Giống như toàn bộ vũ trụ và thiên hà của chúng ta được cho là hình thành do vụ nổ Big Bang, tương tự, do quá nhiều tiến bộ công nghệ, dữ liệu cũng đang tăng lên theo cấp số nhân dẫn đến vụ nổ Big Data. Dữ liệu này đến từ nhiều nguồn khác nhau, có các định dạng khác nhau, được tạo với tốc độ thay đổi và cũng có thể chứa sự mâu thuẫn. Do đó, chúng ta có thể gọi một cách đơn giản là sự bùng nổ của dữ liệu như .Tôi sẽ giải thích các chủ đề sau trong blog này để cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về Phân tích dữ liệu lớn:
- Tại sao nên phân tích dữ liệu lớn?
- Phân tích dữ liệu lớn là gì?
- Công cụ dữ liệu lớn
- Miền dữ liệu lớn
- Các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn
- Xu hướng trong phân tích dữ liệu lớn
Tại sao nên phân tích dữ liệu lớn?
Trước khi tôi tiếp tục nói với bạn về những gì Analytics, hãy để tôi cho các bạn biết lý do tại sao nó cần thiết. Tôi cũng tiết lộ với các bạn rằng chúng tôi tạo ra khoảng 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu mỗi ngày! Vì vậy, bây giờ chúng ta đã tích lũy được Dữ liệu lớn, chúng ta không thể bỏ qua nó cũng như không thể để nó nhàn rỗi và lãng phí.
Nhiều tổ chức và lĩnh vực khác nhau trên toàn cầu bắt đầu áp dụng Phân tích dữ liệu lớn để thu được nhiều lợi ích. Phân tích dữ liệu lớn cung cấp thông tin chi tiết mà nhiều công ty đang chuyển thành hành động và tạo ra lợi nhuận khổng lồ cũng như khám phá. Tôi sẽ liệt kê ra bốn lý do như vậy cùng với các ví dụ thú vị.
Lý do đầu tiên là,
- Làm cho tổ chức thông minh hơn và hiệu quả hơn
Để tôi kể cho bạn nghe về một tổ chức như vậy, Sở cảnh sát New York (NYPD). NYPD sử dụng xuất sắc Dữ liệu lớn và phân tích để phát hiện và xác định tội phạm trước khi chúng xảy ra. Họ phân tích các mô hình bắt giữ lịch sử và sau đó lập bản đồ với các sự kiện như ngày lễ liên bang, ngày lĩnh lương, lưu lượng giao thông, lượng mưa, v.v.Điều này hỗ trợ họ phân tích thông tin ngay lập tức bằng cách sử dụng các mẫu dữ liệu này. Dữ liệu lớn và chiến lược phân tíchgiúp đỡhọ xác định các vị trí tội phạm, thông qua đó họ triển khai các sĩ quan của họ đến các địa điểm này. Do đó, bằng cách tiếp cận những địa điểm này trước khi tội phạm được thực hiện, chúng ngăn chặn sự xuất hiện của tội phạm.
- Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh bằng cách phân tích hành vi của khách hàng Hầu hết các tổ chức sử dụng phân tích hành vi của khách hàng để cung cấp sự hài lòng của khách hàng và do đó, tăng cơ sở khách hàng của họ. Ví dụ tốt nhất về điều này là Amazon. Amazon là một trong những trang web thương mại điện tử tốt nhất và được sử dụng rộng rãi nhất với lượng khách hàng khoảng 300 triệu. Họ sử dụng dữ liệu luồng nhấp chuột của khách hàng và dữ liệu mua hàng trước đây để cung cấp cho họ các kết quả tùy chỉnh trên các trang web tùy chỉnh. Phân tích các nhấp chuột của mọi khách truy cập vào trang web của họ giúp họ hiểu được hành vi điều hướng trang web của họ, các đường dẫn mà người dùng đã đi để mua sản phẩm, các đường dẫn khiến họ rời khỏi trang web và hơn thế nữa. Tất cả thông tin này giúp Amazon cải thiện trải nghiệm người dùng của họ, do đó cải thiện doanh số bán hàng và tiếp thị của họ.
