Big Data Analytics: convertir la información en acción

Al igual que se dice que todo el universo y nuestra galaxia se formaron debido a la explosión del Big Bang, de manera similar, debido a tantos avances tecnológicos, los datos también han crecido exponencialmente, lo que lleva a la explosión de Big Data. Estos datos provienen de varias fuentes, tienen diferentes formatos, se generan a una tasa variable y también pueden contener inconsistencias. Por lo tanto, podemos llamar simplemente a la explosión de tales datos como .Explicaré los siguientes temas en este blog para brindarle información sobre Big Data Analytics:

• ¿Por qué Big Data Analytics?
• ¿Qué es Big Data Analytics?
• Herramientas de Big Data
• Dominios de Big Data
• Casos de uso de Big Data
• Tendencias en Big Data Analytics

¿Por qué Big Data Analytics?

Antes de saltar para contarte lo que es Analytics, déjenme decirles por qué es necesario. ¡Permítanme también revelarles que creamos alrededor de 2.5 trillones de bytes de datos todos los días! Entonces, ahora que hemos acumulado Big Data, no podemos ignorarlo ni podemos dejar que permanezca inactivo y que se desperdicie.

Varias organizaciones y sectores de todo el mundo comenzaron a adoptar Big Data Analytics para obtener numerosos beneficios. Big Data Analytics brinda información que muchas empresas están convirtiendo en acciones y obteniendo enormes ganancias y descubrimientos. Voy a enumerar cuatro de esas razones junto con ejemplos interesantes.

La primera razón es

1. Hacer una organización más inteligente y eficiente
   Permítanme hablarles sobre una de esas organizaciones, el Departamento de Policía de Nueva York (NYPD). El Departamento de Policía de Nueva York utiliza de manera brillante Big Data y análisis para detectar e identificar delitos antes de que ocurran. Analizan patrones históricos de arrestos y luego los mapean con eventos como feriados federales, días de pago, flujos de tráfico, lluvias, etc.Esto les ayuda a analizar la información inmediatamente utilizando estos patrones de datos. Estrategia de Big Data y analíticaayudaellos identifican los lugares del crimen, a través de los cuales despliegan a sus oficiales a estos lugares. Por lo tanto, al llegar a estos lugares antes de que se cometieran los delitos, evitan que se produzcan.
   
   
2. Optimice las operaciones comerciales analizando el comportamiento del cliente La mayoría de las organizaciones utilizan análisis de comportamiento de los clientes para proporcionar satisfacción al cliente y, por lo tanto, aumentar su base de clientes. El mejor ejemplo de esto es Amazon. Amazon es uno de los mejores y más utilizados sitios web de comercio electrónico con una base de clientes de aproximadamente 300 millones. Utilizan datos de flujo de clics de clientes y datos históricos de compras para proporcionarles resultados personalizados en páginas web personalizadas. Analizando los clics de cada visitante en su sitio web les ayudan a comprender su comportamiento de navegación del sitio, las rutas que el usuario tomó para comprar el producto, las rutas que lo llevaron a abandonar el sitio y más. Toda esta información ayuda a Amazon a mejorar su experiencia de usuario, mejorando así sus ventas y marketing.
3. Reducción de costo Las tecnologías de Big Data y los avances tecnológicos como la computación en la nube brindan importantes ventajas de costos cuando se trata de almacenar y procesar Big Data. Déjeme decirle cómo la atención médica utiliza Big Data Analytics para reducir sus costos. En la actualidad, los pacientes utilizan nuevos dispositivos sensores en casa o fuera, que envían flujos constantes de datos que pueden ser monitoreados y analizados en tiempo real para ayudar a los pacientes a evitar la hospitalización mediante el autocontrol de sus afecciones.Para los pacientes hospitalizados, los médicos pueden usar análisis predictivos para optimizar los resultados y reducir los reingresos.Parkland Hospital utiliza análisis y modelos predictivos para identificar a los pacientes de alto riesgo y predecir los resultados probables una vez que los pacientes son enviados a casa. Como resultado, Parkland redujo los reingresos de 30 días para pacientes con insuficiencia cardíaca en un 31%., ahorrando $ 500,000 al año.

