Big Data Analytics - At sætte indsigt i gang

Ligesom hele universet og vores galakse siges at have dannet sig på grund af Big Bang-eksplosionen, har data også på grund af så mange teknologiske fremskridt vokset eksponentielt, hvilket førte til Big Data-eksplosionen. Disse data kommer fra forskellige kilder, har forskellige formater, genereres med variabel hastighed og kan også indeholde uoverensstemmelser. Således kan vi blot betegne eksplosionen af ​​sådanne data som .Jeg vil forklare følgende emner i denne blog for at give dig indsigt i Big Data Analytics:

• Hvorfor Big Data Analytics?
• Hvad er Big Data Analytics?
• Big Data-værktøjer
• Big Data-domæner
• Tilfælde til brug af store data
• Tendenser i Big Data Analytics

Hvorfor Big Data Analytics?

Før jeg hopper på for at fortælle dig, hvad der er Analytics, lad mig fortælle jer, hvorfor det er nødvendigt. Lad mig også afsløre for jer, at vi opretter omkring 2,5 quintillion byte data hver dag! Så nu hvor vi har akkumuleret Big Data, kan vi hverken ignorere det eller lade det forblive inaktiv og få det til at gå til spilde.

Forskellige organisationer og sektorer over hele kloden begyndte at vedtage Big Data Analytics for at opnå mange fordele. Big Data Analytics giver indsigt, som mange virksomheder forvandler sig til handlinger og tjener enorme overskud såvel som opdagelser. Jeg vil liste fire sådanne grunde sammen med interessante eksempler.

Den første grund er,

1. Gør smartere og mere effektiv organisation
   Lad mig fortælle dig om en sådan organisation, New York Police Department (NYPD). NYPD bruger glimrende Big Data og analyser til at opdage og identificere forbrydelser, før de opstår. De analyserer historiske arrestationsmønstre og kortlægger dem derefter med begivenheder som føderale helligdage, lønningsdage, trafikstrømme, nedbør osv.Dette hjælper dem med at analysere informationen med det samme ved at bruge disse datamønstre. Big Data og analysestrategihjælperde identificerer kriminelle steder, hvorigennem de indsætter deres officerer til disse steder. Ved at nå disse steder inden forbrydelserne blev begået forhindrer de således kriminalitet.
   
   
2. Optimer forretningsdriften ved at analysere kundeadfærd De fleste organisationer bruger adfærdsanalyse af kunder for at give kundetilfredshed og dermed øge deres kundebase. Det bedste eksempel på dette er Amazon. Amazon er et af de bedste og mest anvendte e-handelswebsteder med en kundebase på ca. 300 millioner. De bruger kundestrømdata og historiske købsdata til at give dem tilpassede resultater på tilpassede websider. Analyserer klik fra hver besøgende på deres hjemmeside hjælper dem med at forstå deres webstedsnavigationsadfærd, stier, som brugeren tog for at købe produktet, stier, der førte dem til at forlade webstedet og mere. Al denne information hjælper Amazon med at forbedre deres brugeroplevelse og derved forbedre deres salg og markedsføring.
3. Omkostningsreduktion Big data-teknologier og teknologiske fremskridt som cloud computing medfører betydelige omkostningsfordele, når det kommer til at gemme og behandle Big Data. Lad mig fortælle dig, hvordan sundhedsydelser bruger Big Data Analytics til at reducere deres omkostninger. Patienter bruger i dag nye sensorenheder, når de er hjemme eller udenfor, der sender konstante strømme af data, der kan overvåges og analyseres i realtid for at hjælpe patienter med at undgå indlæggelse ved selv at administrere deres forhold.For hospitaliserede patienter kan læger bruge forudsigende analyser til at optimere resultater og reducere genindlæggelser.Parkland Hospital bruger analyser og forudsigende modellering til at identificere højrisikopatienter og forudsige sandsynlige resultater, når patienter er sendt hjem. Som et resultat reducerede Parkland 30-dages genindlæggelser til patienter med hjertesvigt med 31%og sparer $ 500.000 årligt.