- Giảm chi phí Công nghệ dữ liệu lớn và tiến bộ công nghệ như điện toán đám mây mang lại lợi thế đáng kể về chi phí khi lưu trữ và xử lý Dữ liệu lớn. Hãy để tôi cho bạn biết cách chăm sóc sức khỏe sử dụng Phân tích dữ liệu lớn để giảm chi phí của họ. Bệnh nhân ngày nay đang sử dụng các thiết bị cảm biến mới khi ở nhà hoặc bên ngoài, gửi các luồng dữ liệu liên tục có thể được theo dõi và phân tích trong thời gian thực để giúp bệnh nhân tránh nhập viện bằng cách tự quản lý tình trạng của họ.Đối với bệnh nhân nhập viện, bác sĩ có thể sử dụng phân tích dự đoán để tối ưu hóa kết quả và giảm phát hiện.Bệnh viện Parkland sử dụng phân tích và mô hình dự đoán để xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao và dự đoán kết quả có thể xảy ra sau khi bệnh nhân được đưa về nhà. Kết quả là, Parkland đã giảm 31% số lần đọc trong 30 ngày đối với bệnh nhân suy tim., tiết kiệm 500.000 đô la hàng năm.
Sản phẩm thế hệ mới
Với khả năng đánh giá nhu cầu và sự hài lòng của khách hàng thông qua phân tích, có khả năng cung cấp cho khách hàng những gì họ muốn. Tôi đã tìm thấy ba sản phẩm thú vị như vậy để trích dẫn ở đây. Đầu tiên , Của Googlexe tự láiĐiều này thực hiện hàng triệu phép tính trên mỗi chuyến đi giúp xe quyết định khi nào và ở đâu nên rẽ, giảm tốc độ hay giảm tốc độ và khi nào nên chuyển làn - những quyết định tương tự như người lái xe sau tay lái.
Các thứ hai một làNetflix đã cam kết cho hai mùa của chương trình cực kỳ nổi tiếng House of Cards, bằng cách hoàn toàn tin tưởng vào Big Data Analytics! Năm ngoái, Netflix đã tăng số lượng người đăng ký tại Mỹ lên 10% và có thêm gần 20 triệu người đăng ký từ khắp nơi trên thế giới.
Các ngày thứ ba ví dụ là một trong những thứ mới thực sự thú vị mà tôi đã xem qua, là một tấm thảm yoga thông minh. Lần đầu tiên bạn sử dụng Smart Mat, nó sẽ đưa bạn qua một loạt các chuyển động để điều chỉnh hình dạng cơ thể, kích thước và các giới hạn cá nhân của bạn. Thông tin hồ sơ cá nhân này được lưu trữ trong Ứng dụng Smart Mat của bạn và sẽ giúp Smart Mat phát hiện khi bạn không căn chỉnh hoặc cân bằng. Theo thời gian, nó sẽ tự động phát triển với dữ liệu cập nhật khi bạn cải thiện việc thực hành Yoga của mình.
Phân tích dữ liệu lớn là gì?
Bây giờ chúng ta hãy chính thức xác định “Phân tích dữ liệu lớn là gì?” Phân tích dữ liệu lớn kiểm tra các loại dữ liệu lớn và khác nhau để khám phá các mẫu ẩn, mối tương quan và các thông tin chi tiết khác. Về cơ bản, Big Data Analytics được các công ty sử dụng phần lớn để tạo điều kiện cho sự phát triển và tăng trưởng của họ. Điều này chủ yếu liên quan đến việc áp dụng các thuật toán khai thác dữ liệu khác nhau trên tập dữ liệu nhất định, sau đó sẽ hỗ trợ họ đưa ra quyết định tốt hơn.
