Big Data Analytics - Att göra insikter till handling

Precis som hela universum och vår galax sägs ha bildats på grund av Big Bang-explosionen, på grund av så många tekniska framsteg, har data också ökat exponentiellt och lett till Big Data-explosionen. Dessa data kommer in från olika källor, har olika format, genereras med variabel hastighet och kan också innehålla inkonsekvenser. Således kan vi helt enkelt beteckna explosionen av sådana data som .Jag kommer att förklara följande ämnen i den här bloggen för att ge dig inblick i Big Data Analytics:

• Varför Big Data Analytics?
• Vad är Big Data Analytics?
• Big Data-verktyg
• Big Data-domäner
• Fall för stora dataanvändningar
• Trender inom Big Data Analytics

Varför Big Data Analytics?

Innan jag hoppar på för att berätta om vad som är Analytics, låt mig berätta varför det behövs. Låt mig också avslöja för er att vi skapar cirka 2,5 miljon byte data varje dag! Så nu när vi har ackumulerat Big Data kan vi inte heller ignorera det eller låta det förbli inaktiv och få det att gå till spillo.

Olika organisationer och sektorer över hela världen började anta Big Data Analytics för att få många fördelar. Big Data Analytics ger insikter som många företag förvandlar till handlingar och gör stora vinster såväl som upptäckter. Jag kommer att lista upp fyra sådana skäl tillsammans med intressanta exempel.

Den första anledningen är,

1. Gör smartare och effektivare organisation
   Låt mig berätta om en sådan organisation, New York Police Department (NYPD). NYPD använder briljant Big Data och analys för att upptäcka och identifiera brott innan de inträffar. De analyserar historiska arresteringsmönster och kartlägger dem sedan med händelser som federala helgdagar, lönedagar, trafikflöden, nederbörd etc.Detta hjälper dem att analysera informationen omedelbart genom att använda dessa datamönster. Big Data och analysstrategihjälperde identifierar brottsplatser, genom vilka de distribuerar sina tjänstemän till dessa platser. Genom att nå dessa platser innan brotten begås förhindrar de brott.
   
   
2. Optimera affärsverksamheten genom att analysera kundernas beteende De flesta organisationer använder beteendeanalys av kunder för att ge kundnöjdhet och därmed öka sin kundbas. Det bästa exemplet på detta är Amazon. Amazon är en av de bästa och mest använda e-handelswebbplatserna med en kundbas på cirka 300 miljoner. De använder kundens klickströmdata och historiska inköpsdata för att förse dem med anpassade resultat på anpassade webbsidor. Analyserar klick från varje besökare på deras webbplats hjälper dem att förstå deras webbplatsnavigeringsbeteende, vägar som användaren tog för att köpa produkten, vägar som ledde dem att lämna webbplatsen och mer. All denna information hjälper Amazon att förbättra sin användarupplevelse och därigenom förbättra sin försäljning och marknadsföring.
3. Kostnadsminskning Big data-teknologier och tekniska framsteg som cloud computing ger betydande kostnadsfördelar när det gäller lagring och bearbetning av Big Data. Låt mig berätta hur vården använder Big Data Analytics för att sänka sina kostnader. Patienter använder nuförtiden nya sensorenheter hemma eller ute, som skickar konstanta dataströmmar som kan övervakas och analyseras i realtid för att hjälpa patienter att undvika sjukhusvistelse genom att självhantera sina tillstånd.För sjukhuspatienter kan läkare använda prediktiv analys för att optimera resultaten och minska återintag.Parkland Hospital använder analys och prediktiv modellering för att identifiera högriskpatienter och förutsäga sannolika resultat när patienter skickas hem. Som ett resultat minskade Parkland 30-dagars återintag för patienter med hjärtsvikt med 31%och sparar 500 000 dollar per år.