Ny generation af produkter

Med evnen til at måle kundernes behov og tilfredshed gennem analyser kommer kraften til at give kunderne det, de ønsker. Jeg har fundet tre sådanne interessante produkter at citere her. Først , Googleselvkørende bilder foretager millioner af beregninger på hver tur, der hjælper bilen med at beslutte, hvornår og hvor den skal dreje, om den vil sætte farten ned eller fremskynde, og hvornår den skal skifte kørebane - de samme beslutninger, som en menneskelig chauffør tager bag rattet.

Det anden den ene erNetflix, der engagerede sig i to sæsoner af sit ekstremt populære show House of Cards ved helt at stole på Big Data Analytics! Sidste år voksede Netflix sin amerikanske abonnentbase med 10% og tilføjede næsten 20 millioner abonnenter fra hele verden.

Det tredje eksempel er en af ​​de rigtig seje nye ting, jeg er stødt på, er en smart yogamåtte. Første gang du bruger din Smart Mat, tager det dig gennem en række bevægelser for at kalibrere din kropsform, størrelse og personlige begrænsninger. Disse personlige profiloplysninger er gemt i din Smart Mat-app og hjælper Smart Mat med at registrere, når du er ude af justering eller balance. Over tid vil det automatisk udvikle sig med opdaterede data, når du forbedrer din yogapraksis.

Hvad er Big Data Analytics?

Lad os nu formelt definere 'Hvad er Big Data Analytics?' Big data-analyse undersøger store og forskellige typer data for at afdække skjulte mønstre, korrelationer og anden indsigt. Dybest set bruges Big Data Analytics stort set af virksomheder til at lette deres vækst og udvikling. Dette involverer hovedsageligt forskellige data mining algoritmer på det givne datasæt, som derefter hjælper dem med bedre beslutningstagning.

Stadier i Big Data Analytics

Dette er følgende faser involveret i Big Data Analytics-processen:

Typer af Big Data Analytics

Der er fire typer:

1. Beskrivende analyse: Det bruger dataaggregering og datamining til at give indsigt i fortiden og svare: 'Hvad er der sket?' Den beskrivende analyse gør nøjagtigt, hvad navnet antyder, de “beskriver” eller opsummerer rådata og gør dem fortolkelige af mennesker.
2. Forudsigende analyse: Det bruger statistiske modeller og prognoseteknikker til at forstå fremtiden og svare: 'Hvad kan der ske?' Prediktiv analyse giver virksomheder handlingsbar indsigt baseret på data. Det giver skøn over sandsynligheden for et fremtidigt resultat.
3. Receptpligtig analyse: Det bruger optimerings- og simuleringsalgoritmer til at rådgive om mulige resultater og svar: 'Hvad skal vi gøre?' Det giver brugerne mulighed for at 'ordinere' en række forskellige mulige handlinger og guide dem hen imod en løsning. Kort sagt handler denne analyse om rådgivning.
4. Diagnostisk analyse: Det bruges til at bestemme, hvorfor noget skete tidligere. Det er kendetegnet ved teknikker som nedbrydning, datafinding, dataudvinding og korrelationer. Diagnostisk analyse tager et dybere kig på data for at forstå de grundlæggende årsager til begivenhederne.

Big Data Værktøjer

Dette er nogle af følgende værktøjer, der bruges til Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .

