Big Data Analytics - Erkenntnisse in Maßnahmen umsetzen

So wie sich das gesamte Universum und unsere Galaxie aufgrund der Urknall-Explosion gebildet haben sollen, sind auch die Daten aufgrund so vieler technologischer Fortschritte exponentiell gewachsen, was zur Big-Data-Explosion geführt hat. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen, haben unterschiedliche Formate, werden mit variabler Rate generiert und können auch Inkonsistenzen enthalten. Daher können wir die Explosion solcher Daten einfach als bezeichnen .In diesem Blog werde ich die folgenden Themen erläutern, um Ihnen Einblicke in Big Data Analytics zu geben:

• Warum Big Data Analytics?
• Was ist Big Data Analytics?
• Big Data Tools
• Big Data-Domänen
• Big Data-Anwendungsfälle
• Trends in der Big Data Analytics

Warum Big Data Analytics?

Bevor ich aufspringe, um dir zu erzählen, was ist Analytics, lassen Sie mich Ihnen erklären, warum es benötigt wird. Lassen Sie mich Ihnen auch zeigen, dass wir jeden Tag etwa 2,5 Billionen Byte Daten erstellen! Jetzt, da wir Big Data angesammelt haben, können wir es weder ignorieren noch im Leerlauf lassen und es verschwenden.

Verschiedene Organisationen und Sektoren auf der ganzen Welt haben mit der Einführung von Big Data Analytics begonnen, um zahlreiche Vorteile zu erzielen. Big Data Analytics bietet Einblicke, die viele Unternehmen in Aktionen umsetzen und enorme Gewinne sowie Entdeckungen erzielen. Ich werde vier solcher Gründe zusammen mit interessanten Beispielen auflisten.

Der erste Grund ist,

1. Intelligentere und effizientere Organisation
   Lassen Sie mich Ihnen von einer solchen Organisation erzählen, der New York Police Department (NYPD). Das NYPD verwendet Big Data und Analysen auf brillante Weise, um Verbrechen zu erkennen und zu identifizieren, bevor sie auftreten. Sie analysieren historische Verhaftungsmuster und ordnen sie dann Ereignissen wie Bundesfeiertagen, Zahltagen, Verkehrsströmen, Niederschlägen usw. zu.Dies hilft ihnen bei der sofortigen Analyse der Informationen unter Verwendung dieser Datenmuster. Big Data- und AnalysestrategiehilftSie identifizieren kriminelle Orte, über die sie ihre Beamten an diesen Orten einsetzen. Indem sie diese Orte erreichen, bevor die Verbrechen begangen wurden, verhindern sie das Auftreten von Verbrechen.
   
   
2. Optimieren Sie den Geschäftsbetrieb durch Analyse des Kundenverhaltens Die meisten Unternehmen verwenden Verhaltensanalysen von Kunden, um die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten und damit ihre Kundenbasis zu vergrößern. Das beste Beispiel dafür ist Amazon. Amazon ist eine der besten und am weitesten verbreiteten E-Commerce-Websites mit einem Kundenstamm von rund 300 Millionen. Sie verwenden Kunden-Click-Stream-Daten und historische Kaufdaten, um ihnen benutzerdefinierte Ergebnisse auf benutzerdefinierten Webseiten bereitzustellen. Analysieren Die Klicks jedes Besuchers auf seiner Website helfen ihm dabei, sein Verhalten bei der Navigation auf der Website, die Wege, die der Benutzer zum Kauf des Produkts eingeschlagen hat, die Wege, die ihn zum Verlassen der Website geführt haben, und vieles mehr zu verstehen. All diese Informationen helfen Amazon, die Benutzererfahrung zu verbessern und damit den Vertrieb und das Marketing zu verbessern.
3. Kostenreduzierung Big-Data-Technologien und technologische Fortschritte wie Cloud Computing bringen erhebliche Kostenvorteile beim Speichern und Verarbeiten von Big Data. Lassen Sie mich Ihnen sagen, wie das Gesundheitswesen Big Data Analytics einsetzt, um seine Kosten zu senken. Patienten verwenden heutzutage zu Hause oder draußen neue Sensorgeräte, die konstante Datenströme senden, die in Echtzeit überwacht und analysiert werden können, um Patienten dabei zu helfen, Krankenhausaufenthalte zu vermeiden, indem sie ihre Bedingungen selbst verwalten.Für Krankenhauspatienten können Ärzte Predictive Analytics verwenden, um die Ergebnisse zu optimieren und die Rückübernahme zu reduzieren.Das Parkland Hospital verwendet Analysen und Vorhersagemodelle, um Hochrisikopatienten zu identifizieren und wahrscheinliche Ergebnisse vorherzusagen, sobald die Patienten nach Hause geschickt werden. Infolgedessen reduzierte Parkland die 30-Tage-Rückübernahme bei Patienten mit Herzinsuffizienz um 31%und spart jährlich 500.000 US-Dollar.

