Malaking Data Analytics - Ginagawang Aksyon ang Mga Pananaw

Ang blog na ito ay tungkol sa Big Data Analytics, ang kahalagahan nito, kung ano ang ibig sabihin nito, ang iba't ibang mga tool na kinakailangan para dito at panghuli sa iba't ibang mga domain at paggamit ng mga kaso.

Tulad ng buong uniberso at ang ating kalawakan ay sinasabing nabuo dahil sa pagsabog ng Big Bang, katulad din, dahil sa napakaraming pagsulong sa teknolohikal, ang data ay lumalaki din nang mabilis na humantong sa pagsabog ng Big Data. Ang data na ito ay nagmula sa iba't ibang mga mapagkukunan, may iba't ibang mga format, nabuo sa isang variable rate at maaari ring maglaman ng hindi pagkakapare-pareho. Sa gayon, maaari lamang nating termin ang pagsabog ng naturang data bilang .Ipapaliwanag ko ang mga sumusunod na paksa sa blog na ito upang mabigyan ka ng mga pananaw sa Big Data Analytics:



Bakit Malaking Data Analytics?

Bago ako tumalon upang sabihin sa iyo ang tungkol sa kung ano ang Analytics, hayaan mong sabihin ko sa iyo ang mga lalaki tungkol sa kung bakit ito kinakailangan. Hayaan mo rin akong ibunyag sa inyo na lumilikha kami ng halos 2.5 quintillion bytes ng data araw-araw! Kaya't naipon na namin ang Big Data, ni hindi natin ito kayang balewalain o maaari din nating hayaang manatiling idle at gawin itong basura.



Ang iba't ibang mga samahan at sektor sa buong mundo ay nagsimulang gumamit ng Big Data Analytics upang makakuha ng maraming mga benepisyo. Nagbibigay ang Big Data Analytics ng mga pananaw kung aling maraming mga kumpanya ang nagiging mga pagkilos at gumagawa ng malaking kita pati na rin ang mga tuklas. Ililista ko ang apat na gayong mga kadahilanan kasama ang mga kagiliw-giliw na halimbawa.

Ang unang dahilan ay,



  1. Paggawa ng Mas Matalinong at Mas Mahusay na Organisasyon
    Hayaan mong sabihin ko sa iyo ang tungkol sa isang nasabing samahan, ang New York Police Department (NYPD). Mahusay na ginagamit ng NYPD ang Big Data at analytics upang makita at kilalanin ang mga krimen bago mangyari. Sinusuri nila ang mga makasaysayang pattern ng pag-aresto at pagkatapos ay nai-mapa ang mga ito sa mga kaganapan tulad ng federal holiday, payday, traffic flow, ulan atbp.Ito ay tumutulong sa kanila sa pag-aralan kaagad ang impormasyon sa pamamagitan ng paggamit ng mga pattern ng data na ito. Malaking diskarte sa Data at analyticstumutulongkinikilala nila ang mga lokasyon ng krimen, kung saan inilalagay ang kanilang mga opisyal sa mga lokasyon na ito. Sa gayon sa pamamagitan ng pag-abot sa mga lokasyon na ito bago nagawa ang mga krimen, pinipigilan nila ang pagkakaroon ng krimen.

