Analiza velikih podatkov - spreminjanje vpogledov v akcijo



Ta spletni dnevnik govori o analitiki velikih podatkov, njenem pomenu, njegovem pomenu, različnih orodjih, ki so zanjo potrebna, in nazadnje o različnih domenah in primerih uporabe.

Tako kot naj bi celo vesolje in naša galaksija nastali zaradi eksplozije Velikega poka, podobno zaradi toliko tehnološkega napredka tudi podatki eksponentno rastejo, kar vodi do eksplozije Big Data. Ti podatki prihajajo iz različnih virov, imajo različne oblike, ustvarjajo se s spremenljivo hitrostjo in lahko vsebujejo tudi nedoslednosti. Tako lahko eksplozijo takšnih podatkov preprosto označimo kot .V tem blogu bom razložil naslednje teme, da vam dam vpogled v analitiko velikih podatkov:

Zakaj analitika velikih podatkov?

Preden vam skočim, da vam povem, kaj je Analytics, naj vam povem, zakaj je to potrebno. Naj vam tudi razkrijem, da vsak dan ustvarimo približno 2,5 kvintiljona bajtov podatkov! Zdaj, ko smo nabrali velike podatke, jih niti ne moremo prezreti, niti jim ne smemo pustiti, da ostanejo v prostem teku in jih pustijo izgubiti.





Različne organizacije in sektorji po vsem svetu so začeli sprejemati analitiko velikih podatkov, da bi pridobili številne prednosti. Big Data Analytics daje vpoglede, ki jih številna podjetja spreminjajo v akcije in ustvarjajo velik dobiček ter odkritja. Našteval bom štiri take razloge skupaj z zanimivimi primeri.

Prvi razlog je,



  1. Pametnejša in učinkovitejša organizacija
    Naj vam povem o eni takšni organizaciji, New York Police Department (NYPD). NYPD odlično uporablja Big Data in analitiko za odkrivanje in prepoznavanje kaznivih dejanj, še preden se zgodijo. Analizirajo zgodovinske vzorce aretacij in jih nato preslikajo z dogodki, kot so zvezni prazniki, plači, prometni tokovi, padavine itd.To jim pomaga pri takojšnji analizi informacij z uporabo teh vzorcev podatkov. Strategija velikih podatkov in analitikepomagaidentificirajo mesta kaznivih dejanj, prek katerih napotijo ​​svoje častnike na ta mesta. Tako z doseganjem teh lokacij pred storitvijo kaznivih dejanj preprečijo pojav kaznivih dejanj.

  2. Optimizirajte poslovanje z analizo vedenja strank Večina organizacij uporablja vedenjsko analizo strank, da bi jim zagotovila zadovoljstvo in s tem povečala njihovo bazo strank. Najboljši primer tega je Amazon. Amazon je eno najboljših in najpogosteje uporabljanih spletnih mest za e-poslovanje s približno 300 milijoni strank. Uporabljajo podatke o klikih strank in podatke o preteklih nakupih, da jim zagotovijo prilagojene rezultate na prilagojenih spletnih straneh. Analiziranje kliki vsakega obiskovalca na njihovem spletnem mestu jim pomagajo razumeti vedenje pri navigaciji po spletnem mestu, poti, po katerih je uporabnik kupil izdelek, poti, zaradi katerih so zapustili spletno mesto in še več. Vse te informacije Amazonu pomagajo izboljšati uporabniško izkušnjo in s tem izboljšajo prodajo in trženje.
  3. Zmanjšanje cene Tehnologije velikih podatkov in tehnološki napredek, kot je računalništvo v oblaku, prinašajo pomembne stroškovne prednosti pri shranjevanju in obdelavi velikih podatkov. Naj vam povem, kako zdravstvo uporablja Big Data Analytics za zmanjšanje svojih stroškov. Danes bolniki uporabljajo nove senzorske naprave, ko so doma ali zunaj, ki pošiljajo nenehne tokove podatkov, ki jih je mogoče v realnem času spremljati in analizirati, da se bolnikom izognejo hospitalizaciji s samostojnim upravljanjem svojih razmer.Za hospitalizirane bolnike lahko zdravniki s pomočjo napovedne analitike optimizirajo izide in zmanjšajo ponovni sprejem.Bolnišnica Parkland uporablja analitiko in napovedno modeliranje za prepoznavanje visoko tveganih bolnikov in napovedovanje verjetnih izidov, ko bolnike pošljejo domov. Posledično je Parkland za 31% zmanjšal 30-dnevni ponovni sprejem bolnikov s srčnim popuščanjem, prihranite 500.000 USD letno.