Nya generationens produkter

Med förmågan att mäta kundernas behov och tillfredsställelse genom analys kommer kraften att ge kunderna vad de vill ha. Jag har hittat tre sådana intressanta produkter att citera här. Först , Googlesjälvkörande bilsom gör miljontals beräkningar på varje resa som hjälper bilen att bestämma när och var man ska svänga, om man ska sakta ner eller påskynda och när man ska byta körfält - samma beslut som en mänsklig förare tar bakom ratten.

De andra en ärNetflix som åtagit sig under två säsonger av sin extremt populära show House of Cards, genom att helt lita på Big Data Analytics! Förra året ökade Netflix sin amerikanska abonnentbas med 10% och tillförde nästan 20 miljoner abonnenter från hela världen.

De tredje exempel är en av de riktigt coola nya sakerna jag har stött på, är en smart yogamatta. Första gången du använder din smarta matta tar du dig igenom en serie rörelser för att kalibrera din kroppsform, storlek och personliga begränsningar. Den här personliga profilinformationen lagras i din Smart Mat-app och hjälper Smart Mat att upptäcka när du inte är i linje eller balans. Med tiden kommer det att utvecklas automatiskt med uppdaterade data när du förbättrar din yogapraxis.

Vad är Big Data Analytics?

Låt oss nu formellt definiera 'Vad är Big Data Analytics?' Big data-analys undersöker stora och olika typer av data för att avslöja dolda mönster, korrelationer och andra insikter. I grund och botten används Big Data Analytics till stor del av företag för att underlätta deras tillväxt och utveckling. Detta handlar huvudsakligen om att använda olika algoritmer för datautvinning på den givna datauppsättningen, som sedan hjälper dem att få bättre beslutsfattande.

Steg i Big Data Analytics

Dessa är följande steg involverade i Big Data Analytics-processen:

Typer av Big Data Analytics

Det finns fyra typer:

1. Beskrivande analys: Den använder dataggregation och datautvinning för att ge insikt i det förflutna och svara: 'Vad har hänt?' Den beskrivande analysen gör exakt vad namnet antyder, de ”beskriver” eller sammanfattar rådata och gör den tolkbar av människor.
2. Prediktiv analys: Den använder statistiska modeller och prognostekniker för att förstå framtiden och svara: 'Vad kan hända?' Prediktiv analys ger företag handlingsbara insikter baserat på data. Den ger uppskattningar om sannolikheten för ett framtida resultat.
3. Förskrivningsanalys: Den använder optimerings- och simuleringsalgoritmer för att ge råd om möjliga resultat och svar: 'Vad ska vi göra?' Det tillåter användare att 'ordinera' ett antal olika möjliga åtgärder och vägleda dem mot en lösning. I ett nötskal handlar denna analys om att ge råd.
4. Diagnostisk analys: Den används för att avgöra varför något hände tidigare. Det kännetecknas av tekniker som drill-down, datainsamling, datautvinning och korrelationer. Diagnostisk analys tar en djupare titt på data för att förstå de grundläggande orsakerna till händelserna.

Big Data Verktyg

Dessa är några av följande verktyg som används för Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache-bikupan , Kafka .