  2. I-optimize ang Mga Pagpapatakbo ng Negosyo sa pamamagitan ng Pagsusuri sa Pag-uugali ng Customer Karamihan sa mga organisasyon ay gumagamit ng behavioral analytics ng mga customer upang maibigay ang kasiyahan ng customer at samakatuwid, taasan ang base ng kanilang customer. Ang pinakamahusay na halimbawa nito ay ang Amazon. Ang Amazon ay isa sa pinakamahusay at pinakalawak na ginagamit na mga website ng e-commerce na may base ng customer na halos 300 milyon. Gumagamit sila ng data ng pag-click sa stream ng customer at data ng makasaysayang pagbili upang mabigyan sila ng na-customize na mga resulta sa na-customize na mga web page. Pagsusuri ang mga pag-click ng bawat bisita sa kanilang website ay tumutulong sa kanila na maunawaan ang kanilang pag-uugali sa pag-navigate sa site, mga landas na tinahak ng gumagamit upang bilhin ang produkto, mga landas na humantong sa kanila na umalis sa site at marami pa. Ang lahat ng impormasyong ito ay tumutulong sa Amazon upang mapagbuti ang kanilang karanasan sa gumagamit, sa gayon pagbutihin ang kanilang mga benta at marketing.
  3. Pagbawas ng Gastos Ang mga malalaking teknolohiya ng data at mga pagsulong sa teknolohiya tulad ng cloud computing ay nagdudulot ng makabuluhang mga bentahe sa gastos pagdating sa pag-iimbak at pagproseso ng Big Data. Hayaan mong sabihin ko sa iyo kung paano ginagamit ng pangangalagang pangkalusugan ang Big Data Analytics upang mabawasan ang kanilang mga gastos. Ang mga pasyente sa kasalukuyan ay gumagamit ng mga bagong aparato ng sensor kapag nasa bahay o labas, na nagpapadala ng patuloy na daloy ng data na maaaring subaybayan at suriin nang real-time upang matulungan ang mga pasyente na maiwasan ang ospital sa pamamagitan ng pamamahala ng sarili ng kanilang mga kundisyon.Para sa mga pasyente na na-ospital, ang mga manggagamot ay maaaring gumamit ng mahuhulaan na analytics upang ma-optimize ang mga kinalabasan at mabawasan ang mga muling pagpapadala.Gumagamit ang Hospital ng Parkland ng analytics at mahuhulaan na pagmomodelo upang makilala ang mga pasyente na may mataas na peligro at hulaan ang mga posibleng resulta kapag nauwi na ang mga pasyente. Bilang isang resulta, nabawasan ng Parkland ang 30-araw na muling pagpapadala para sa mga pasyente na may kabiguan sa puso, ng 31%, nakakatipid ng $ 500,000 taun-taon.

Mga Bagong Produkto ng Henerasyon

Gamit ang kakayahang masukat ang mga pangangailangan ng customer at kasiyahan sa pamamagitan ng analytics, nagmumula ang kapangyarihan na bigyan ang mga customer ng gusto nila. Natagpuan ko ang tatlong ganoong kagiliw-giliw na mga produkto upang mag-quote dito. Una , Google'skotse na nagmamaneho ng sarilina gumagawa ng milyun-milyong mga kalkulasyon sa bawat biyahe na makakatulong sa kotse na magpasya kung kailan at saan liliko, kung babagal o magpapabilis at kailan magpapalit ng mga linya - ang parehong mga desisyon na ginagawa ng isang drayber ng tao sa likod ng gulong.

Ang pangalawa isa ayAng Netflix na nakatuon sa loob ng dalawang panahon ng labis na tanyag na palabas na House of Cards, sa pamamagitan ng ganap na pagtitiwala sa Big Data Analytics! Noong nakaraang taon, lumago ang Netflix sa base ng subscriber ng US ng 10% at nagdagdag ng halos 20 milyong mga tagasuskribi mula sa buong mundo.



Ang pangatlo Ang halimbawa ay isa sa mga talagang cool na bagong bagay na naranasan ko, ay isang matalinong yoga mat. Sa kauna-unahang pagkakataon na ginamit mo ang iyong Smart Mat, dadalhin ka nito sa isang serye ng mga paggalaw upang i-calibrate ang iyong hugis ng katawan, laki at personal na mga limitasyon. Ang impormasyong personal na profile na ito ay nakaimbak sa iyong Smart Mat App at makakatulong sa Smart Mat na matukoy kapag wala ka sa pagkakahanay o balanse. Sa paglipas ng panahon, awtomatiko itong magbabago sa na-update na data habang pinagbuti mo ang iyong pagsasanay sa Yoga.

Ano ang Big Data Analytics?

Ngayon pormal nating tukuyin ang 'Ano ang Malaking Data Analytics?' Sinusuri ng malaking data analytics ang malaki at iba't ibang mga uri ng data upang alisan ng takip ang mga nakatagong mga pattern, ugnayan at iba pang mga pananaw. Talaga, ang Big Data Analytics ay higit na ginagamit ng mga kumpanya upang mapabilis ang kanilang paglago at pag-unlad. Pangunahing kasama nito ang paglalapat ng iba't ibang mga data mining algorithm sa ibinigay na hanay ng data, na makakatulong sa kanila sa mas mahusay na paggawa ng desisyon.