Izdelki nove generacije

Z zmožnostjo merjenja potreb in zadovoljstva strank s pomočjo analitike pride moč, da kupcem zagotovimo, kar si želijo. Tu sem našel tri tako zanimive izdelke, ki jih lahko citiram. Najprej , Googlovesamovozeči avtoki na vsakem potovanju naredi milijone izračunov, ki avtomobilu pomagajo, da se odloči, kdaj in kam naj zavije, ali bo upočasnil ali pospešil in kdaj zamenjal vozni pas - enake odločitve sprejme človek za volanom.

The drugič ena jeNetflix, ki se je dve sezoni zavezal svoji izjemno priljubljeni oddaji Hiša iz kart s popolnim zaupanjem analitiki Big Data! Lani je Netflix ameriško bazo naročnikov povečal za 10% in dodal skoraj 20 milijonov naročnikov z vsega sveta.



The tretjič primer je ena izmed resnično novih stvari, s katerimi sem se že srečala, je pametna joga podloga. Ko prvič uporabite pametno podlogo, vas bo vodil skozi vrsto gibov za umerjanje oblike, velikosti telesa in osebnih omejitev. Ti podatki o osebnem profilu so shranjeni v vaši aplikaciji Smart Mat in vam bodo pomagali, da Smart Mat zazna, kdaj ste zunaj poravnave ali ravnotežja. Sčasoma se bo samodejno razvijal s posodobljenimi podatki, ko boste izboljšali svojo prakso joge.

Kaj je analitika velikih podatkov?

Zdaj pa formalno določimo »Kaj je analitika velikih podatkov?« Analitika velikih podatkov preučuje velike in različne vrste podatkov, da bi odkrila skrite vzorce, korelacije in druge vpoglede. V bistvu Big Data Analytics podjetja v veliki meri uporabljajo za lažjo rast in razvoj. To v glavnem vključuje uporabo različnih algoritmov za podatkovno rudarjenje na dani nabor podatkov, kar jim bo pomagalo pri boljšem odločanju.

Faze v analitiki velikih podatkov

To so naslednje faze, ki so vključene v postopek analize velikih podatkov:

Vrste analitike velikih podatkov

Obstajajo štiri vrste:

  1. Opisna analitika: Uporablja združevanje podatkov in rudarjenje podatkov za vpogled v preteklost in odgovor: 'Kaj se je zgodilo?' Opisna analitika naredi natanko tisto, kar že ime pove, da 'opisuje' ali povzema surove podatke in jih omogoča, da jih ljudje lahko razlagajo.
  2. Napovedna analiza: Za razumevanje prihodnosti uporablja statistične modele in tehnike napovedi ter odgovori: 'Kaj bi se lahko zgodilo?' Napovedovalna analitika podjetjem nudi vpogled v dejansko stanje na podlagi podatkov. Zagotavlja ocene verjetnosti prihodnjega izida.
  3. Analiza predpisov: Uporablja algoritme za optimizacijo in simulacijo za svetovanje o možnih izidih in odgovorih: 'Kaj naj storimo?' Uporabnikom omogoča, da 'predpišejo' številne različne možne ukrepe in jih vodijo k rešitvi. Na kratko, ta analitika je namenjena le svetovanju.
  4. Diagnostična analitika: Uporablja se za ugotavljanje, zakaj se je nekaj zgodilo v preteklosti. Zanj so značilne tehnike, kot so vrtanje, odkrivanje podatkov, rudarjenje podatkov in korelacije. Diagnostična analitika podrobneje preučuje podatke, da bi razumela temeljne vzroke dogodkov.

Veliki podatki Orodja

To je nekaj naslednjih orodij, ki se uporabljajo za analitiko velikih podatkov: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache panj , Kafka .

