Big Data Analytics - Transformer les informations en action

Ce blog est tout sur le Big Data Analytics, son importance, ce que cela signifie, les différents outils nécessaires pour cela et enfin les différents domaines et cas d'utilisation.

Tout comme l'univers entier et notre galaxie se seraient formés en raison de l'explosion du Big Bang, de même, en raison de tant de progrès technologiques, les données ont également augmenté de manière exponentielle, ce qui a entraîné l'explosion du Big Data. Ces données proviennent de diverses sources, ont des formats différents, sont générées à un taux variable et peuvent également contenir des incohérences. Ainsi, nous pouvons simplement appeler l'explosion de telles données comme .Je vais expliquer les sujets suivants dans ce blog pour vous donner un aperçu de Big Data Analytics:

Pourquoi Big Data Analytics?

Avant de sauter pour vous dire ce que c'est Analytics, laissez-moi vous expliquer pourquoi il est nécessaire. Permettez-moi également de vous révéler que nous créons environ 2,5 quintillions d'octets de données chaque jour! Alors maintenant que nous avons accumulé le Big Data, nous ne pouvons pas non plus l'ignorer ni le laisser rester inactif et le gaspiller.





Diverses organisations et secteurs du monde entier ont commencé à adopter Big Data Analytics afin d'obtenir de nombreux avantages. Big Data Analytics donne des informations que de nombreuses entreprises transforment en actions et réalisent d'énormes profits ainsi que des découvertes. Je vais énumérer quatre de ces raisons ainsi que des exemples intéressants.

La première raison est,



  1. Rendre une organisation plus intelligente et plus efficace
    Laissez-moi vous parler d'une telle organisation, le New York Police Department (NYPD). Le NYPD utilise avec brio le Big Data et l'analyse pour détecter et identifier les crimes avant qu'ils ne se produisent. Ils analysent les schémas d'arrestations historiques et les cartographient ensuite avec des événements tels que les jours fériés fédéraux, les jours de paie, les flux de circulation, les précipitations, etc.Cela les aide à analyser les informations immédiatement en utilisant ces modèles de données. Stratégie Big Data et analytiqueaideils identifient les lieux de crime, à travers lesquels ils déploient leurs agents dans ces lieux. Ainsi, en atteignant ces endroits avant que les crimes ne soient commis, ils empêchent le crime.

  2. Optimiser les opérations commerciales en analysant le comportement des clients La plupart des organisations utilisent l'analyse comportementale des clients afin de fournir la satisfaction de la clientèle et, par conséquent, d'augmenter leur clientèle. Le meilleur exemple en est Amazon. Amazon est l'un des sites de commerce électronique les meilleurs et les plus utilisés avec une base de clients d'environ 300 millions de clients. Ils utilisent les données de flux de clics des clients et les données d'achats historiques pour leur fournir des résultats personnalisés sur des pages Web personnalisées. En cours d'analyse les clics de chaque visiteur sur leur site Web les aident à comprendre leur comportement de navigation sur le site, les chemins empruntés par l'utilisateur pour acheter le produit, les chemins qui les ont conduits à quitter le site et plus encore. Toutes ces informations aident Amazon à améliorer son expérience utilisateur, améliorant ainsi ses ventes et son marketing.
  3. Réduction des coûts Les technologies du Big Data et les avancées technologiques telles que le cloud computing apportent des avantages de coût significatifs en ce qui concerne le stockage et le traitement du Big Data. Laissez-moi vous dire comment le secteur de la santé utilise l'analyse de Big Data pour réduire ses coûts. De nos jours, les patients utilisent de nouveaux capteurs à domicile ou à l'extérieur, qui envoient des flux constants de données qui peuvent être surveillés et analysés en temps réel pour aider les patients à éviter l'hospitalisation en gérant eux-mêmes leur état.Pour les patients hospitalisés, les médecins peuvent utiliser l'analyse prédictive pour optimiser les résultats et réduire les réadmissions.L'hôpital Parkland utilise l'analyse et la modélisation prédictive pour identifier les patients à haut risque et prédire les résultats probables une fois les patients renvoyés chez eux. Par conséquent, Parkland a réduit de 31% les réadmissions à 30 jours des patients souffrant d'insuffisance cardiaque, économisant 500 000 $ par an.

