenta, etc.
  2. Informe de seguimiento en vivo que generalmente utilizan los sectores de transporte como Meru, Ola, Uber y Mega para rastrear los vehículos, las solicitudes de los clientes, la gestión de pagos, la alerta de emergencia y para encontrar las necesidades diarias y los ingresos, etc.
  3. Informe de ventas y análisis de objetivos y objetivos futuros, que es utilizado principalmente por todos los sectores para analizar sus ventas, ingresos y necesidades de los clientes y también se utiliza para determinar el objetivo futuro, etc.
  4. Muchos informes basados ​​en datos en vivo se utilizan principalmente para administrar datos en vivo en muchos sitios de entretenimiento, compartir mercado, datos Sensex en tiempo real, etc.
  5. Genere diferentes tipos de alarmas en función de diferentes actividades como la alarma generada por el centro de datos, aquí se han utilizado varios ejemplos de Big Data Analytics.
  6. Google Analytics informa dónde podemos obtener la cantidad de visitas de los usuarios, desde qué ubicación es, desde qué dispositivo accede el sitio, etc.
  7. En la actualidad, muchas organizaciones de atención médica introdujeron rápidamente análisis predictivos de Big Data para mejorar nuestra vida diaria. Se ha utilizado para actualizar muchos protocolos de sectores de atención médica y también para mejorar los resultados en poblaciones enteras.
  8. Los ejemplos de Big Data Analytics también jugaron un papel vital en muchas situaciones de desastre. En el año de abril de 2015, el terremoto mató y también hirió a muchas personas en Nepal. En esta situación, Analytics ha desarrollado SAS con sede en Carolina del Norte, que ha desempeñado un papel masivo en las operaciones de rescate y socorro.
  9. También se han utilizado ejemplos de Big Data Analytics en Child Welfare. En un barrio de Londres, se recolectó un médico inglés y utilizó los enormes datos para originar las soluciones contra el ataque masivo de cólera en el 19
  10. Big Data Analytics se ha utilizado en Seguridad física y en línea para identificar actividades no autorizadas, tomar varias medidas para prevenir esos ataques, introdujo monitoreo en tiempo real para reducir las actividades de fraude y también activó alarmas contra acciones sospechosas.

Conclusión: ejemplos de análisis de Big Data

Finalmente, podemos decir que usando Big Data Analytics Ejemplos podemos agregar un gran valor a varios sectores y negocios, donde podemos encontrar fácilmente el resultado de cualquier consulta compleja simplemente a partir de un conjunto de datos masivo, también podemos predecir el análisis futuro que ayudará para tomar decisiones comerciales más precisas.

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Esta ha sido una guía de ejemplos de análisis de big data. Aquí hemos discutido los conceptos básicos de análisis de big data y la información sobre ejemplos de análisis de big data. También puede consultar los siguientes artículos:

  1. Herramientas de análisis de Big Data
  2. Preguntas de la entrevista de Big Data
  3. Cómo Big Data está cambiando las instalaciones de atención médica
  4. Carreras en Big Data

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Big Data