Domene velikih podatkov

  • Skrb za zdravje: Zdravstvo uporablja analitiko velikih podatkov za zmanjšanje stroškov, napovedovanje epidemij, izogibanje boleznim, ki jih je mogoče preprečiti, in izboljšanje kakovosti življenja na splošno. Eden najbolj razširjenihuporaba velikih podatkov v zdravstvu je elektronska zdravstvena evidenca (EZV).
  • Telekom: So eden najpomembnejših sodelavcev za Big Data. Telekomunikacijska industrija izboljšuje kakovost storitev inusmerja promet bolj učinkovito. Z analizo evidenc podatkov o klicih v realnem času lahko ta podjetja prepoznajo goljufivo vedenje in takoj ukrepajo proti njim. Oddelek za trženje lahko prilagodi svoje kampanje tako, da bolj ciljno usmerja svoje stranke in pridobljene vpoglede uporablja za razvoj novih izdelkov in storitev.
  • Zavarovanje: Ta podjetja uporabljajo analitiko velikih podatkov za oceno tveganja, odkrivanje prevar, trženje, vpogled v stranke, izkušnjo strank in še več.
  • Vlada: Indijska vlada je z analitiko velikih podatkov dobila oceno trgovine v državi. Z računi centralnega davka na promet so analizirali, v kolikšni meri države trgujejo med seboj.
  • Finance: Banke in podjetja za finančne storitve uporabljajo analitiko, da ločijo lažne interakcije od zakonitih poslovnih transakcij. Analitični sistemi predlagajo takojšnje ukrepe, na primer blokiranje nepravilnih transakcij, s čimer se preprečijo prevare, preden se zgodijo, in izboljšajo donosnost.
  • Avtomobil: Rolls Royce, ki je sprejel Big Data, tako da je v svoje motorje in pogonske sisteme vgradil na stotine senzorjev, ki beležijo vse drobne podrobnosti o njihovem delovanju. Spremembe podatkov v realnem času poročajo inženirjem, ki se bodo odločili za najboljši potek ukrepov, na primer načrtovanje vzdrževanja ali odpošiljanje inženirskih skupin.
  • Izobrazba: To je eno področje, kjer se analitika velikih podatkov absorbira počasi in postopoma.Odločitev za tehnologijo, ki temelji na velikih podatkih, kot učno orodje namesto tradicionalnih metod predavanja, je izboljšala učenje študentov in pomagala učiteljem pri boljšem spremljanju njihove uspešnosti.
  • Maloprodaja: Trgovina na drobno, vključno z e-poslovanjem in trgovinami, za optimizacijo poslovanja pogosto uporablja Big Data Analytics. Na primer Amazon, Walmart itd.

Primeri uporabe velikih podatkov

Prvi primer uporabe, ki sem ga tukaj uporabil, je Starbucks.

Drugi primer uporabe, ki ga želim deliti z vami, je Procter & Gamble.

Trendi v analitiki velikih podatkov

Spodnja slika prikazuje tržni prihodek Big Data vmilijardAmeriških dolarjev od leta 2011 do 2027.

Tukaj je nekaj Dejstva in statistika Forbes :

Karierne možnosti v analitiki velikih podatkov:

  • Aspekti plač: Povprečna plača analitikov znaša okoli 94.167 USD. Data Scientist je bil tri leta zapored imenovan za najboljše delovno mesto v Ameriki, njegova srednja osnovna plača pa je 110.000 USD in 4.524 delovnih mest. V Indiji se je odstotek analitikov, ki imajo plače manj kot INR 10 Lakhs, zmanjšal, odstotek analitikov, ki zaslužijo več kot INR 15 Lakhs, pa se je povečal z 17% v letu 2016 do enaindvajset% v letu 2017 do 22,3% leta 2018.
  • Ogromne možnosti za zaposlitev: Podjetja, kot so Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm in številna druga, najemajo strokovnjake za Big Data Analytics.

Znanja in spretnosti

Nekaj ​​veščin, ki so potrebne glede na vlogo na področju analitike velikih podatkov:

  • Osnovno programiranje: Treba bi bilo poznati vsaj nekaj splošnega programskega jezika, kot sta Java in Python.
  • Statistična in kvantitativna analiza: Ideja o statistiki in kvantitativni analizi je idealna.
  • Skladiščenje podatkov: Potrebno je znanje baz podatkov SQL in NoSQL.
  • Vizualizacija podatkov: Zelo pomembno je vedeti, kako vizualizirati podatke, da bi lahko razumeli vpoglede in jih uporabili v akciji.
  • Specifično poslovno znanje: Nujno se je treba zavedati podjetja, v katerem uporabljajo analitiko, da bi optimizirali svoje poslovanje.
  • Računski okviri: Po možnosti bi morali vedeti vsaj eno ali dve orodji, ki sta potrebni za analitiko velikih podatkov.

Zdaj, ko poznate analitiko velikih podatkov, si oglejte Edureka, zaupanja vredno podjetje za spletno učenje z mrežo več kot 250.000 zadovoljnih učencev, ki se širijo po vsem svetu. Tečaj Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomaga učencem, da postanejo strokovnjaki za HDFS, prejo, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume in Sqoop z uporabo primerov uporabe v realnem času na področju maloprodaje, družbenih medijev, letalstva, turizma in financ.

pl sql za začetnike s primeri

Imate vprašanje za nas? Prosimo, omenite to v oddelku za komentarje in se vam bomo javili.