Big Data-domäner

• Sjukvård: Hälso- och sjukvård använder stor dataanalys för att minska kostnader, förutsäga epidemier, undvika sjukdomar som kan förebyggas och förbättra livskvaliteten i allmänhet. En av de mest utbreddatillämpningar av Big Data inom sjukvården är Electronic Health Record (EHR).
• Telekom: De är en av de viktigaste bidragsgivarna till Big Data. Telekomindustrin förbättrar kvaliteten på tjänsterna ochleder trafiken mer effektivt. Genom att analysera samtalsposter i realtid kan dessa företag identifiera bedrägligt beteende och agera på dem omedelbart. Marknadsdivisionen kan modifiera sina kampanjer för att bättre rikta sina kunder och använda insikter som erhållits för att utveckla nya produkter och tjänster.
• Försäkring: Dessa företag använder stor dataanalys för riskbedömning, upptäckt av bedrägerier, marknadsföring, kundinsikter, kundupplevelse och mer.
• Regering: Den indiska regeringen använde stor dataanalys för att få en uppskattning av handeln i landet. De använde centrala momsfakturor för att analysera i vilken utsträckning stater handlar med varandra.
• Finansiera: Banker och finansiella tjänsteföretag använder analyser för att skilja bedrägliga interaktioner från legitima affärstransaktioner. Analyssystemen föreslår omedelbara åtgärder, som att blockera oregelbundna transaktioner, vilket stoppar bedrägerier innan det inträffar och förbättrar lönsamheten.
• Bil: Rolls Royce som har omfamnat Big Data genom att montera hundratals sensorer i sina motorer och framdrivningssystem, som spelar in alla små detaljer om deras funktion. Förändringarna i data i realtid rapporteras till ingenjörer som kommer att bestämma den bästa åtgärden, till exempel schemalägga underhåll eller skicka ut teknikteam.
• Utbildning: Detta är ett fält där Big Data Analytics absorberas långsamt och gradvis.Genom att välja big data-driven teknik som ett inlärningsverktyg istället för traditionella föreläsningsmetoder förbättrades elevernas lärande och hjälpte lärarna att spåra deras prestationer bättre.
• Detaljhandeln: Detaljhandel inklusive e-handel och butiker använder i stor utsträckning Big Data Analytics för att optimera sin verksamhet. Till exempel Amazon, Walmart etc.

Fall för stora dataanvändningar

Det första användningsfallet som jag har tagit här är av Starbucks.

Det andra användningsfallet som jag vill dela med er är av Procter & Gamble.

Trender inom Big Data Analytics

Bilden nedan visar marknadsintäkter för Big Data imiljardAmerikanska dollar från 2011 till 2027.

Här är några Fakta och statistik av Forbes :

Karriärmöjligheter i Big Data Analytics:

• Lönaspekter: Den genomsnittliga lönen för analysjobben är cirka 94 167 dollar. Data Scientist har utsetts till det bästa jobbet i Amerika under tre år i rad, med en genomsnittlig grundlön på $ 110 000 och 4524 lediga jobb. I Indien har andelen analytiker som har löner som är mindre än 10 LAKs gått lägre procentandel av analytiker som tjänar mer än 15 LAK har ökat från 17% 2016 till tjugoett% 2017 till 22,3% 2018.
• Stora jobbmöjligheter: Företag som Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm och många fler anställer Big Data Analytics Professionals.

Kompetens

Det här är några av de färdigheter som krävs beroende på rollen inom Big Data Analytics:

• Grundläggande programmering: Man bör ha kunskap om åtminstone något allmänt programmeringsspråk som Java och Python.
• Statistisk och kvantitativ analys: Att ha en idé om statistik och kvantitativ analys är perfekt.
• Datalagring: Kunskap om SQL- och NoSQL-databaser krävs.
• Datavisualisering: Det är mycket viktigt att veta hur man visualiserar data för att kunna förstå insikterna och tillämpa den i handling.
• Specifik affärskunskap: Man måste nödvändigtvis vara medveten om verksamheten där de använder analyser för att optimera sin verksamhet.
• Beräkningsramar: Företrädesvis bör man veta om minst ett eller två verktyg som krävs för Big Data Analytics.

Nu när du känner till Big Data Analytics, kolla in av Edureka, ett pålitligt inlärningsföretag online med ett nätverk av mer än 250 000 nöjda elever spridda över hela världen. Edureka-kursen Big Data Hadoop-certifiering hjälper eleverna att bli experter på HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume och Sqoop med realtidsanvändningsfall på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.

slå samman sorteringsbeslutsträd 4 element

Har du en fråga till oss? Vänligen nämna det i kommentarfältet så återkommer vi till dig.