Mga yugto sa Big Data Analytics

Ito ang mga sumusunod na yugto na kasangkot sa proseso ng Big Data Analytics:

Mga uri ng Big Data Analytics

Mayroong apat na uri:

  1. Naglarawang Analytics: Gumagamit ito ng pagsasama-sama ng data at pagmimina ng data upang magbigay ng pananaw sa nakaraan at sagutin: 'Ano ang nangyari?' Ginagawa mismo ng naglalarawang analytics kung ano ang ipinahihiwatig ng pangalan na 'inilalarawan' nila o nagbubuod ng hilaw na data at ginawang mabibigyan ng kahulugan ng mga tao.
  2. Hulaang Analytics: Gumagamit ito ng mga modelo ng istatistika at mga diskarte sa pagtataya upang maunawaan ang hinaharap at sagutin: 'Ano ang maaaring mangyari?' Nagbibigay ang mahuhulaan na analytics sa mga kumpanya ng mga naaaksyong pananaw batay sa data. Nagbibigay ito ng mga pagtatantya tungkol sa posibilidad ng isang hinaharap na kinalabasan.
  3. Niresetang Analytics: Gumagamit ito ng mga algorithm sa pag-optimize at simulation sa payo sa mga posibleng kalalabasan at sagot: 'Ano ang dapat nating gawin?' Pinapayagan ang mga gumagamit na 'magreseta' ng iba't ibang mga posibleng pagkilos at gabayan sila patungo sa isang solusyon. Sa madaling sabi, ang analytics na ito ay tungkol sa pagbibigay ng payo.
  4. Diagnostic Analytics: Ginagamit ito upang matukoy kung bakit may nangyari sa nakaraan. Ito ay nailalarawan sa pamamagitan ng mga diskarte tulad ng drill-down, pagtuklas ng data, pagmimina ng data at mga ugnayan. Ang diagnostic analytics ay tumitingin ng mas malalim sa data upang maunawaan ang mga pangunahing sanhi ng mga kaganapan.

Malaking Data Mga kasangkapan

Ito ang ilan sa mga sumusunod na tool na ginamit para sa Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .

Malaking Mga Domain ng Data

  • Pangangalaga sa kalusugan: Gumagamit ang pangangalagang pangkalusugan ng malaking data analytics upang mabawasan ang mga gastos, mahulaan ang mga epidemya, maiwasan ang mga maiiwasang sakit at pagbutihin ang kalidad ng buhay sa pangkalahatan. Isa sa pinakalaganapmga aplikasyon ng Big Data sa pangangalagang pangkalusugan ay Electronic Health Record (EHRs).
  • Telecom: Ang mga ito ay isa sa mga pinaka makabuluhang nagbibigay sa Big Data. Ang industriya ng Telecom ay nagpapabuti ng kalidad ng serbisyo atmas epektibo ang mga ruta sa trapiko Sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga tala ng data ng tawag sa real-time, maaaring makilala ng mga kumpanyang ito ang mapanlinlang na pag-uugali at agad na kumilos sa kanila. Maaaring baguhin ng dibisyon sa marketing ang mga kampanya nito upang mas mahusay na ma-target ang mga customer nito at gumamit ng mga pananaw na nakuha upang makabuo ng mga bagong produkto at serbisyo.
  • Seguro: Gumagamit ang mga kumpanyang ito ng malaking data analytics para sa pagtatasa ng peligro, pagtuklas ng pandaraya, marketing, pananaw sa customer, karanasan sa customer at marami pa.
  • Pamahalaan: Gumamit ang pamahalaan ng India ng malaking data analytics upang makakuha ng isang pagtatantya ng kalakalan sa bansa. Gumamit sila ng mga invoice sa buwis sa Central sales upang pag-aralan ang lawak ng mga estado na nakikipagkalakalan sa bawat isa.
  • Pananalapi: Ang mga bangko at kumpanya ng serbisyo sa pananalapi ay gumagamit ng analytics upang makilala ang mapanlinlang na pakikipag-ugnayan mula sa mga lehitimong transaksyon sa negosyo. Ang mga sistema ng analytics ay nagmumungkahi ng agarang mga pagkilos, tulad ng pagharang sa mga hindi regular na transaksyon, na humihinto sa pandaraya bago ito maganap at nagpapabuti sa kakayahang kumita.
  • Kotse: Rolls Royce na yumakap sa Big Data sa pamamagitan ng paglalagay ng daan-daang mga sensor sa mga engine at propulsyon system nito, na nagtatala ng bawat maliliit na detalye tungkol sa kanilang operasyon. Ang mga pagbabago sa data sa real-time ay iniulat sa mga inhinyero na magpapasya sa pinakamahusay na kurso ng pagkilos tulad ng pag-iiskedyul ng pag-iiskedyul o pagpapadala ng mga pangkat ng engineering.
  • Edukasyon: Ito ay isang larangan kung saan ang Big Data Analytics ay hinahangad nang mabagal at dahan-dahan.Ang pag-opt para sa malaking teknolohiya na pinalakas ng data bilang isang tool sa pag-aaral sa halip na tradisyonal na mga pamamaraan ng panayam, pinahusay ang pag-aaral ng mga mag-aaral pati na rin tinulungan ang mga guro na mas mahusay na masubaybayan ang kanilang pagganap.
  • Tingi: Ang tingi kasama ang e-commerce at mga in-store ay malawakang gumagamit ng Big Data Analytics upang ma-optimize ang kanilang negosyo. Halimbawa, Amazon, Walmart atbp.

