Analisis Data Besar - Mengubah Wawasan Menjadi Tindakan

Sama seperti seluruh alam semesta dan galaksi kita dikatakan terbentuk akibat ledakan Big Bang, begitu juga, kerana begitu banyak kemajuan teknologi, data juga berkembang secara eksponensial yang membawa kepada ledakan Big Data. Data ini berasal dari pelbagai sumber, mempunyai format yang berbeza, dihasilkan pada kadar yang berubah-ubah dan mungkin juga mengandungi ketidakkonsistenan. Oleh itu, kita hanya boleh menyebut letupan data seperti .Saya akan menerangkan topik berikut dalam blog ini untuk memberi anda pandangan mengenai Analisis Data Besar:

• Mengapa Analisis Data Besar?
• Apa itu Analisis Data Besar?
• Alat Data Besar
• Domain Data Besar
• Kes Penggunaan Data Besar
• Trend dalam Analisis Data Besar

Mengapa Analisis Data Besar?

Sebelum saya melompat untuk memberitahu anda tentang apa itu Analitis, izinkan saya memberitahu anda mengapa ia diperlukan. Izinkan saya juga mendedahkan kepada anda bahawa kami membuat kira-kira 2.5 quintillion bait data setiap hari! Jadi sekarang kita telah mengumpulkan Big Data, kita juga tidak dapat mengabaikannya atau membiarkannya tetap terbiar dan membuatnya sia-sia.

Berbagai organisasi dan sektor di seluruh dunia mula menggunakan Big Data Analytics untuk memperoleh banyak faedah. Big Data Analytics memberikan pandangan yang mana banyak syarikat berubah menjadi tindakan dan memperoleh keuntungan besar serta penemuan. Saya akan menyenaraikan empat sebab seperti itu dan contoh-contoh menarik.

Sebab pertama ialah,

1. Menjadikan Organisasi Lebih Cerdas dan Lebih Cekap
   Izinkan saya memberitahu anda mengenai satu organisasi seperti itu, Jabatan Polis New York (NYPD). NYPD menggunakan Big Data dan analisis dengan cemerlang untuk mengesan dan mengenal pasti jenayah sebelum ia berlaku. Mereka menganalisis corak penangkapan sejarah dan kemudian memetakannya dengan peristiwa seperti cuti persekutuan, hari gaji, aliran lalu lintas, hujan dll.Ini membantu mereka dalam menganalisis maklumat dengan segera menggunakan pola data ini. Strategi Data dan analitik yang besarmenolongmereka mengenal pasti lokasi jenayah, di mana mereka mengerahkan pegawai mereka ke lokasi-lokasi ini. Oleh itu, dengan mencapai lokasi-lokasi ini sebelum kejahatan dilakukan, mereka mencegah berlakunya jenayah.
   
   
2. Optimumkan Operasi Perniagaan dengan Menganalisis Tingkah Laku Pelanggan Sebilangan besar organisasi menggunakan analisis tingkah laku pelanggan untuk memberikan kepuasan pelanggan dan dengan itu, meningkatkan asas pelanggan mereka. Contoh terbaik ialah Amazon. Amazon adalah salah satu laman web e-dagang terbaik dan paling banyak digunakan dengan jumlah pelanggan sekitar 300 juta. Mereka menggunakan data aliran klik pelanggan dan data pembelian sejarah untuk memberi mereka hasil yang disesuaikan pada halaman web yang disesuaikan. Menganalisis klik setiap pelawat di laman web mereka membantu mereka memahami tingkah laku navigasi laman web mereka, jalan yang diambil pengguna untuk membeli produk, jalan yang mendorong mereka keluar dari laman web dan banyak lagi. Semua maklumat ini membantu Amazon meningkatkan pengalaman pengguna mereka, dengan itu meningkatkan penjualan dan pemasaran mereka.
3. Pengurangan kos Teknologi data besar dan kemajuan teknologi seperti pengkomputeran awan membawa kelebihan kos yang signifikan ketika menyimpan dan memproses Big Data. Izinkan saya memberitahu anda bagaimana penjagaan kesihatan menggunakan Big Data Analytics untuk mengurangkan kosnya. Pesakit pada masa ini menggunakan alat sensor baru ketika berada di rumah atau di luar, yang menghantar aliran data berterusan yang dapat dipantau dan dianalisis secara real-time untuk membantu pesakit menghindari kemasukan ke hospital dengan menguruskan keadaan mereka sendiri.Bagi pesakit yang dimasukkan ke hospital, doktor boleh menggunakan analisis ramalan untuk mengoptimumkan hasil dan mengurangkan penerimaan semula.Parkland Hospital menggunakan analisis dan pemodelan ramalan untuk mengenal pasti pesakit berisiko tinggi dan meramalkan kemungkinan hasilnya setelah pesakit dihantar pulang. Akibatnya, Parkland mengurangkan kemasukan semula 30 hari bagi pesakit dengan kegagalan jantung, sebanyak 31%, menjimatkan $ 500,000 setiap tahun.

