Assim como o universo inteiro e nossa galáxia se formaram devido à explosão do Big Bang, da mesma forma, devido a tantos avanços tecnológicos, os dados também têm crescido exponencialmente, levando à explosão do Big Data. Esses dados vêm de várias fontes, têm formatos diferentes, são gerados a uma taxa variável e também podem conter inconsistências. Assim, podemos simplesmente denominar a explosão de tais dados como .Estarei explicando os seguintes tópicos neste blog para dar a você uma visão sobre Big Data Analytics:
- Por que Big Data Analytics?
- O que é Big Data Analytics?
- Ferramentas de Big Data
- Domínios de Big Data
- Casos de uso de Big Data
- Tendências em Big Data Analytics
Por que Big Data Analytics?
Antes de começar a falar sobre o que é Analytics, deixe-me dizer a vocês porque é necessário. Permitam-me também revelar a vocês que criamos cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias! Portanto, agora que acumulamos Big Data, não podemos ignorá-lo nem deixá-lo ocioso e desperdiçado.
Várias organizações e setores em todo o mundo começaram a adotar Big Data Analytics para obter vários benefícios. Big Data Analytics fornece insights que muitas empresas estão transformando em ações e obtendo enormes lucros, bem como descobertas. Vou listar quatro dessas razões, juntamente com exemplos interessantes.
A primeira razão é,
- Tornando uma organização mais inteligente e eficiente
Deixe-me falar sobre uma dessas organizações, o Departamento de Polícia de Nova York (NYPD). O NYPD usa brilhantemente Big Data e análises para detectar e identificar crimes antes que eles ocorram. Eles analisam padrões históricos de prisões e os mapeiam com eventos como feriados federais, dias de pagamento, fluxos de tráfego, chuvas etc.Isso os ajuda a analisar as informações imediatamente, utilizando esses padrões de dados. Big Data e estratégia de análiseajudaeles identificam os locais dos crimes, por meio dos quais posicionam seus policiais nesses locais. Assim, ao chegar a esses locais antes dos crimes terem sido cometidos, eles evitam a ocorrência do crime.
- Otimize as operações comerciais analisando o comportamento do cliente A maioria das organizações usa a análise comportamental dos clientes a fim de fornecer a satisfação do cliente e, portanto, aumentar sua base de clientes. O melhor exemplo disso é a Amazon. A Amazon é um dos melhores e mais usados sites de comércio eletrônico, com uma base de clientes de cerca de 300 milhões. Eles usam dados de fluxo de cliques do cliente e dados históricos de compra para fornecer resultados personalizados em páginas da web personalizadas. Analisando os cliques de cada visitante em seu site os ajuda a entender seu comportamento de navegação no site, os caminhos que o usuário percorreu para comprar o produto, os caminhos que os levaram a deixar o site e muito mais. Todas essas informações ajudam a Amazon a melhorar sua experiência do usuário, melhorando assim suas vendas e marketing.
- Redução de custos As tecnologias de big data e os avanços tecnológicos como a computação em nuvem trazem vantagens de custo significativas quando se trata de armazenar e processar Big Data. Deixe-me dizer como a saúde utiliza Big Data Analytics para reduzir seus custos. Os pacientes hoje em dia estão usando novos dispositivos sensores, em casa ou fora, que enviam fluxos constantes de dados que podem ser monitorados e analisados em tempo real para ajudar os pacientes a evitar a hospitalização por autogestão de suas condições.Para pacientes hospitalizados, os médicos podem usar análises preditivas para otimizar os resultados e reduzir as readmissões.O Parkland Hospital usa análises e modelagem preditiva para identificar pacientes de alto risco e prever resultados prováveis assim que os pacientes forem mandados para casa. Como resultado, Parkland reduziu as readmissões de 30 dias para pacientes com insuficiência cardíaca em 31%, economizando $ 500.000 anualmente.
Produtos de nova geração
Com a capacidade de avaliar as necessidades e a satisfação do cliente por meio de análises, vem o poder de dar aos clientes o que eles desejam. Encontrei três produtos interessantes para citar aqui. Primeiro , Do Googlecarro autônomoque faz milhões de cálculos em cada viagem que ajuda o carro a decidir quando e para onde virar, se vai desacelerar ou acelerar e quando mudar de faixa - as mesmas decisões que um motorista humano toma ao volante.
o segundo um éNetflix que se comprometeu por duas temporadas de seu show extremamente popular House of Cards, por confiar totalmente em Big Data Analytics! No ano passado, a Netflix aumentou sua base de assinantes nos EUA em 10% e adicionou quase 20 milhões de assinantes de todo o mundo.
o terceiro exemplo é uma das coisas novas muito legais que descobri, é um tapete de ioga inteligente. Na primeira vez que você usar o Smart Mat, ele o levará por uma série de movimentos para calibrar a forma, o tamanho e as limitações pessoais do seu corpo. Essas informações de perfil pessoal são armazenadas em seu aplicativo Smart Mat e ajudará o Smart Mat a detectar quando você está desalinhado ou equilibrado. Com o tempo, ele evoluirá automaticamente com dados atualizados conforme você aprimora sua prática de Yoga.
O que é Big Data Analytics?
Agora vamos definir formalmente 'O que é Big Data Analytics?' A análise de big data examina tipos grandes e diferentes de dados para descobrir padrões ocultos, correlações e outros insights. Basicamente, Big Data Analytics é amplamente utilizado por empresas para facilitar seu crescimento e desenvolvimento. Isso envolve principalmente a aplicação de vários algoritmos de mineração de dados em um determinado conjunto de dados, o que os ajudará a tomar melhores decisões.