Mga Kaso ng Paggamit ng Big Data

Ang unang kaso ng paggamit na kinuha ko dito ay sa Starbucks.

Ang pangalawang kaso ng paggamit na nais kong ibahagi sa inyo ay ng Procter & Gamble.

Mga uso sa Big Data Analytics

Ang larawan sa ibaba ay naglalarawan ng kita sa merkado ng Big Data sabilyonMga dolyar ng Estados Unidos mula taong 2011 hanggang 2027.

Narito ang ilan Katotohanan at Istatistika ni Forbes :

Mga prospect ng karera sa Big Data Analytics:

  • Mga Aspeto sa Bayad: Ang average na suweldo ng mga trabaho sa analytics ay humigit-kumulang na $ 94,167. Ang Data Scientist ay pinangalanan na pinakamahusay na trabaho sa Amerika sa loob ng tatlong taong tumatakbo, na may median na batayang sahod na $ 110,000 at 4,524 job openings. Sa India ang porsyento ng mga propesyonal sa analytics na namumuno sa mga suweldo na mas mababa sa INR 10 Lakhs ay nawala ang mas mababang porsyento ng mga propesyonal sa analytics na kumita ng higit sa INR 15 Lakhs ay nadagdagan mula sa 17% noong 2016 hanggang dalawampu't isa% sa 2017 hanggang 22.3% sa 2018.
  • Napakalaking Mga Pagkakataon sa Trabaho: Ang mga kumpanya tulad ng Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm at marami pang iba ay kumukuha ng mga Professional sa Big Data Analytics.

Skillset

Ito ang ilan sa mga kasanayan na kinakailangan depende sa papel na ginagampanan sa larangan ng Big Data Analytics:

  • Pangunahing programa: Ang isa ay dapat magkaroon ng kaalaman tungkol sa hindi bababa sa ilang mga pangkalahatang layunin na wika ng programa tulad ng Java at Python.
  • Pagsusuri sa Istatistika at Dami: Ang pagkakaroon ng ideya tungkol sa istatistika at dami ng pagsusuri ay mainam.
  • Pagbobodega ng Data: Ang kaalaman sa mga database ng SQL at NoSQL ay kinakailangan.
  • Pagpapakita sa Data: Napakahalagang malaman kung paano mailarawan ang data upang maunawaan ang mga pananaw at mailapat ito sa aksyon.
  • Tiyak na Kaalaman sa Negosyo: Kailangang magkaroon ng kamalayan ang isa sa negosyo kung saan sila naglalagay ng analytics upang ma-optimize ang kanilang mga pagpapatakbo.
  • Mga Framework na Computational: Mas mabuti na dapat malaman ng isa ang tungkol sa hindi bababa sa isa o dalawang mga tool na kinakailangan para sa Big Data Analytics.

Ngayong alam mo na ang Big Data Analytics, tingnan ang ni Edureka, isang pinagkakatiwalaang kumpanya sa pag-aaral sa online na may isang network na higit sa 250,000 nasiyahan na mga nag-aaral na kumalat sa buong mundo. Ang kurso sa Edureka Big Data Hadoop Certification Training ay tumutulong sa mga nag-aaral na maging dalubhasa sa HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume at Sqoop na gumagamit ng mga kaso ng paggamit ng real-time sa Retail, Social Media, Aviation, Turismo, Pananalapi domain.

pagkakaiba sa pagitan ng hash table at hash map

May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento at babalikan ka namin.