Produk Generasi Baru

Dengan kemampuan untuk mengukur keperluan dan kepuasan pelanggan melalui analisis, datanglah kekuatan untuk memberikan apa yang mereka inginkan kepada pelanggan. Saya telah menjumpai tiga produk menarik seperti ini. Pertama , Googlekereta memandu sendiriyang membuat berjuta-juta pengiraan pada setiap perjalanan yang membantu kereta menentukan kapan dan di mana hendak berpusing, sama ada untuk melambatkan atau mempercepat dan kapan menukar lorong - keputusan yang sama yang dibuat oleh pemandu manusia di belakang roda.

The kedua satu adalahNetflix yang berkomitmen selama dua musim dari House of Cards yang sangat popular, dengan mempercayai Big Data Analytics! Tahun lalu, Netflix meningkatkan asas pelanggan AS sebanyak 10% dan menambah hampir 20 juta pelanggan dari seluruh dunia.

The ketiga contoh adalah salah satu perkara baru yang sangat hebat yang saya temui, adalah tikar yoga pintar. Kali pertama anda menggunakan Smart Mat anda, ia akan membawa anda melalui satu siri pergerakan untuk menentukur bentuk badan, ukuran dan had peribadi anda. Maklumat profil peribadi ini disimpan dalam Aplikasi Smart Mat anda dan akan membantu Smart Mat mengesan ketika anda tidak sesuai atau seimbang. Dari masa ke masa, ia akan berkembang secara automatik dengan data terkini semasa anda meningkatkan latihan Yoga.

Apa itu Analisis Data Besar?

Sekarang mari kita tentukan secara formal 'Apa itu Analisis Data Besar?' Analisis data besar mengkaji jenis data yang besar dan berbeza untuk mengungkap corak, korelasi dan pandangan lain yang tersembunyi. Pada dasarnya, Big Data Analytics banyak digunakan oleh syarikat untuk memudahkan pertumbuhan dan perkembangan mereka. Ini terutama melibatkan penerapan pelbagai algoritma perlombongan data pada kumpulan data yang diberikan, yang kemudian akan membantu mereka dalam membuat keputusan yang lebih baik.

Tahap dalam Analisis Data Besar

Ini adalah peringkat berikut yang terlibat dalam proses Analisis Data Besar:

Jenis Analisis Data Besar

Terdapat empat jenis:

1. Analisis Deskriptif: Ia menggunakan penggabungan data dan perlombongan data untuk memberikan gambaran tentang masa lalu dan menjawab: 'Apa yang telah terjadi?' Analisis deskriptif melakukan apa yang namanya disebut 'menggambarkan' atau merangkum data mentah dan membuatnya dapat ditafsirkan oleh manusia.
2. Analisis Ramalan: Ia menggunakan model statistik dan teknik ramalan untuk memahami masa depan dan menjawab: 'Apa yang boleh terjadi?' Analisis ramalan menyediakan syarikat dengan pandangan yang dapat dilaksanakan berdasarkan data. Ini memberikan anggaran mengenai kemungkinan hasil yang akan datang.
3. Analisis Preskriptif: Ia menggunakan algoritma pengoptimuman dan simulasi untuk memberi nasihat mengenai kemungkinan hasil dan jawapan: 'Apa yang harus kita lakukan?' Ini memungkinkan pengguna untuk 'menetapkan' sejumlah kemungkinan tindakan yang berbeda dan membimbing mereka ke arah penyelesaian. Ringkasnya, analisis ini adalah mengenai memberi nasihat.
4. Analisis Diagnostik: Ia digunakan untuk menentukan mengapa sesuatu berlaku pada masa lalu. Ia dicirikan oleh teknik seperti penjelasan, penemuan data, perlombongan data dan korelasi. Analisis diagnostik melihat lebih mendalam data untuk memahami punca kejadian.

Data besar Alat

Ini adalah beberapa alat berikut yang digunakan untuk Analisis Data Besar: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Sarang Apache , Kafka .

