Big Data Analytics - Gjør innsikt til handling

Denne bloggen handler om Big Data Analytics, dens betydning, hva det betyr, de forskjellige verktøyene som kreves for det og til slutt de forskjellige domenene og brukssakene.

Akkurat som hele universet og galaksen vår sies å ha dannet seg på grunn av Big Bang-eksplosjonen, har data også på grunn av så mange teknologiske fremskritt vokst eksponentielt og ført til Big Data-eksplosjonen. Disse dataene kommer fra forskjellige kilder, har forskjellige formater, genereres med variabel hastighet og kan også inneholde inkonsekvenser. Dermed kan vi ganske enkelt betegne eksplosjonen av slike data som .Jeg vil forklare følgende emner i denne bloggen for å gi deg innsikt i Big Data Analytics:

Hvorfor Big Data Analytics?

Før jeg hopper på for å fortelle deg om hva som er Analytics, la meg fortelle dere om hvorfor det er nødvendig. La meg også avsløre for dere at vi lager omtrent 2,5 milliarder byte data hver dag! Så nå som vi har samlet store data, kan vi verken ignorere det, eller la det forbli inaktiv og få det til å gå til spille.



Ulike organisasjoner og sektorer over hele verden begynte å ta i bruk Big Data Analytics for å få mange fordeler. Big Data Analytics gir innsikt som mange selskaper gjør om til handlinger og tjener enorme fortjenester i tillegg til funn. Jeg kommer til å liste opp fire slike grunner sammen med interessante eksempler.

Den første grunnen er,

  1. Gjør smartere og mer effektiv organisasjon
    La meg fortelle deg om en slik organisasjon, New York Police Department (NYPD). NYPD bruker briljant Big Data og analyse for å oppdage og identifisere forbrytelser før de oppstår. De analyserer historiske arrestmønstre og kartlegger dem deretter med hendelser som helligdager, lønningsdager, trafikkstrømmer, nedbør etc.Dette hjelper dem med å analysere informasjonen umiddelbart ved å bruke disse datamønstrene. Big Data og analysestrategihjelperde identifiserer kriminalitetssteder, der de distribuerer sine offiserer til disse stedene. Dermed ved å nå disse stedene før forbrytelsene ble begått, forhindrer de forekomst av kriminalitet.

  2. Optimaliser forretningsdriften ved å analysere kundenes atferd De fleste organisasjoner bruker atferdsanalyse av kunder for å gi kundetilfredshet og dermed øke kundebasen. Det beste eksemplet på dette er Amazon. Amazon er et av de beste og mest brukte netthandelsnettstedene med en kundebase på rundt 300 millioner. De bruker kundestrømdata og historiske kjøpsdata for å gi dem tilpassede resultater på tilpassede websider. Analyserer klikkene til hver besøkende på deres nettsider hjelper dem til å forstå deres nettstedsnavigasjonsatferd, stier brukeren tok for å kjøpe produktet, stier som førte dem til å forlate nettstedet og mer. All denne informasjonen hjelper Amazon med å forbedre brukeropplevelsen, og dermed forbedre salg og markedsføring.
  3. Kostnadsreduksjon Big data-teknologier og teknologiske fremskritt som cloud computing gir betydelige kostnadsfordeler når det gjelder lagring og prosessering av Big Data. La meg fortelle deg hvordan helsetjenester bruker Big Data Analytics for å redusere kostnadene. Pasienter bruker i dag nye sensorenheter hjemme eller ute, som sender konstant strømmer av data som kan overvåkes og analyseres i sanntid for å hjelpe pasienter med å unngå sykehusinnleggelse ved å selv administrere forholdene.For pasienter på sykehus kan leger bruke prediktiv analyse for å optimalisere resultatene og redusere reinnleggelser.Parkland Hospital bruker analyser og prediktiv modellering for å identifisere høyrisikopasienter og forutsi sannsynlige resultater når pasienter blir sendt hjem. Som et resultat reduserte Parkland 30-dagers reinnleggelser for pasienter med hjertesvikt, med 31%og sparer $ 500 000 årlig.

