Sama seperti seluruh alam semesta dan galaksi kita yang dikatakan terbentuk karena ledakan Big Bang, demikian pula, karena begitu banyak kemajuan teknologi, data juga tumbuh secara eksponensial yang mengarah pada ledakan Big Data. Data ini berasal dari berbagai sumber, memiliki format yang berbeda, dihasilkan pada tingkat variabel dan mungkin juga mengandung ketidakkonsistenan. Jadi, kita bisa dengan mudah menyebut ledakan data seperti .Saya akan menjelaskan topik berikut di blog ini untuk memberi Anda wawasan tentang Big Data Analytics:
- Mengapa Big Data Analytics?
- Apa itu Big Data Analytics?
- Alat Data Besar
- Domain Data Besar
- Kasus Penggunaan Data Besar
- Tren di Big Data Analytics
Mengapa Big Data Analytics?
Sebelum saya melanjutkan untuk memberi tahu Anda tentang apa itu Analytics, izinkan saya memberi tahu Anda tentang mengapa ini dibutuhkan. Izinkan saya juga mengungkapkan kepada Anda bahwa kami membuat sekitar 2,5 triliun byte data setiap hari! Jadi sekarang setelah kami mengumpulkan Big Data, kami juga tidak dapat mengabaikannya atau membiarkannya tetap diam dan membuatnya terbuang percuma.
Berbagai organisasi dan sektor di seluruh dunia mulai mengadopsi Big Data Analytics untuk mendapatkan banyak manfaat. Big Data Analytics memberikan wawasan yang banyak perusahaan ubah menjadi tindakan dan menghasilkan keuntungan besar serta penemuan. Saya akan membuat daftar empat alasan tersebut bersama dengan contoh-contoh menarik.
Alasan pertama adalah,
- Membuat Organisasi Lebih Cerdas dan Lebih Efisien
Izinkan saya memberi tahu Anda tentang satu organisasi semacam itu, Departemen Kepolisian New York (NYPD). NYPD dengan brilian menggunakan Big Data dan analitik untuk mendeteksi dan mengidentifikasi kejahatan sebelum terjadi. Mereka menganalisis pola penangkapan historis dan kemudian memetakannya dengan acara-acara seperti hari libur federal, hari pembayaran, arus lalu lintas, curah hujan, dll.Ini membantu mereka dalam menganalisis informasi dengan segera dengan memanfaatkan pola data ini. Big Data dan strategi analitikmembantumereka mengidentifikasi lokasi kejahatan, di mana mereka mengerahkan petugas ke lokasi tersebut. Jadi dengan menjangkau lokasi-lokasi tersebut sebelum kejahatan dilakukan, mereka mencegah terjadinya kejahatan.
- Mengoptimalkan Operasi Bisnis dengan Menganalisis Perilaku Pelanggan Sebagian besar organisasi menggunakan analisis perilaku pelanggan untuk memberikan kepuasan pelanggan dan karenanya, meningkatkan basis pelanggan mereka. Contoh terbaiknya adalah Amazon. Amazon adalah salah satu situs web e-niaga terbaik dan paling banyak digunakan dengan basis pelanggan sekitar 300 juta. Mereka menggunakan data aliran klik pelanggan dan data pembelian historis untuk memberikan hasil yang disesuaikan pada halaman web yang disesuaikan. Menganalisa klik setiap pengunjung di situs web mereka membantu mereka memahami perilaku navigasi situs mereka, jalur yang diambil pengguna untuk membeli produk, jalur yang mengarahkan mereka untuk meninggalkan situs, dan banyak lagi. Semua informasi ini membantu Amazon meningkatkan pengalaman pengguna mereka, dengan demikian meningkatkan penjualan dan pemasaran mereka.
