Big Data Analytics - Trasformare le informazioni in azione

Questo blog è tutto incentrato sull'analisi dei Big Data, sulla sua importanza, sul significato, sui vari strumenti necessari e infine sui diversi domini e casi d'uso.

Proprio come si dice che l'intero universo e la nostra galassia si siano formati a causa dell'esplosione del Big Bang, allo stesso modo, a causa di così tanti progressi tecnologici, anche i dati sono cresciuti in modo esponenziale portando all'esplosione dei Big Data. Questi dati provengono da varie fonti, hanno formati diversi, vengono generati a una velocità variabile e possono anche contenere incongruenze. Quindi, possiamo semplicemente definire l'esplosione di tali dati come .Spiegherò i seguenti argomenti in questo blog per darti approfondimenti su Big Data Analytics:

Perché Big Data Analytics?

Prima di passare a parlarti di cosa è Analytics, lasciate che vi dica, ragazzi, perché è necessario. Lasciatemi anche rivelare a voi ragazzi che creiamo circa 2,5 quintilioni di byte di dati ogni giorno! Quindi, ora che abbiamo accumulato Big Data, non possiamo ignorarli né lasciarli inattivi e farli andare sprecati.





Diverse organizzazioni e settori in tutto il mondo hanno iniziato ad adottare Big Data Analytics per ottenere numerosi vantaggi. Big Data Analytics fornisce intuizioni che molte aziende stanno trasformando in azioni e realizzando enormi profitti e scoperte. Elencherò quattro di questi motivi insieme ad esempi interessanti.

La prima ragione è



  1. Rendere un'organizzazione più intelligente ed efficiente
    Lasciate che vi parli di una di queste organizzazioni, il Dipartimento di Polizia di New York (NYPD). Il NYPD utilizza brillantemente i Big Data e l'analisi per rilevare e identificare i crimini prima che si verifichino. Analizzano i modelli storici di arresto e poi li mappa con eventi come festività federali, giorni di paga, flussi di traffico, precipitazioni ecc.Questo li aiuta ad analizzare le informazioni immediatamente utilizzando questi modelli di dati. Big Data e strategia di analisiaiutaidentificano i luoghi del crimine, attraverso i quali dispiegano i loro ufficiali in questi luoghi. Pertanto, raggiungendo questi luoghi prima che i crimini siano stati commessi, prevengono il verificarsi del crimine.

  2. Ottimizza le operazioni aziendali analizzando il comportamento dei clienti La maggior parte delle organizzazioni utilizza l'analisi comportamentale dei clienti al fine di fornire la soddisfazione del cliente e, quindi, aumentare la propria base di clienti. Il miglior esempio di questo è Amazon. Amazon è uno dei siti di e-commerce migliori e più utilizzati con una base di clienti di circa 300 milioni. Utilizzano i dati del flusso di clic dei clienti e i dati storici sugli acquisti per fornire loro risultati personalizzati su pagine Web personalizzate. Analizzando i clic di ogni visitatore sul proprio sito web lo aiutano a comprendere il comportamento di navigazione del sito, i percorsi che l'utente ha seguito per acquistare il prodotto, i percorsi che lo hanno portato a lasciare il sito e altro ancora. Tutte queste informazioni aiutano Amazon a migliorare la propria esperienza utente, migliorando così le vendite e il marketing.
  3. Riduzione dei costi Le tecnologie per i big data e i progressi tecnologici come il cloud computing portano significativi vantaggi in termini di costi quando si tratta di archiviare ed elaborare i Big Data. Lascia che ti dica come l'assistenza sanitaria utilizza i Big Data Analytics per ridurre i propri costi. I pazienti oggigiorno utilizzano nuovi dispositivi di sensori a casa o fuori, che inviano flussi costanti di dati che possono essere monitorati e analizzati in tempo reale per aiutare i pazienti a evitare il ricovero grazie all'autogestione delle loro condizioni.Per i pazienti ospedalizzati, i medici possono utilizzare l'analisi predittiva per ottimizzare i risultati e ridurre le riammissioni.Il Parkland Hospital utilizza analisi e modelli predittivi per identificare i pazienti ad alto rischio e prevedere i probabili risultati una volta che i pazienti vengono rimandati a casa. Di conseguenza, Parkland ha ridotto del 31% le riammissioni di 30 giorni per i pazienti con insufficienza cardiaca, risparmiando $ 500.000 all'anno.