Ny generasjons produkter

Med muligheten til å måle kundenes behov og tilfredshet gjennom analyser, kommer kraften til å gi kundene det de vil ha. Jeg har funnet tre slike interessante produkter å sitere her. Først , Googleselvkjørende bilsom gjør millioner av beregninger på hver tur som hjelper bilen med å bestemme når og hvor den skal svinge, om den skal bremse eller øke hastigheten, og når den skal bytte kjørefelt - de samme beslutningene som en menneskelig sjåfør tar bak rattet.

De sekund en erNetflix som forpliktet seg i to sesonger av sitt ekstremt populære show House of Cards, ved å stole helt på Big Data Analytics! I fjor økte Netflix sin amerikanske abonnentbase med 10% og la til nesten 20 millioner abonnenter fra hele verden.

De tredje eksempel er en av de virkelig kule nye tingene jeg har kommet over, er en smart yogamatte. Første gang du bruker Smart Mat, vil det ta deg gjennom en serie bevegelser for å kalibrere kroppsform, størrelse og personlige begrensninger. Denne personlige profilinformasjonen lagres i Smart Mat-appen din og hjelper Smart Mat med å oppdage når du er ute av justering eller balanse. Over tid vil den automatisk utvikle seg med oppdaterte data når du forbedrer din Yoga-praksis.

Hva er Big Data Analytics?

La oss nå definere formelt 'Hva er Big Data Analytics?' Big data analytics undersøker store og forskjellige typer data for å avdekke skjulte mønstre, sammenhenger og annen innsikt. I utgangspunktet brukes Big Data Analytics i stor grad av selskaper for å lette deres vekst og utvikling. Dette involverer hovedsakelig å bruke forskjellige data mining-algoritmer på det gitte datasettet, som vil hjelpe dem med bedre beslutningstaking.

Stadier i Big Data Analytics

Dette er følgende trinn involvert i Big Data Analytics-prosessen:

Typer Big Data Analytics

Det er fire typer:

  1. Beskrivende analyse: Den bruker dataaggregering og datautvinning for å gi innsikt i fortiden og svare: 'Hva har skjedd?' Den beskrivende analysen gjør nøyaktig hva navnet antyder, de “beskriver” eller oppsummerer rådata og gjør det tolkbart av mennesker.
  2. Prediktiv analyse: Den bruker statistiske modeller og prognoseteknikker for å forstå fremtiden og svare: 'Hva kan skje?' Prediktiv analyse gir bedrifter handlingsbar innsikt basert på data. Det gir estimater om sannsynligheten for et fremtidig utfall.
  3. Prescriptive Analytics: Den bruker optimaliserings- og simuleringsalgoritmer for å gi råd om mulige resultater og svar: 'Hva skal vi gjøre?' Det lar brukerne 'foreskrive' en rekke forskjellige mulige handlinger og veilede dem mot en løsning. I et nøtteskall handler denne analysen om å gi råd.
  4. Diagnostisk analyse: Den brukes til å bestemme hvorfor noe skjedde tidligere. Det kjennetegnes av teknikker som drill-down, dataoppdagelse, datautvinning og korrelasjoner. Diagnostisk analyse tar en dypere titt på data for å forstå grunnårsakene til hendelsene.

Stor Data Verktøy

Dette er noen av følgende verktøy som brukes for Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .

Big Data-domener

  • Helsevesen: Helsevesen bruker big data-analyse for å redusere kostnadene, forutsi epidemier, unngå sykdommer som kan forebygges og forbedre livskvaliteten generelt. En av de mest utbredteanvendelser av Big Data i helsevesenet er Electronic Health Record (EHRs).
  • Telekom: De er en av de viktigste bidragsyterne til Big Data. Telekomindustrien forbedrer kvaliteten på tjenestene ogruter trafikken mer effektivt. Ved å analysere samtaledataposter i sanntid, kan disse selskapene identifisere uredelig atferd og handle på dem umiddelbart. Markedsdivisjonen kan endre kampanjene sine for å målrette kundene bedre og bruke innsikt som er oppnådd for å utvikle nye produkter og tjenester.
  • Forsikring: Disse selskapene bruker stordataanalyse for risikovurdering, oppdagelse av svindel, markedsføring, kundeinnsikt, kundeopplevelse og mer.
  • Myndighetene: Den indiske regjeringen brukte analyse av stordata for å få et estimat på handelen i landet. De brukte sentrale omsetningsfakturaer for å analysere i hvilken grad stater handler med hverandre.
  • Finansiere: Banker og finansielle tjenestefirmaer bruker analyse for å skille falske interaksjoner fra legitime forretningstransaksjoner. Analysesystemene foreslår umiddelbare handlinger, for eksempel blokkering av uregelmessige transaksjoner, som stopper svindel før det skjer og forbedrer lønnsomheten.
  • Bil: Rolls Royce som har omfavnet Big Data ved å montere hundrevis av sensorer i motorene og fremdriftssystemene, som registrerer alle små detaljer om driften. Endringene i data i sanntid rapporteres til ingeniører som vil bestemme den beste handlingen, for eksempel planlegging av vedlikehold eller utsendelse av ingeniørteam.
  • Utdanning: Dette er ett felt der Big Data Analytics absorberes sakte og gradvis.Ved å velge big data-teknologi som læringsverktøy i stedet for tradisjonelle forelesningsmetoder, forbedret læringen til studentene og hjalp lærerne til å spore resultatene bedre.
  • Detaljhandel: Detaljhandel inkludert e-handel og butikker bruker mye data fra Big Data for å optimalisere virksomheten. For eksempel Amazon, Walmart etc.

Big Data brukstilfeller

Den første brukssaken jeg har tatt her er av Starbucks.

Den andre brukssaken jeg vil dele med dere er av Procter & Gamble.

Trender i Big Data Analytics

Bildet nedenfor viser markedsinntektene til Big Data imilliarderAmerikanske dollar fra 2011 til 2027.

Her er det noe Fakta og statistikk av Forbes :

Karrieremuligheter i Big Data Analytics:

  • Lønnsaspekter: Gjennomsnittlig lønn for analysejobber er rundt $ 94 167. Data Scientist har blitt kåret til den beste jobben i Amerika i tre år, med en median grunnlønn på $ 110 000 og 4524 stillinger. I India har prosentandelen analytikere som har lønn under 10 Lakhs gått lavere prosentandel av analytikere som tjener mer enn 15 Lakhs, har økt fra 17% i 2016 til tjueen% i 2017 til 22,3% i 2018.
  • Store jobbmuligheter: Bedrifter som Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm og mange flere ansetter Big Data Analytics Professionals.

Skillset

Dette er noen av ferdighetene som kreves avhengig av rollen i Big Data Analytics:

  • Grunnleggende programmering: Man bør ha kunnskap om i det minste noe generelt programmeringsspråk som Java og Python.
  • Statistisk og kvantitativ analyse: Å ha en idé om statistikk og kvantitativ analyse er ideell.
  • Datavarehus: Kunnskap om SQL- og NoSQL-databaser kreves.
  • Datavisualisering: Det er veldig viktig å vite hvordan du visualiserer dataene for å kunne forstå innsikten og bruke den i handling.
  • Spesifikk forretningskunnskap: Man må nødvendigvis være klar over virksomheten der de bruker analyser for å optimalisere driften.
  • Beregningsrammer: Fortrinnsvis bør man vite om minst ett eller to verktøy som kreves for Big Data Analytics.

Nå som du kjenner Big Data Analytics, sjekk ut av Edureka, et pålitelig online læringsfirma med et nettverk av mer enn 250 000 fornøyde elever spredt over hele verden. Edureka Big Data Hadoop Certification Training-kurset hjelper elever å bli eksperter på HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume og Sqoop ved å bruke sanntidsbruk på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.

hvordan du skriver en tostring-metode i java

Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.