Các giai đoạn trong phân tích dữ liệu lớn
Đây là các giai đoạn sau liên quan đến quy trình Phân tích dữ liệu lớn:
Các loại phân tích dữ liệu lớn
Có bốn loại:
- Phân tích mô tả: Nó sử dụng tổng hợp dữ liệu và khai thác dữ liệu để cung cấp cái nhìn sâu sắc về quá khứ và trả lời: 'Điều gì đã xảy ra?' Phân tích mô tả thực hiện chính xác những gì tên ngụ ý mà chúng 'mô tả' hoặc tóm tắt dữ liệu thô và làm cho nó có thể hiểu được bởi con người.
- Phân tích dự đoán: Nó sử dụng các mô hình thống kê và kỹ thuật dự báo để hiểu tương lai và trả lời: 'Điều gì có thể xảy ra?' Phân tích dự đoán cung cấp cho các công ty thông tin chi tiết hữu ích dựa trên dữ liệu. Nó cung cấp các ước tính về khả năng xảy ra một kết quả trong tương lai.
- Phân tích mô tả: Nó sử dụng các thuật toán mô phỏng và tối ưu hóa để đưa ra lời khuyên về các kết quả có thể xảy ra và câu trả lời: 'Chúng ta nên làm gì?' Nó cho phép người dùng “kê đơn” một số hành động khả thi khác nhau và hướng dẫn họ tìm ra giải pháp. Tóm lại, phân tích này chỉ nhằm đưa ra lời khuyên.
- Phân tích chẩn đoán: Nó được sử dụng để xác định lý do tại sao một cái gì đó đã xảy ra trong quá khứ. Nó được đặc trưng bởi các kỹ thuật như đi sâu, khám phá dữ liệu, khai thác dữ liệu và các mối tương quan. Phân tích chẩn đoán xem xét sâu hơn dữ liệu để hiểu nguyên nhân gốc rễ của các sự kiện.
Dữ liệu lớn Công cụ
Đây là một số công cụ sau được sử dụng cho Phân tích dữ liệu lớn: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .
Miền dữ liệu lớn
- Chăm sóc sức khỏe: Chăm sóc sức khỏe đang sử dụng phân tích dữ liệu lớn để giảm chi phí, dự đoán dịch bệnh, tránh các bệnh có thể phòng ngừa và cải thiện chất lượng cuộc sống nói chung. Một trong những phổ biến nhấtứng dụng của Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe là Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs).
- Viễn thông: Họ là một trong những người đóng góp đáng kể nhất cho Dữ liệu lớn. Ngành viễn thông nâng cao chất lượng dịch vụ vàđịnh tuyến giao thông hiệu quả hơn. Bằng cách phân tích các bản ghi dữ liệu cuộc gọi trong thời gian thực, các công ty này có thể xác định hành vi gian lận và hành động ngay lập tức. Bộ phận tiếp thị có thể sửa đổi các chiến dịch của mình để nhắm mục tiêu khách hàng tốt hơn và sử dụng thông tin chi tiết có được để phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới.
- Bảo hiểm: Các công ty này sử dụng phân tích dữ liệu lớn để đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận, tiếp thị, thông tin chi tiết về khách hàng, trải nghiệm khách hàng và hơn thế nữa.
- Chính quyền: Chính phủ Ấn Độ đã sử dụng phân tích dữ liệu lớn để ước tính thương mại trong nước. Họ đã sử dụng hóa đơn thuế bán hàng của Trung ương để phân tích mức độ mà các bang giao dịch với nhau.
- Tài chính: Các ngân hàng và công ty dịch vụ tài chính sử dụng phân tích để phân biệt các tương tác gian lận với các giao dịch kinh doanh hợp pháp. Hệ thống phân tích đề xuất các hành động ngay lập tức, chẳng hạn như chặn các giao dịch bất thường, ngăn chặn gian lận trước khi nó xảy ra và cải thiện lợi nhuận.