Prodotti di nuova generazione

Con la capacità di valutare le esigenze e la soddisfazione dei clienti attraverso l'analisi, arriva il potere di offrire ai clienti ciò che desiderano. Ho trovato tre prodotti così interessanti da citare qui. Primo , Googleauto a guida autonomache fa milioni di calcoli su ogni viaggio che aiutano l'auto a decidere quando e dove svoltare, se rallentare o accelerare e quando cambiare corsia - le stesse decisioni che un guidatore umano prende al volante.

Il secondo uno èNetflix che si è impegnato per due stagioni del suo famosissimo show House of Cards, affidandosi completamente a Big Data Analytics! L'anno scorso, Netflix ha aumentato la sua base di abbonati negli Stati Uniti del 10% e ha aggiunto quasi 20 milioni di abbonati da tutto il mondo.



Il terzo l'esempio è una delle cose nuove davvero interessanti che ho riscontrato, è un tappetino yoga intelligente. La prima volta che utilizzi il tuo Smart Mat, ti guiderà attraverso una serie di movimenti per calibrare la forma del tuo corpo, le dimensioni e le limitazioni personali. Queste informazioni sul profilo personale sono memorizzate nella tua app Smart Mat e aiuteranno Smart Mat a rilevare quando sei fuori allineamento o equilibrio. Nel tempo, si evolverà automaticamente con dati aggiornati man mano che migliori la tua pratica Yoga.

Cos'è Big Data Analytics?

Ora definiamo formalmente 'Cos'è Big Data Analytics?' L'analisi dei big data esamina tipi di dati grandi e diversi per scoprire schemi nascosti, correlazioni e altre informazioni. Fondamentalmente, Big Data Analytics è ampiamente utilizzato dalle aziende per facilitare la loro crescita e sviluppo. Ciò comporta principalmente l'applicazione di vari algoritmi di data mining su un dato set di dati, che li aiuterà a prendere decisioni migliori.

Fasi dell'analisi dei big data

Queste sono le seguenti fasi coinvolte nel processo di Big Data Analytics:

Tipi di Big Data Analytics

Esistono quattro tipi:

  1. Analisi descrittiva: Utilizza l'aggregazione dei dati e il data mining per fornire informazioni sul passato e rispondere: 'Che cosa è successo?' L'analisi descrittiva fa esattamente ciò che il nome implica: 'descrive' o riassume i dati grezzi e li rende interpretabili dagli esseri umani.
  2. Analisi predittiva: Utilizza modelli statistici e tecniche di previsione per comprendere il futuro e rispondere: 'Cosa potrebbe accadere?' L'analisi predittiva fornisce alle aziende insight fruibili basati sui dati. Fornisce stime sulla probabilità di un risultato futuro.
  3. Analisi prescrittiva: Utilizza algoritmi di ottimizzazione e simulazione per consigliare i possibili risultati e risposte: 'Cosa dovremmo fare?' Consente agli utenti di 'prescrivere' una serie di diverse azioni possibili e guidarli verso una soluzione. In poche parole, questa analisi consiste nel fornire consigli.
  4. Analisi diagnostica: Viene utilizzato per determinare il motivo per cui è successo qualcosa in passato. È caratterizzato da tecniche come drill-down, data discovery, data mining e correlazioni. L'analisi diagnostica esamina i dati in modo più approfondito per comprendere le cause profonde degli eventi.

Big Data Utensili

Questi sono alcuni dei seguenti strumenti utilizzati per Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .

Big Data Domains

  • Assistenza sanitaria: L'assistenza sanitaria utilizza l'analisi dei big data per ridurre i costi, prevedere le epidemie, evitare malattie prevenibili e migliorare la qualità della vita in generale. Uno dei più diffusile applicazioni dei Big Data in sanità sono l'Electronic Health Record (EHR).
  • Telecom: Sono uno dei contributori più significativi ai Big Data. L'industria delle telecomunicazioni migliora la qualità del servizio einstrada il traffico in modo più efficace. Analizzando i record dei dati delle chiamate in tempo reale, queste aziende possono identificare comportamenti fraudolenti e agire immediatamente. La divisione marketing può modificare le proprie campagne per indirizzare meglio i propri clienti e utilizzare le conoscenze acquisite per sviluppare nuovi prodotti e servizi.
  • Assicurazione: Queste aziende utilizzano l'analisi dei big data per la valutazione del rischio, il rilevamento delle frodi, il marketing, le informazioni sui clienti, l'esperienza del cliente e altro ancora.
  • Governo: Il governo indiano ha utilizzato l'analisi dei big data per ottenere una stima del commercio nel paese. Hanno utilizzato le fatture IVA centrale per analizzare la misura in cui gli stati commerciano tra loro.
  • Finanza: Le banche e le società di servizi finanziari utilizzano l'analisi per differenziare le interazioni fraudolente dalle transazioni commerciali legittime. I sistemi di analisi suggeriscono azioni immediate, come il blocco delle transazioni irregolari, che bloccano le frodi prima che si verifichino e migliorano la redditività.
  • Automobile: Rolls Royce che ha abbracciato i Big Data inserendo centinaia di sensori nei suoi motori e sistemi di propulsione, che registrano ogni minimo dettaglio del loro funzionamento. Le modifiche ai dati in tempo reale vengono segnalate agli ingegneri che decideranno la migliore linea d'azione come la pianificazione della manutenzione o l'invio dei team di ingegneri.
  • Formazione scolastica: Questo è un campo in cui Big Data Analytics viene assorbito lentamente e gradualmente.La scelta della tecnologia basata sui big data come strumento di apprendimento invece dei metodi di lezione tradizionali, ha migliorato l'apprendimento degli studenti e ha aiutato gli insegnanti a monitorare meglio le loro prestazioni.
  • Al dettaglio: La vendita al dettaglio, inclusi e-commerce e negozi, utilizza ampiamente Big Data Analytics per ottimizzare la propria attività. Ad esempio, Amazon, Walmart ecc.

Casi d'uso dei Big Data

Il primo caso d'uso che ho preso qui è di Starbucks.

Il secondo caso d'uso che voglio condividere con voi ragazzi è di Procter & Gamble.

Tendenze nell'analisi dei big data

L'immagine sotto mostra il file ricavi di mercato dei Big Data nelmiliardiDollari statunitensi dall'anno 2011 al 2027.

Qui ce ne sono alcuni Fatti e statistiche di Forbes :

Prospettive di carriera in Big Data Analytics:

  • Aspetti salariali: Lo stipendio medio dei lavori di analisi è di circa $ 94.167. Data Scientist è stato nominato il miglior lavoro in America per tre anni consecutivi, con uno stipendio base medio di $ 110.000 e 4.524 offerte di lavoro. In India la percentuale di professionisti dell'analisi che hanno stipendi inferiori a 10 Lakh INR è diminuita, mentre la percentuale di professionisti dell'analisi che guadagnano più di 15 Lakh INR è aumentata da 17% nel 2016 a ventuno% nel 2017 a 22,3% nel 2018.
  • Enormi opportunità di lavoro: Aziende come Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm e molte altre assumono professionisti di Big Data Analytics.

Insieme di abilità

Queste sono alcune delle competenze richieste a seconda del ruolo nel campo della Big Data Analytics:

  • Programmazione di base: Si dovrebbe avere conoscenza almeno di alcuni linguaggi di programmazione generici come Java e Python.
  • Analisi statistica e quantitativa: Avere un'idea delle statistiche e dell'analisi quantitativa è l'ideale.
  • Data Warehousing: È richiesta la conoscenza dei database SQL e NoSQL.
  • Visualizzazione dati: È molto importante sapere come visualizzare i dati per poter comprendere gli insight e applicarli in azione.
  • Conoscenza aziendale specifica: Bisogna necessariamente essere consapevoli del business in cui si stanno applicando gli analytics per ottimizzare le proprie operazioni.
  • Framework computazionali: Preferibilmente si dovrebbe conoscere almeno uno o due strumenti necessari per Big Data Analytics.

Ora che conosci Big Data Analytics, controlla il da Edureka, una società di formazione online affidabile con una rete di oltre 250.000 studenti soddisfatti sparsi in tutto il mondo. Il corso di formazione per la certificazione Edureka Big Data Hadoop aiuta gli studenti a diventare esperti in HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume e Sqoop utilizzando casi d'uso in tempo reale nel settore Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.

tutorial di sql server per principianti

Hai domande per noi? Per favore menzionalo nella sezione commenti e ti risponderemo.