Domain Data Besar

• Penjagaan kesihatan: Penjagaan kesihatan menggunakan analisis data besar untuk mengurangkan kos, meramalkan wabak, mengelakkan penyakit yang dapat dicegah dan meningkatkan kualiti hidup secara umum. Salah satu yang paling meluasaplikasi Big Data dalam penjagaan kesihatan adalah Electronic Health Record (EHRs).
• Telekomunikasi: Mereka adalah salah satu penyumbang yang besar untuk Big Data. Industri telekomunikasi meningkatkan kualiti perkhidmatan danmengarahkan lalu lintas dengan lebih berkesan. Dengan menganalisis rekod data panggilan dalam masa nyata, syarikat-syarikat ini dapat mengenal pasti tingkah laku penipuan dan bertindak segera. Bahagian pemasaran dapat mengubah kempennya untuk menargetkan pelanggan dengan lebih baik dan menggunakan wawasan yang diperoleh untuk mengembangkan produk dan perkhidmatan baru.
• Insurans: Syarikat-syarikat ini menggunakan analisis data besar untuk penilaian risiko, pengesanan penipuan, pemasaran, pandangan pelanggan, pengalaman pelanggan dan banyak lagi.
• Kerajaan: Kerajaan India menggunakan analisis data besar untuk mendapatkan anggaran perdagangan di negara ini. Mereka menggunakan invois cukai jualan Pusat untuk menganalisis sejauh mana negara menyatakan perdagangan antara satu sama lain.
• Kewangan: Bank dan firma perkhidmatan kewangan menggunakan analisis untuk membezakan interaksi palsu dari transaksi perniagaan yang sah. Sistem analisis mencadangkan tindakan segera, seperti menyekat transaksi tidak tetap, yang menghentikan penipuan sebelum ia berlaku dan meningkatkan keuntungan.
• Kereta: Rolls Royce yang merangkul Big Data dengan memasukkan beratus-ratus sensor ke dalam enjin dan sistem pendorongnya, yang merekodkan setiap detail kecil mengenai operasi mereka. Perubahan data dalam masa nyata dilaporkan kepada jurutera yang akan memutuskan tindakan terbaik seperti menjadualkan penyelenggaraan atau menghantar pasukan kejuruteraan.
• Pendidikan: Ini adalah satu bidang di mana Analisis Data Besar diserap secara perlahan dan perlahan.Memilih teknologi bertenaga data besar sebagai alat pembelajaran dan bukannya kaedah kuliah tradisional, meningkatkan pembelajaran pelajar dan juga membantu para guru untuk mengesan prestasi mereka dengan lebih baik.
• Runcit: Runcit termasuk e-dagang dan dalam kedai banyak menggunakan Big Data Analytics untuk mengoptimumkan perniagaan mereka. Contohnya, Amazon, Walmart dll.

Kes Penggunaan Data Besar

Kes penggunaan pertama yang saya ambil di sini ialah Starbucks.

Kes penggunaan kedua yang ingin saya kongsikan kepada anda adalah Procter & Gamble.

Trend dalam Analisis Data Besar

Gambar di bawah menggambarkan hasil pasaran Big Data dalambilionDolar A.S. dari tahun 2011 hingga 2027.

Berikut adalah beberapa Fakta dan Statistik oleh Forbes :

Prospek kerjaya dalam Analisis Data Besar:

• Aspek Gaji: Gaji purata pekerjaan analitik adalah sekitar $ 94,167. Data Scientist telah dinobatkan sebagai pekerjaan terbaik di Amerika selama tiga tahun berjalan, dengan gaji dasar rata-rata $ 110,000 dan 4,524 peluang pekerjaan. Di India peratusan profesional analitik yang mendapat gaji kurang dari INR 10 Lakhs telah meningkat peratusan profesional analitik yang memperoleh lebih dari INR 15 Lakhs telah meningkat dari 17% pada tahun 2016 hingga dua puluh satu% pada tahun 2017 hingga 22.3% pada tahun 2018.
• Peluang Pekerjaan Besar: Syarikat-syarikat seperti Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm dan banyak lagi mengupah Profesional Big Data Analytics.

Set kemahiran

Ini adalah beberapa kemahiran yang diperlukan bergantung pada peranan dalam bidang Analisis Data Besar:

• Pengaturcaraan asas: Seseorang harus mempunyai pengetahuan mengenai sekurang-kurangnya beberapa bahasa pengaturcaraan tujuan umum seperti Java dan Python.
• Analisis Statistik dan Kuantitatif: Mempunyai idea mengenai statistik dan analisis kuantitatif adalah ideal.
• Pergudangan Data: Pengetahuan mengenai pangkalan data SQL dan NoSQL diperlukan.
• Visualisasi Data: Sangat penting untuk mengetahui cara memvisualisasikan data agar dapat memahami pandangan dan menerapkannya dalam tindakan.
• Pengetahuan Perniagaan Khusus: Kita mesti menyedari perniagaan di mana mereka menggunakan analisis untuk mengoptimumkan operasi mereka.
• Kerangka Komputasi: Sebaiknya seseorang harus mengetahui sekurang-kurangnya satu atau dua alat yang diperlukan untuk Analisis Data Besar.

Setelah anda mengetahui Big Data Analytics, lihat oleh Edureka, sebuah syarikat pembelajaran dalam talian yang dipercayai dengan rangkaian lebih daripada 250,000 pelajar berpuas hati yang tersebar di seluruh dunia. Kursus Latihan Pensijilan Hadoop Data Besar Edureka membantu pelajar menjadi pakar dalam bidang HDFS, Benang, MapReduce, Babi, Hive, HBase, Oozie, Flume dan Sqoop menggunakan kes penggunaan masa nyata pada domain Runcit, Media Sosial, Penerbangan, Pelancongan, Kewangan.

belajar ssis selangkah demi selangkah

Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.