big data analytics (tsz. big data analyticses)
Ez az adatvezérelt döntéshozatal egyik kulcsa a modern világban – iparágaktól függetlenül.
A Big Data kifejezés olyan adathalmazokra utal, amelyek:
| Tulajdonság | Jelentés |
|---|---|
| Volume | Hatalmas mennyiségű adat (GB–PB) |
| Velocity | Gyors keletkezés és feldolgozás (valós idejű) |
| Variety | Sokféle típus: szöveg, kép, videó, szenzoradat |
| Veracity | Adatok megbízhatósága, pontossága |
| Value | Kinyerhető üzleti érték, tudás |
Az a folyamat, amely során ezeket a hatalmas, heterogén adatokat feldolgozzuk, majd mintákat, összefüggéseket, trendeket és betekintéseket nyerünk belőlük elemzési eszközökkel és algoritmusokkal.
| Kategória | Eszközök / Technológiák |
|---|---|
| Tárolás | Hadoop HDFS, Amazon S3, Google BigQuery |
| Feldolgozás | Apache Spark, Apache Flink, MapReduce |
| Adatbázisok | NoSQL: MongoDB, Cassandra, HBase |
| Stream feldolgozás | Kafka, Storm |
| Vizualizáció | Tableau, Power BI, Kibana |
| Programozás | Python (Pandas, NumPy, PySpark), R, Scala |
| Típus | Célja | Példa |
|---|---|---|
| Descriptive | „Mi történt?” – múlt elemzése | Eladási jelentés |
| Diagnostic | „Miért történt?” | Vevőlemorzsolódás okai |
| Predictive | „Mi fog történni?” | Előrejelzés mesterséges intelligenciával |
| Prescriptive | „Mit tegyünk most?” | Raktárkészlet optimalizálása |
| Real-time analytics | Azonnali döntés | Csalásészlelés banki tranzakciókban |
| Iparág | Big Data használata |
|---|---|
| Egészségügy | Diagnózis előrejelzés, gyógyszerkutatás |
| Pénzügy | Kockázatelemzés, csalásfelderítés |
| Kereskedelem | Vevői viselkedés elemzése, személyre szabott ajánlások |
| Logisztika | Útvonaloptimalizálás, szállítási előrejelzés |
| Gyártás | Prediktív karbantartás, IoT szenzoradat-elemzés |
| Marketing | Kampányhatékonyság elemzése, célzott reklám |
| Kihívás | Megoldás |
|---|---|
| Adatminőség (zajos, hiányos) | Adattisztítás, előfeldolgozás |
| Skálázhatóság | Elosztott rendszerek (Hadoop, Spark) |
| Adatbiztonság és etika | Titkosítás, hozzáférés-szabályozás, GDPR |
| Szakértői hiány | Data Science képzések, automatizálás |
| Valós idejű elemzés | Kafka, Flink, in-memory feldolgozás |
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("BigDataExample").getOrCreate()
df = spark.read.csv("sales_data.csv", header=True, inferSchema=True)
# Elemzés: havi bevétel összesítése
monthly_sales = df.groupBy("month").sum("revenue")
monthly_sales.show()
A Big Data Analytics lényege, hogy az adatokból értelmes, hasznos mintázatokat és döntéstámogatást nyerjünk, legyen szó pénzügyi kockázatról, személyre szabott ajánlatokról vagy valós idejű rendszerek optimalizálásáról. E technológia az egyik hajtóereje a digitális átalakulásnak.