Productos de nueva generación

Con la capacidad de medir las necesidades y la satisfacción de los clientes a través de la analítica, surge el poder de darles a los clientes lo que quieren. He encontrado tres productos tan interesantes para citar aquí. primero , De Googlecoche autónomoque hace millones de cálculos en cada viaje que ayudan al automóvil a decidir cuándo y dónde girar, si reducir la velocidad o acelerar y cuándo cambiar de carril, las mismas decisiones que toma un conductor humano al volante.

los segundo uno esNetflix, que se comprometió durante dos temporadas de su extremadamente popular programa House of Cards, ¡confiando completamente en Big Data Analytics! El año pasado, Netflix aumentó su base de suscriptores en EE. UU. En un 10% y agregó casi 20 millones de suscriptores de todo el mundo.

los tercero Un ejemplo es una de las cosas nuevas realmente interesantes con las que me he encontrado, es una estera de yoga inteligente. La primera vez que use su Smart Mat, lo llevará a través de una serie de movimientos para calibrar la forma, el tamaño y las limitaciones personales de su cuerpo. Esta información de perfil personal se almacena en su aplicación Smart Mat y ayudará a Smart Mat a detectar cuándo está desalineado o equilibrado. Con el tiempo, evolucionará automáticamente con datos actualizados a medida que mejore su práctica de Yoga.

¿Qué es Big Data Analytics?

Ahora definamos formalmente '¿Qué es Big Data Analytics?' El análisis de big data examina tipos de datos grandes y diferentes para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Básicamente, las empresas utilizan en gran medida Big Data Analytics para facilitar su crecimiento y desarrollo. Esto implica principalmente la aplicación de varios algoritmos de minería de datos en el conjunto de datos dado, que luego los ayudará a tomar mejores decisiones.

Etapas en Big Data Analytics

Estas son las siguientes etapas involucradas en el proceso de Big Data Analytics:

Tipos de análisis de Big Data

Hay cuatro tipos:

1. Análisis descriptivo: Utiliza la agregación de datos y la minería de datos para proporcionar información sobre el pasado y responder: '¿Qué ha sucedido?' La analítica descriptiva hace exactamente lo que el nombre implica: 'describen' o resumen los datos sin procesar y los hacen interpretables por humanos.
2. Análisis predictivo: Utiliza modelos estadísticos y técnicas de predicción para comprender el futuro y responder: '¿Qué podría pasar?' La analítica predictiva proporciona a las empresas información procesable basada en datos. Proporciona estimaciones sobre la probabilidad de un resultado futuro.
3. Análisis prescriptivo: Utiliza algoritmos de optimización y simulación para asesorar sobre posibles resultados y respuestas: '¿Qué debemos hacer?' Permite a los usuarios 'prescribir' una serie de posibles acciones diferentes y guiarlos hacia una solución. En pocas palabras, esta analítica se trata de brindar asesoramiento.
4. Análisis de diagnóstico: Se utiliza para determinar por qué sucedió algo en el pasado. Se caracteriza por técnicas como el desglose, el descubrimiento de datos, la minería de datos y las correlaciones. El análisis de diagnóstico analiza en profundidad los datos para comprender las causas fundamentales de los eventos.

Big Data Herramientas

Estas son algunas de las siguientes herramientas utilizadas para Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .

Dominios de Big Data

• Cuidado de la salud: El sector sanitario utiliza el análisis de big data para reducir costes, predecir epidemias, evitar enfermedades prevenibles y mejorar la calidad de vida en general. Uno de los más extendidosaplicaciones de Big Data en la atención médica es Electronic Health Record (EHR).
• Telecom: Son uno de los contribuyentes más importantes a Big Data. La industria de las telecomunicaciones mejora la calidad del servicio yenruta el tráfico de forma más eficaz. Al analizar los registros de datos de llamadas en tiempo real, estas empresas pueden identificar comportamientos fraudulentos y actuar inmediatamente. La división de marketing puede modificar sus campañas para dirigirse mejor a sus clientes y utilizar los conocimientos adquiridos para desarrollar nuevos productos y servicios.
• Seguro: Estas empresas utilizan análisis de big data para la evaluación de riesgos, la detección de fraudes, el marketing, la información del cliente, la experiencia del cliente y más.
• Gobierno: El gobierno indio utilizó análisis de big data para obtener una estimación del comercio en el país. Utilizaron facturas de impuestos sobre las ventas centrales para analizar el grado en que los estados comercian entre sí.
• Finanzas: Los bancos y las empresas de servicios financieros utilizan la analítica para diferenciar las interacciones fraudulentas de las transacciones comerciales legítimas. Los sistemas de análisis sugieren acciones inmediatas, como bloquear transacciones irregulares, lo que detiene el fraude antes de que ocurra y mejora la rentabilidad.
• Automóvil: Rolls Royce, que ha adoptado Big Data al instalar cientos de sensores en sus motores y sistemas de propulsión, que registran cada pequeño detalle sobre su funcionamiento. Los cambios en los datos en tiempo real se informan a los ingenieros, quienes decidirán el mejor curso de acción, como programar el mantenimiento o enviar equipos de ingeniería.
• Educación: Este es un campo en el que Big Data Analytics se está absorbiendo lenta y gradualmente.Optar por la tecnología basada en big data como herramienta de aprendizaje en lugar de los métodos tradicionales de lectura, mejoró el aprendizaje de los estudiantes y ayudó a los profesores a realizar un mejor seguimiento de su desempeño.
• Al por menor: El comercio minorista, incluido el comercio electrónico y las tiendas, está utilizando ampliamente Big Data Analytics para optimizar su negocio. Por ejemplo, Amazon, Walmart, etc.

Casos de uso de Big Data

El primer caso de uso que he tomado aquí es el de Starbucks.

El segundo caso de uso que quiero compartir con ustedes es el de Procter & Gamble.

Tendencias en Big Data Analytics

La siguiente imagen muestra el ingresos de mercado de Big Data enmil millonesDólares estadounidenses del año 2011 al 2027.

Aquí están algunos Hechos y estadísticas de Forbes :

Perspectivas de carrera en Big Data Analytics:

• Aspectos salariales: El salario promedio de los trabajos de análisis es de alrededor de $ 94,167. Data Scientist ha sido nombrado el mejor trabajo de Estados Unidos durante tres años consecutivos, con un salario base medio de 110.000 dólares y 4.524 vacantes. En India, el porcentaje de profesionales de la analítica con salarios inferiores a INR 10 Lakhs ha aumentado, el porcentaje de profesionales de la analítica que ganan más de INR 15 Lakhs ha aumentado de 17% en 2016 a 21% en 2017 a 22.3% en 2018.
• Grandes oportunidades laborales: Empresas como Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm y muchas más contratan profesionales de Big Data Analytics.

Conjunto de habilidades

Estas son algunas de las habilidades que se requieren según el rol en el campo de Big Data Analytics:

• Programación básica: Uno debe tener conocimientos sobre al menos algún lenguaje de programación de propósito general como Java y Python.
• Análisis estadístico y cuantitativo: Tener una idea sobre estadística y análisis cuantitativo es ideal.
• Almacenamiento de datos: Se requiere conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL.
• Visualización de datos: Es muy importante saber cómo visualizar los datos para poder comprender los conocimientos y aplicarlos en acción.
• Conocimientos comerciales específicos: Necesariamente hay que ser consciente del negocio donde están aplicando la analítica para optimizar sus operaciones.
• Marcos computacionales: Preferiblemente, uno debe conocer al menos una o dos herramientas que se requieren para Big Data Analytics.

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