- Ô tô: Rolls Royce đã tiếp nhận Dữ liệu lớn bằng cách lắp hàng trăm cảm biến vào động cơ và hệ thống đẩy của mình, ghi lại mọi chi tiết nhỏ nhất về hoạt động của chúng. Những thay đổi về dữ liệu trong thời gian thực được báo cáo cho các kỹ sư, những người sẽ quyết định hành động tốt nhất, chẳng hạn như lên lịch bảo trì hoặc điều động nhóm kỹ thuật.
- Giáo dục: Đây là một lĩnh vực mà Phân tích dữ liệu lớn đang được hấp thụ từ từ và dần dần.Việc lựa chọn công nghệ cung cấp dữ liệu lớn làm công cụ học tập thay vì các phương pháp giảng dạy truyền thống, nâng cao khả năng học tập của sinh viên cũng như hỗ trợ giáo viên theo dõi hiệu suất của họ tốt hơn.
- Bán lẻ: Bán lẻ bao gồm thương mại điện tử và tại cửa hàng đang sử dụng rộng rãi Phân tích dữ liệu lớn để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của họ. Ví dụ: Amazon, Walmart, v.v.
Các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn
Trường hợp sử dụng đầu tiên mà tôi lấy ở đây là của Starbucks.
Trường hợp sử dụng thứ hai mà tôi muốn chia sẻ với các bạn là của Procter & Gamble.
Xu hướng trong phân tích dữ liệu lớn
Hình ảnh dưới đây mô tả doanh thu thị trường của Dữ liệu lớn trongtỷĐô la Mỹ từ năm 2011 đến năm 2027.
Đây là một số Sự kiện và Thống kê của Forbes :
Triển vọng nghề nghiệp trong Phân tích dữ liệu lớn:
- Các khía cạnh về tiền lương: Mức lương trung bình của các công việc phân tích là khoảng $ 94,167. Nhà khoa học dữ liệu đã được vinh danh là công việc tốt nhất ở Mỹ trong ba năm hoạt động, với mức lương cơ bản trung bình là 110.000 đô la và 4.524 cơ hội việc làm. Ở Ấn Độ, tỷ lệ các chuyên gia phân tích yêu cầu mức lương thấp hơn 10 Lăk INR đã thấp hơn tỷ lệ các chuyên gia phân tích kiếm được hơn 15 Lăk INR đã tăng lên từ 17% trong năm 2016 tới hai mươi mốt% trong năm 2017 tới 22,3% vào năm 2018.
- Cơ hội việc làm lớn: Các công ty như Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm và nhiều công ty khác thuê các Chuyên gia phân tích dữ liệu lớn.
Skillset
Đây là một số kỹ năng được yêu cầu tùy thuộc vào vai trò trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu lớn:
- Lập trình cơ bản: Một người nên có kiến thức về ít nhất một số ngôn ngữ lập trình mục đích chung như Java và Python.
- Phân tích thống kê và định lượng: Có một ý tưởng về thống kê và phân tích định lượng là lý tưởng.
- Kho dữ liệu: Cần có kiến thức về cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL.
- Trực quan hóa dữ liệu: Điều rất quan trọng là phải biết cách trực quan hóa dữ liệu để có thể hiểu những thông tin chi tiết và áp dụng nó vào thực tế.
- Kiến thức kinh doanh cụ thể: Một người nhất thiết phải biết về doanh nghiệp nơi họ đang áp dụng phân tích để tối ưu hóa hoạt động của họ.
- Khung tính toán: Tốt nhất là người ta nên biết về ít nhất một hoặc hai công cụ cần thiết cho Phân tích dữ liệu lớn.
Bây giờ bạn đã biết Phân tích dữ liệu lớn, hãy xem của Edureka, một công ty học trực tuyến đáng tin cậy với mạng lưới hơn 250.000 người học hài lòng trải dài trên toàn cầu. Khóa đào tạo Chứng chỉ Edureka Big Data Hadoop giúp người học trở thành chuyên gia trong lĩnh vực HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume và Sqoop bằng các trường hợp sử dụng thời gian thực trên miền Bán lẻ, Truyền thông xã hội, Hàng không, Du lịch, Tài chính.
cách quét ký tự trong java
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến nó trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.