Produits de nouvelle génération

Avec la capacité d'évaluer les besoins et la satisfaction des clients grâce à l'analyse, vient le pouvoir de donner aux clients ce qu'ils veulent. J'ai trouvé trois produits intéressants à citer ici. Premier , Googlevoiture autonomequi fait des millions de calculs à chaque trajet qui aident la voiture à décider quand et où tourner, s'il faut ralentir ou accélérer et quand changer de voie - les mêmes décisions qu'un conducteur humain prend au volant.

La seconde l'un estNetflix qui s'est engagé pendant deux saisons de son émission extrêmement populaire House of Cards, en faisant totalement confiance à Big Data Analytics! L'année dernière, Netflix a augmenté sa base d'abonnés américains de 10% et a ajouté près de 20 millions d'abonnés du monde entier.



La troisième L'exemple est l'une des nouvelles choses vraiment cool que j'ai rencontrées, c'est un tapis de yoga intelligent. La première fois que vous utilisez votre Smart Mat, il vous guidera à travers une série de mouvements pour calibrer la forme de votre corps, votre taille et vos limites personnelles. Ces informations de profil personnel sont stockées dans votre application Smart Mat et aideront Smart Mat à détecter lorsque vous êtes hors de l'alignement ou de l'équilibre. Au fil du temps, il évoluera automatiquement avec des données mises à jour au fur et à mesure que vous améliorerez votre pratique du yoga.

Qu'est-ce que le Big Data Analytics?

Désormais, définissons formellement 'Qu'est-ce que Big Data Analytics?' L'analyse des mégadonnées examine des types de données volumineux et différents pour découvrir des modèles cachés, des corrélations et d'autres informations. Fondamentalement, Big Data Analytics est largement utilisé par les entreprises pour faciliter leur croissance et leur développement. Cela implique principalement l'application de divers algorithmes d'exploration de données sur un ensemble de données donné, ce qui les aidera ensuite à prendre de meilleures décisions.

Étapes de l'analyse du Big Data

Voici les étapes suivantes impliquées dans le processus Big Data Analytics:

Types d'analyse de Big Data

Il existe quatre types:

  1. Analyse descriptive: Il utilise l'agrégation de données et l'exploration de données pour donner un aperçu du passé et répondre: 'Que s'est-il passé?' L'analyse descriptive fait exactement ce que son nom indique qu'elle «décrit» ou résume les données brutes et les rend interprétables par les humains.
  2. Analyses prédictives: Il utilise des modèles statistiques et des techniques de prévision pour comprendre l'avenir et répondre: «Que pourrait-il se passer?» L'analyse prédictive fournit aux entreprises des informations exploitables basées sur des données. Il fournit des estimations sur la probabilité d'un résultat futur.
  3. Analyse normative: Il utilise des algorithmes d'optimisation et de simulation pour donner des conseils sur les résultats possibles et les réponses: «Que devons-nous faire?» Il permet aux utilisateurs de «prescrire» un certain nombre d'actions possibles et de les guider vers une solution. En un mot, cette analyse consiste à fournir des conseils.
  4. Analyse diagnostique: Il est utilisé pour déterminer pourquoi quelque chose s'est produit dans le passé. Il est caractérisé par des techniques telles que l'exploration, la découverte de données, l'exploration de données et les corrélations. L'analyse diagnostique examine de plus près les données pour comprendre les causes profondes des événements.

Big Data Outils

Voici quelques-uns des outils suivants utilisés pour Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .

Domaines Big Data

  • Soins de santé: Le secteur de la santé utilise l'analyse des mégadonnées pour réduire les coûts, prévoir les épidémies, éviter les maladies évitables et améliorer la qualité de vie en général. L'un des plus répandusLes applications du Big Data dans les soins de santé sont les dossiers de santé électroniques (DSE).
  • Télécom: Ils sont l'un des contributeurs les plus importants au Big Data. L'industrie des télécommunications améliore la qualité de service etachemine le trafic plus efficacement. En analysant les enregistrements de données d'appels en temps réel, ces entreprises peuvent identifier les comportements frauduleux et agir immédiatement en conséquence. La division marketing peut modifier ses campagnes pour mieux cibler ses clients et utiliser les connaissances acquises pour développer de nouveaux produits et services.
  • Assurance: Ces entreprises utilisent l'analyse de données volumineuses pour l'évaluation des risques, la détection des fraudes, le marketing, les informations sur les clients, l'expérience client, etc.
  • Gouvernement: Le gouvernement indien a utilisé l'analyse des mégadonnées pour obtenir une estimation du commerce dans le pays. Ils ont utilisé les factures de la taxe de vente centrale pour analyser la mesure dans laquelle les États commercent entre eux.
  • La finance: Les banques et les sociétés de services financiers utilisent l'analyse pour différencier les interactions frauduleuses des transactions commerciales légitimes. Les systèmes d'analyse suggèrent des actions immédiates, telles que le blocage des transactions irrégulières, qui arrête la fraude avant qu'elle ne se produise et améliore la rentabilité.
  • Voiture: Rolls Royce qui a adopté le Big Data en installant des centaines de capteurs dans ses moteurs et systèmes de propulsion, qui enregistrent chaque petit détail de leur fonctionnement. Les changements de données en temps réel sont signalés aux ingénieurs qui décideront du meilleur plan d'action, comme la planification de la maintenance ou la répartition des équipes d'ingénierie.
  • Éducation: C'est un domaine dans lequel le Big Data Analytics est absorbé lentement et progressivement.Opter pour la technologie alimentée par le Big Data comme outil d'apprentissage au lieu des méthodes de cours traditionnelles a amélioré l'apprentissage des étudiants et a aidé les enseignants à mieux suivre leurs performances.
  • Vente au détail: Le commerce de détail, y compris le commerce électronique et en magasin, utilise largement l'analyse Big Data pour optimiser ses activités. Par exemple, Amazon, Walmart, etc.

Cas d'utilisation du Big Data

Le premier cas d'utilisation que j'ai pris ici est celui de Starbucks.

Le deuxième cas d'utilisation que je souhaite partager avec vous est celui de Procter & Gamble.

Tendances de l'analyse de Big Data

L'image ci-dessous représente le chiffre d'affaires du marché du Big Data dansmilliardDollars américains de 2011 à 2027.

Voilà quelque Faits et statistiques par Forbes :

Les perspectives de carrière dans Big Data Analytics:

  • Aspects salariaux: Le salaire moyen des emplois d'analyse est d'environ 94 167 $. Le Data Scientist a été nommé meilleur poste en Amérique pendant trois ans consécutifs, avec un salaire de base médian de 110 000 $ et 4 524 offres d'emploi. En Inde, le pourcentage de professionnels de l'analyse gagnant des salaires inférieurs à 10 INR Lakhs a diminué, le pourcentage de professionnels de l'analyse gagnant plus que 15 INR Lakhs est passé de 17% en 2016 à vingt et un% en 2017 à 22,3% en 2018.
  • D'énormes opportunités d'emploi: Des entreprises comme Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm et bien d'autres embauchent des professionnels de l'analyse du Big Data.

Ensemble de compétences

Voici quelques-unes des compétences requises en fonction du rôle dans le domaine du Big Data Analytics:

  • Programmation de base: Il faut avoir des connaissances sur au moins certains langages de programmation à usage général tels que Java et Python.
  • Analyse statistique et quantitative: L'idéal est d'avoir une idée des statistiques et de l'analyse quantitative.
  • Entreposage de données: Une connaissance des bases de données SQL et NoSQL est requise.
  • Visualisation de données: Il est très important de savoir comment visualiser les données afin de pouvoir comprendre les insights et les appliquer en action.
  • Connaissances commerciales spécifiques: Il faut nécessairement être conscient de l'entreprise dans laquelle ils appliquent des analyses afin d'optimiser leurs opérations.
  • Cadres de calcul: De préférence, il faut connaître au moins un ou deux outils nécessaires à l'analyse du Big Data.

Maintenant que vous connaissez Big Data Analytics, consultez le par Edureka, une entreprise d'apprentissage en ligne de confiance avec un réseau de plus de 250 000 apprenants satisfaits répartis dans le monde entier. Le cours de formation à la certification Edureka Big Data Hadoop aide les apprenants à devenir des experts dans les domaines HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume et Sqoop en utilisant des cas d'utilisation en temps réel sur le commerce de détail, les médias sociaux, l'aviation, le tourisme et la finance.

comment créer une liste liée en c

Vous avez une question pour nous? Veuillez le mentionner dans la section commentaires et nous vous recontacterons.