Big Data-domæner

• Sundhedspleje: Sundhedsvæsen bruger big data-analyse til at reducere omkostninger, forudsige epidemier, undgå sygdomme, der kan forebygges, og generelt forbedre livskvaliteten. En af de mest udbredteanvendelser af Big Data i sundhedsvæsenet er Electronic Health Record (EHR'er).
• Telekommunikation: De er en af ​​de mest betydningsfulde bidragydere til Big Data. Telekomindustrien forbedrer servicekvaliteten ogruter mere effektivt. Ved at analysere opkaldsdata i realtid kan disse virksomheder identificere bedragerisk adfærd og reagere på dem med det samme. Marketingafdelingen kan ændre sine kampagner for bedre at målrette sine kunder og bruge indsigt opnået til at udvikle nye produkter og tjenester.
• Forsikring: Disse virksomheder bruger big data-analyser til risikovurdering, afsløring af svig, marketing, kundeindsigt, kundeoplevelse og mere.
• Regering: Den indiske regering brugte big data-analyse til at få et skøn over handelen i landet. De brugte centrale momsfakturaer til at analysere, i hvilket omfang stater handler med hinanden.
• Finansiere: Banker og finansielle serviceselskaber bruger analyser til at differentiere falske interaktioner fra legitime forretningstransaktioner. Analysesystemerne foreslår øjeblikkelige handlinger, såsom blokering af uregelmæssige transaktioner, som stopper svindel inden det sker og forbedrer rentabiliteten.
• Automobil: Rolls Royce, der har omfavnet Big Data ved at montere hundreder af sensorer i sine motorer og fremdrivningssystemer, der registrerer hver eneste lille detalje om deres drift. Ændringerne i data i realtid rapporteres til ingeniører, der vil beslutte den bedste fremgangsmåde såsom planlægning af vedligeholdelse eller afsendelse af tekniske teams.
• Uddannelse: Dette er et felt, hvor Big Data Analytics absorberes langsomt og gradvist.Valg af big data-drevet teknologi som et læringsværktøj i stedet for traditionelle forelæsningsmetoder, forbedrede elevernes læring såvel som hjalp lærerne til at spore deres præstationer bedre.
• Detailhandel: Detailhandel inklusive e-handel og i butikker bruger i vid udstrækning Big Data Analytics til at optimere deres forretning. For eksempel Amazon, Walmart osv.

Tilfælde til brug af store data

Den første brugssag, som jeg har taget her, er af Starbucks.

Den anden brugssag, som jeg vil dele med jer, er af Procter & Gamble.

Tendenser i Big Data Analytics

Billedet nedenfor viser markedsindtægter fra Big Data imilliardAmerikanske dollars fra året 2011 til 2027.

Her er nogle Fakta og statistik af Forbes :

Karriereudsigter i Big Data Analytics:

• Lønaspekter: Den gennemsnitlige løn for analytiske job er omkring $ 94.167. Data Scientist er blevet udnævnt til det bedste job i Amerika i tre år i træk med en gennemsnitlig grundløn på $ 110.000 og 4.524 jobåbninger. I Indien er procentdelen af ​​analytikere, der betaler lønninger mindre end INR 10 Lakhs, steget lavere procentdel af analytikere, der tjener mere end INR 15 Lakhs er steget fra 17% i 2016 til enogtyve% i 2017 til 22,3% i 2018.
• Kæmpe jobmuligheder: Virksomheder som Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm og mange flere ansætter Big Data Analytics Professionals.

Færdigheder

Dette er nogle af de færdigheder, der kræves afhængigt af rollen inden for Big Data Analytics:

• Grundlæggende programmering: Man skal have viden om i det mindste noget programmeringssprog til generelle formål som Java og Python.
• Statistisk og kvantitativ analyse: At have en idé om statistik og kvantitativ analyse er ideel.
• Datalagring: Kendskab til SQL- og NoSQL-databaser er påkrævet.
• Datavisualisering: Det er meget vigtigt at vide, hvordan man visualiserer dataene for at kunne forstå indsigten og anvende dem i aktion.
• Specifik forretningskendskab: Man skal nødvendigvis være opmærksom på den forretning, hvor de anvender analyser for at optimere deres drift.
• Beregningsrammer: Fortrinsvis skal man vide om mindst et eller to værktøjer, der kræves til Big Data Analytics.

Nu hvor du kender Big Data Analytics, skal du tjekke af Edureka, et pålideligt online læringsfirma med et netværk på mere end 250.000 tilfredse elever spredt over hele kloden. Edureka Big Data Hadoop-certificeringskursus hjælper elever med at blive eksperter i HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume og Sqoop ved hjælp af realtidsanvendelsessager på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance domæne.

hvordan man analyserer xml-filen i java

Har du et spørgsmål til os? Nævn det i kommentarfeltet, og vi vender tilbage til dig.