Btec international level 3 it specification

A3 Analysing big data 
The challenges of analysing big data (large data sets) to aid businesses and organisations 
in making future decisions, including: 
•
implementing batch and streaming data processing as required, and ensuring 
the correct data is available for each system 
•
the need for high-level skills in using specialised software tools, e.g. JMP and 
applications for predictive analytics, data mining, text mining, forecasting and 
data optimisation to analyse large amounts of data 
•
online analytical processing (OLAP) technology to analyse multidimensional 
data quickly (manage volume, velocity, compatibility of data sets, accessing
all data), e.g. to complete complex calculations, carry out ‘what if’ scenarios, 
produce reports in different formats 
•
ensuring that data is valid, accurate, current, relevant, sufficient. 
A4 Types of business analytics 
The concepts of the four stages (or levels) of business analytics: 
•
descriptive analytics (or data mining) analyses data to uncover patterns. It can 
use data in real time to give a current picture, e.g. using online activity to target 
products or services at individual customers 
•
diagnostic analytics uses techniques, including data mining to identify the 
reasons for past success and failure 

---

U
NIT 
10:
B
IG 
D
ATA AND 
B
USINESS 
A
NALYTICS
Pearson BTEC International Level 3 Qualifications in Information Technology –
Specification – Issue 3 – September 2022 © Pearson Education Limited 2022 
143 
•
predictive analytics uses data mining and statistical modelling to analyse past 
and current data to identify potential challenges and opportunities for an 
organisation to make future forecasts 
•
prescriptive analytics uses data mining, statistical modelling and business 
forecasts to identify actions to be taken to improve performance.