Estágios em Big Data Analytics
Estas são as seguintes etapas envolvidas no processo de Big Data Analytics:
Tipos de Big Data Analytics
Existem quatro tipos:
- Análise descritiva: Ele usa agregação e mineração de dados para fornecer uma visão sobre o passado e responder: “O que aconteceu?” A análise descritiva faz exatamente o que o nome indica: “descreve” ou resume dados brutos e os torna interpretáveis por humanos.
- Análise preditiva: Ele usa modelos estatísticos e técnicas de previsões para entender o futuro e responder: “O que poderia acontecer?” A análise preditiva fornece às empresas insights acionáveis com base em dados. Ele fornece estimativas sobre a probabilidade de um resultado futuro.
- Análise prescritiva: Ele usa algoritmos de otimização e simulação para aconselhar sobre possíveis resultados e respostas: “O que devemos fazer?” Ele permite que os usuários “prescrevam” uma série de diferentes ações possíveis e os guiem para uma solução. Em suma, essa análise trata de fornecer conselhos.
- Análise de diagnóstico: É usado para determinar por que algo aconteceu no passado. É caracterizado por técnicas como drill down, descoberta de dados, mineração de dados e correlações. A análise de diagnóstico analisa os dados mais detalhadamente para entender as causas raiz dos eventos.
Big Data Ferramentas
Estas são algumas das seguintes ferramentas usadas para Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .
Domínios de Big Data
- Cuidados de saúde: A saúde está usando análises de big data para reduzir custos, prever epidemias, evitar doenças evitáveis e melhorar a qualidade de vida em geral. Um dos mais difundidosAs aplicações do Big Data na área da saúde é o Electronic Health Record (EHRs).
- Telecom: Eles são um dos contribuintes mais significativos para Big Data. A indústria de telecomunicações melhora a qualidade do serviço eencaminha o tráfego de forma mais eficaz. Ao analisar os registros de dados de chamadas em tempo real, essas empresas podem identificar comportamentos fraudulentos e agir imediatamente. A divisão de marketing pode modificar suas campanhas para direcionar melhor seus clientes e usar os insights obtidos para desenvolver novos produtos e serviços.
- Seguro: Essas empresas usam análises de big data para avaliação de risco, detecção de fraude, marketing, insights do cliente, experiência do cliente e muito mais.
- Governo: O governo indiano usou análises de big data para obter uma estimativa do comércio no país. Eles usaram as notas fiscais de vendas da Central para analisar até que ponto os estados negociam entre si.
- Finança: Bancos e empresas de serviços financeiros usam análises para diferenciar interações fraudulentas de transações comerciais legítimas. Os sistemas analíticos sugerem ações imediatas, como o bloqueio de transações irregulares, o que impede a fraude antes que ela ocorra e melhora a lucratividade.
- Automóvel: Rolls Royce, que adotou o Big Data ajustando centenas de sensores em seus motores e sistemas de propulsão, que registram cada pequeno detalhe sobre sua operação. As mudanças nos dados em tempo real são relatadas aos engenheiros que decidirão o melhor curso de ação, como programação de manutenção ou envio de equipes de engenharia.
- Educação: Este é um campo em que Big Data Analytics está sendo absorvido lenta e gradualmente.A opção pela tecnologia baseada em big data como ferramenta de aprendizado em vez dos métodos tradicionais de aula aumentou o aprendizado dos alunos e também ajudou os professores a acompanhar melhor seu desempenho.
- Varejo: O varejo, incluindo e-commerce e em lojas, está usando amplamente o Big Data Analytics para otimizar seus negócios. Por exemplo, Amazon, Walmart etc.
Casos de uso de Big Data
O primeiro caso de uso que considerei aqui é o da Starbucks.
O segundo caso de uso que quero compartilhar com vocês é o da Procter & Gamble.
Tendências em Big Data Analytics
A imagem abaixo mostra o receita de mercado de Big Data dentrobilhãoDólares americanos do ano de 2011 a 2027.
Aqui estão alguns Fatos e estatísticas da Forbes :
Perspectivas de carreira em Big Data Analytics:
- Aspectos salariais: O salário médio dos empregos analíticos é de cerca de US $ 94.167. Data Scientist foi eleita o melhor emprego na América por três anos consecutivos, com um salário-base médio de $ 110.000 e 4.524 vagas de emprego. Na Índia, a porcentagem de profissionais de análise com salários inferiores a INR 10 Lakhs diminuiu; a porcentagem de profissionais de análise que ganham mais de INR 15 Lakhs aumentou de 17% em 2016 para vinte e um% em 2017 para 22,3% em 2018.
- Grandes oportunidades de trabalho: Empresas como Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm e muitas outras contratam profissionais de Big Data Analytics.
Conjunto de habilidades
Estas são algumas das habilidades que são necessárias, dependendo da função no campo de Big Data Analytics:
- Programação básica: Deve-se ter conhecimento sobre pelo menos alguma linguagem de programação de propósito geral, como Java e Python.
- Análise Estatística e Quantitativa: Ter uma ideia sobre estatística e análise quantitativa é o ideal.
- Armazenamento de dados: É necessário conhecimento de bancos de dados SQL e NoSQL.
- Visualização de dados: É muito importante saber visualizar os dados para poder compreender os insights e aplicá-los em ação.
- Conhecimento específico de negócios: Deve-se necessariamente estar ciente do negócio em que está aplicando análises para otimizar suas operações.
- Estruturas computacionais: De preferência, deve-se saber sobre pelo menos uma ou duas ferramentas que são necessárias para Big Data Analytics.
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