Introduction au Big Data Analytics

Les mégadonnées désignent les ensembles de données qui sont généralement beaucoup plus volumineux et complexes que les ensembles de données connus généralement gérés par le SGBDR. Eh bien, sachez que les applications de gestion de données traditionnelles comme le SGBDR ne sont pas en mesure de gérer ces ensembles de données. Le Big Data peut être appliqué à des ensembles de données non structurés, structurés et semi-structurés en fonction des exigences et des besoins. Alors que le Big Data est principalement appliqué aux ensembles de données non structurés. De nombreux outils informatiques simultanés bien connus, le logiciel Business Analytics nécessitent des Big Data pour gérer leurs grands ensembles de données. De nos jours, le Big Data Analytics a été utilisé dans divers secteurs comme les médias, l'éducation, la santé, la fabrication, divers secteurs gouvernementaux et non gouvernementaux, etc.

Le concept du Big Data et du Big Data Analytics

Le Big Data vient jouer pour un ensemble de données volumineux et complexes qui peuvent être considérés de multiples de téraoctets à exaoctets. Ces ensembles de données énormes et complexes ne peuvent pas être manipulés par des applications de gestion de données traditionnelles comme le SGBDR. Ici, les mégadonnées ont été utilisées pour gérer ces grands ensembles de données. Le Big Data peut être appliqué à des ensembles de données non structurés, structurés et semi-structurés en fonction des exigences et des besoins. Alors que le Big Data se concentre principalement sur les ensembles de données non structurés. De nos jours, le Big Data Analytics a été appliqué à divers secteurs tels que les médias, l'éducation, la santé, la fabrication, divers secteurs gouvernementaux et non gouvernementaux et a également été utilisé dans des analyses complexes, la gestion de la fraude en temps réel, la gestion du trafic, l'analyse centrée sur le client et beaucoup plus.

Caractéristiques clés du Big Data Analytics.

  • Le volume

Le volume représente la taille des données réellement stockées et générées. En fonction de la taille des données, il a été déterminé que l'ensemble de données est big data ou non.

  • Variété

La variété représente la nature, la structure et le type de données utilisées.

  • Rapidité

Velocity représente la vitesse des données qui ont été stockées et générées dans un flux de processus de développement particulier.

  • Véracité

La véracité signifie la qualité des données qui ont été capturées et aide également l'analyse des données à atteindre la cible prévue.

Types d'analyses de Big Data

Il existe quatre types de Big Data Analytics qui sont les suivants:

  • Analyses prédictives:

Cette analyse est essentiellement une analyse basée sur les prédictions. Predictive Analytics fonctionne sur un ensemble de données et détermine ce qui peut se produire. Il analyse essentiellement les anciens ensembles de données ou enregistrements pour fournir une prévision future.

  • Analyses normatives:

Prescriptive Analytics fonctionne sur un ensemble de données et détermine les actions à entreprendre. Il s'agit d'une analyse précieuse mais peu utilisée. De nombreux secteurs des soins de santé ont utilisé cette analyse en plus de diverses activités pour gérer leurs activités commerciales.

  • Analytique descriptive:

L'analyse descriptive analyse réellement le passé et détermine ce qui se passe réellement et pourquoi. Il permet également de visualiser cette analyse dans le tableau de bord peut être sous forme de représentation graphique ou dans un autre format.

  • Analyses diagnostiques:

Diagnostic Analytics s'exécute sur les ensembles de données actuels. Il est utilisé pour effectuer une analyse basée sur les ensembles de données entrants en temps réel. De nombreux systèmes comme les outils de Business Intelligence utilisent cette analyse pour créer des tableaux de bord et des rapports en temps réel.