Produkte der neuen Generation

Mit der Fähigkeit, Kundenbedürfnisse und -zufriedenheit durch Analysen zu messen, können Kunden das geben, was sie wollen. Ich habe drei solche interessanten Produkte gefunden, die ich hier zitieren kann. Zuerst , Googleselbstfahrendes AutoDas macht Millionen von Berechnungen auf jeder Fahrt, die dem Auto helfen, zu entscheiden, wann und wo es abbiegen soll, ob es langsamer oder schneller wird und wann es die Spur wechselt - die gleichen Entscheidungen, die ein menschlicher Fahrer hinter dem Lenkrad trifft.

Das zweite einer istNetflix hat sich für zwei Staffeln seiner äußerst beliebten Show House of Cards verpflichtet, indem es Big Data Analytics voll und ganz vertraut hat! Im vergangenen Jahr hat Netflix seine US-Abonnentenbasis um 10% vergrößert und fast 20 Millionen Abonnenten aus der ganzen Welt hinzugefügt.

Das dritte Beispiel ist eines der wirklich coolen neuen Dinge, die mir begegnet sind, ist eine intelligente Yogamatte. Wenn Sie Ihre Smart Mat zum ersten Mal verwenden, werden Sie durch eine Reihe von Bewegungen geführt, um Ihre Körperform, Größe und persönlichen Einschränkungen zu kalibrieren. Diese persönlichen Profilinformationen werden in Ihrer Smart Mat-App gespeichert und helfen Smart Mat zu erkennen, wenn Sie nicht richtig ausgerichtet oder ausgeglichen sind. Im Laufe der Zeit wird es sich automatisch mit aktualisierten Daten weiterentwickeln, wenn Sie Ihre Yoga-Praxis verbessern.

Was ist Big Data Analytics?

Lassen Sie uns nun formal definieren: 'Was ist Big Data Analytics?' Die Big-Data-Analyse untersucht große und unterschiedliche Datentypen, um verborgene Muster, Korrelationen und andere Erkenntnisse aufzudecken. Grundsätzlich wird Big Data Analytics hauptsächlich von Unternehmen eingesetzt, um deren Wachstum und Entwicklung zu fördern. Dies beinhaltet hauptsächlich die Anwendung verschiedener Data Mining-Algorithmen auf den gegebenen Datensatz, die ihnen dann bei der besseren Entscheidungsfindung helfen.

Stufen in der Big Data Analytics

Dies sind die folgenden Phasen des Big Data Analytics-Prozesses:

Arten von Big Data Analytics

Es gibt vier Arten:

1. Beschreibende Analytik: Es verwendet Datenaggregation und Data Mining, um Einblicke in die Vergangenheit zu gewähren und zu antworten: 'Was ist passiert?' Die deskriptive Analyse macht genau das, was der Name impliziert, dass sie Rohdaten „beschreiben“ oder zusammenfassen und sie für den Menschen interpretierbar machen.
2. Predictive Analytics: Es verwendet statistische Modelle und Prognosetechniken, um die Zukunft zu verstehen und zu antworten: „Was könnte passieren?“ Predictive Analytics bietet Unternehmen auf der Grundlage von Daten umsetzbare Erkenntnisse. Es enthält Schätzungen zur Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ergebnisses.
3. Prescriptive Analytics: Es verwendet Optimierungs- und Simulationsalgorithmen, um mögliche Ergebnisse und Antworten zu erhalten: „Was sollen wir tun?“ Es ermöglicht Benutzern, eine Reihe verschiedener möglicher Aktionen zu „verschreiben“ und sie zu einer Lösung zu führen. Kurz gesagt, bei dieser Analyse geht es ausschließlich um Beratung.
4. Diagnostic Analytics: Es wird verwendet, um festzustellen, warum in der Vergangenheit etwas passiert ist. Es zeichnet sich durch Techniken wie Drilldown, Datenerkennung, Data Mining und Korrelationen aus. Die diagnostische Analyse untersucht die Daten genauer, um die Hauptursachen der Ereignisse zu verstehen.

Große Daten Werkzeuge

Dies sind einige der folgenden Tools, die für Big Data Analytics verwendet werden: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .

Big Data-Domänen

• Gesundheitspflege: Das Gesundheitswesen nutzt Big-Data-Analysen, um Kosten zu senken, Epidemien vorherzusagen, vermeidbare Krankheiten zu vermeiden und die Lebensqualität im Allgemeinen zu verbessern. Eine der am weitesten verbreitetenAnwendungen von Big Data im Gesundheitswesen sind elektronische Patientenakten (EHRs).
• Telekommunikation: Sie sind einer der wichtigsten Beiträge zu Big Data. Die Telekommunikationsindustrie verbessert die Servicequalität undLeitet den Verkehr effektiver. Durch die Analyse von Anrufdatensätzen in Echtzeit können diese Unternehmen betrügerisches Verhalten erkennen und sofort darauf reagieren. Die Marketingabteilung kann ihre Kampagnen modifizieren, um ihre Kunden besser anzusprechen und die gewonnenen Erkenntnisse für die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen zu nutzen.
• Versicherung: Diese Unternehmen verwenden Big-Data-Analysen zur Risikobewertung, Betrugserkennung, Marketing, Kundenerkenntnisse, Kundenerfahrung und mehr.
• Regierung: Die indische Regierung verwendete Big-Data-Analysen, um eine Schätzung des Handels im Land zu erhalten. Sie verwendeten zentrale Umsatzsteuerrechnungen, um zu analysieren, inwieweit Staaten miteinander handeln.
• Finanzen: Banken und Finanzdienstleister verwenden Analysen, um betrügerische Interaktionen von legitimen Geschäftstransaktionen zu unterscheiden. Die Analysesysteme schlagen sofortige Maßnahmen vor, z. B. das Blockieren unregelmäßiger Transaktionen, wodurch Betrug gestoppt wird, bevor er auftritt, und die Rentabilität verbessert wird.
• Automobil: Rolls Royce, der sich Big Data verschrieben hat, indem er Hunderte von Sensoren in seine Motoren und Antriebssysteme eingebaut hat, die jedes Detail ihres Betriebs aufzeichnen. Die Änderungen der Daten in Echtzeit werden an Ingenieure gemeldet, die über die beste Vorgehensweise entscheiden, z. B. die Planung der Wartung oder die Entsendung von Engineering-Teams.
• Bildung: Dies ist ein Bereich, in dem Big Data Analytics langsam und schrittweise erfasst wird.Die Entscheidung für Big-Data-Technologie als Lernwerkzeug anstelle traditioneller Vorlesungsmethoden verbesserte das Lernen der Schüler und half den Lehrern, ihre Leistung besser zu verfolgen.
• Einzelhandel: Der Einzelhandel, einschließlich E-Commerce und In-Stores, nutzt Big Data Analytics in großem Umfang, um sein Geschäft zu optimieren. Zum Beispiel Amazon, Walmart usw.

Big Data-Anwendungsfälle

Der erste Anwendungsfall, den ich hier aufgenommen habe, ist von Starbucks.

Der zweite Anwendungsfall, den ich mit euch teilen möchte, ist Procter & Gamble.

Trends in der Big Data Analytics

Das Bild unten zeigt die Markteinnahmen von Big Data imMilliardeUS-Dollar von 2011 bis 2027.

Hier sind einige Fakten und Statistiken von Forbes ::

Karriereaussichten in Big Data Analytics:

• Gehaltsaspekte: Das durchschnittliche Gehalt der Analytics-Jobs liegt bei 94.167 USD. Data Scientist wurde drei Jahre lang zum besten Job in Amerika gekürt, mit einem mittleren Grundgehalt von 110.000 USD und 4.524 offenen Stellen. In Indien ist der Prozentsatz der Analytiker, die weniger als 10 INR Lakhs verdienen, gesunken. Der Prozentsatz der Analytiker, die mehr als 15 Lakhs verdienen, ist gestiegen 17% im Jahr 2016 bis einundzwanzig% im Jahr 2017 bis 22,3% im Jahr 2018.
• Riesige Stellenangebote: Unternehmen wie Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm und viele mehr stellen Big Data Analytics-Experten ein.

Fähigkeiten

Dies sind einige der Fähigkeiten, die je nach Rolle im Bereich Big Data Analytics erforderlich sind:

• Grundlegende Programmierung: Man sollte Kenntnisse über mindestens eine universelle Programmiersprache wie Java und Python haben.
• Statistische und quantitative Analyse: Eine Vorstellung von Statistik und quantitativer Analyse ist ideal.
• Data Warehousing: Kenntnisse in SQL- und NoSQL-Datenbanken sind erforderlich.
• Datenvisualisierung: Es ist sehr wichtig zu wissen, wie die Daten visualisiert werden, um die Erkenntnisse zu verstehen und in Aktion anzuwenden.
• Spezifische Geschäftskenntnisse: Man muss sich unbedingt des Geschäfts bewusst sein, in dem sie Analysen anwenden, um ihre Abläufe zu optimieren.
• Computergestützte Frameworks: Vorzugsweise sollte man mindestens ein oder zwei Tools kennen, die für Big Data Analytics erforderlich sind.

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