Exemples d'analyse de Big Data:

Les exemples d'analyse de Big Data sont de plusieurs types. Plusieurs organisations utilisent ces exemples d'analyse de Big Data pour générer divers rapports et tableaux de bord en fonction de leurs énormes ensembles de données actuels et passés. Il existe différents types d'analyse des mégadonnées telles que l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive, l'analyse descriptive et l'analyse diagnostique. Ces analyses sont utilisées par les analyses de Big Data pour générer divers rapports graphiques et tableaux de bord basés sur leurs enregistrements actuels et passés qui peuvent être sous la forme structurée, semi-structurée ou non structurée.

Les exemples d'analyse de Big Data sont utilisés pour générer divers rapports parmi ceux-ci, quelques exemples sont donnés ci-dessous:

  1. Rapport de gestion de la fraude qui est généralement utilisé dans les secteurs bancaires pour trouver les transactions de fraude, le piratage, l'accès non autorisé au compte, etc.
  2. Rapport de suivi en direct qui est généralement utilisé par les secteurs des transports tels que Meru, Ola, Uber et Mega pour suivre les véhicules, les demandes des clients, la gestion des paiements, les alertes d'urgence et pour trouver les besoins et les revenus quotidiens, etc.
  3. Rapport sur les ventes et analyse des cibles et objectifs futurs, qui est principalement utilisé par tous les secteurs pour analyser leurs ventes, revenus et besoins des clients et également utilisé pour déterminer la cible future, etc.
  4. De nombreux rapports basés sur des données en direct, principalement utilisés pour gérer les données en direct dans de nombreux sites de divertissement, partager le marché, les données Sensex en temps réel, etc.
  5. Générez différents types d'alarmes en fonction de différentes activités telles que les alarmes générées par le centre de données, diverses notifications. Des exemples d'analyse de Big Data ont été utilisés ici.
  6. Rapport Google Analytics où nous pouvons obtenir le nombre de visites d'utilisateurs, d'où il vient, à partir de quel appareil le site accède, etc.
  7. De nombreuses organisations de soins de santé ont rapidement introduit aujourd'hui l'analyse prédictive du Big Data pour améliorer notre vie quotidienne. Il a été utilisé pour mettre à jour de nombreux protocoles des secteurs de la santé et également pour améliorer les résultats contre des populations entières.
  8. Les exemples d'analyse de Big Data ont également joué un rôle essentiel dans de nombreuses situations de catastrophe. Au cours de l'année d'avril 2015, le tremblement de terre a tué et blessé de nombreux peuples au Népal. Dans cette situation, SAS basé en Caroline du Nord a été développé par Analytics qui a joué un rôle majeur dans les opérations de sauvetage et de secours.
  9. Des exemples de Big Data Analytics ont également été utilisés dans la protection de l'enfance. Dans un quartier de Londres, un médecin anglais a été recueilli et a utilisé les énormes données pour lancer les solutions contre une attaque massive de choléra au 19 e
  10. Le Big Data Analytics a été utilisé dans la sécurité en ligne et physique pour identifier les activités non autorisées, prendre diverses mesures pour prévenir ces attaques, introduit une surveillance en temps réel pour réduire les activités de fraude et également activer des alarmes contre les actions suspectes.

Conclusion - Exemples d'analyse du Big Data

Enfin, nous pouvons dire qu'en utilisant des exemples d'analyse de Big Data, nous pouvons ajouter une grande valeur à divers secteurs et entreprises, où nous pouvons facilement découvrir le résultat de toute requête complexe simplement à partir d'un ensemble de données massif, et pouvons également prédire l'analyse future qui aidera pour prendre des décisions commerciales plus précises.

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Cela a été un guide pour des exemples d'analyse de Big Data. Ici, nous avons discuté des concepts de base de l'analyse de mégadonnées et des informations sur des exemples d'analyse de mégadonnées. Vous pouvez également consulter les articles suivants:

  1. Outils d'analyse de Big Data
  2. Questions d'entretiens chez Big Data
  3. Comment le Big Data modifie les établissements de santé
  4. Carrières en Big Data

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