- Pengurangan biaya Teknologi big data dan kemajuan teknologi seperti komputasi awan membawa keuntungan biaya yang signifikan dalam hal menyimpan dan memproses Big Data. Izinkan saya memberi tahu Anda bagaimana perawatan kesehatan menggunakan Big Data Analytics untuk mengurangi biayanya. Pasien saat ini menggunakan perangkat sensor baru saat di rumah atau di luar, yang mengirimkan aliran data konstan yang dapat dipantau dan dianalisis secara real-time untuk membantu pasien menghindari rawat inap dengan mengatur sendiri kondisinya.Untuk pasien rawat inap, dokter dapat menggunakan analitik prediktif untuk mengoptimalkan hasil dan mengurangi pendaftaran ulang.Parkland Hospital menggunakan analitik dan pemodelan prediktif untuk mengidentifikasi pasien berisiko tinggi dan memprediksi kemungkinan hasil setelah pasien dipulangkan. Hasilnya, Parkland mengurangi 30 hari pendaftaran ulang untuk pasien gagal jantung, sebesar 31%., menghemat $ 500.000 setiap tahun.
Produk Generasi Baru
Dengan kemampuan untuk mengukur kebutuhan dan kepuasan pelanggan melalui analitik, hadir kekuatan untuk memberi pelanggan apa yang mereka inginkan. Saya telah menemukan tiga produk yang menarik untuk dikutip di sini. Pertama , Googlemobil tanpa pengemudiyang membuat jutaan kalkulasi pada setiap perjalanan yang membantu mobil memutuskan kapan dan ke mana harus berbelok, apakah akan memperlambat atau mempercepat dan kapan harus berpindah jalur - keputusan yang sama yang dibuat oleh pengemudi manusia di belakang kemudi.
Itu kedua satu adalahNetflix yang berkomitmen selama dua musim untuk pertunjukannya yang sangat populer House of Cards, dengan sepenuhnya mempercayai Big Data Analytics! Tahun lalu, Netflix mengembangkan basis pelanggan AS sebesar 10% dan menambahkan hampir 20 juta pelanggan dari seluruh dunia.
Itu ketiga Contohnya adalah salah satu hal baru yang sangat keren yang saya temui, adalah matras yoga yang cerdas. Saat pertama kali Anda menggunakan Smart Mat, perangkat ini akan memandu Anda melalui serangkaian gerakan untuk mengkalibrasi bentuk tubuh, ukuran, dan batasan pribadi Anda. Informasi profil pribadi ini disimpan di Aplikasi Smart Mat Anda dan akan membantu Smart Mat mendeteksi saat Anda tidak sejajar atau seimbang. Seiring waktu, ini akan secara otomatis berkembang dengan data yang diperbarui saat Anda meningkatkan latihan Yoga Anda.
Apa itu Big Data Analytics?
Sekarang mari kita secara resmi mendefinisikan 'Apa itu Big Data Analytics?' Analitik data besar memeriksa jenis data yang besar dan berbeda untuk mengungkap pola tersembunyi, korelasi, dan wawasan lainnya. Pada dasarnya, Big Data Analytics banyak digunakan oleh perusahaan untuk memfasilitasi pertumbuhan dan perkembangan mereka. Ini terutama melibatkan penerapan berbagai algoritme penambangan data pada kumpulan data tertentu, yang kemudian akan membantu mereka dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.
Tahapan dalam Big Data Analytics
Ini adalah tahapan berikut yang terlibat dalam proses Big Data Analytics:
Jenis Analisis Big Data
Ada empat jenis:
- Analisis Deskriptif: Ini menggunakan agregasi data dan penggalian data untuk memberikan wawasan tentang masa lalu dan menjawab: 'Apa yang telah terjadi?' Analisis deskriptif melakukan persis seperti namanya, mereka 'mendeskripsikan' atau meringkas data mentah dan membuatnya dapat ditafsirkan oleh manusia.
- Analisis Prediktif: Ini menggunakan model statistik dan teknik perkiraan untuk memahami masa depan dan menjawab: 'Apa yang bisa terjadi?' Analisis prediktif memberi perusahaan wawasan yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan data. Ini memberikan perkiraan tentang kemungkinan hasil di masa depan.
- Analisis Preskriptif: Ini menggunakan algoritme pengoptimalan dan simulasi untuk memberi saran tentang kemungkinan hasil dan jawaban: 'Apa yang harus kita lakukan?' Ini memungkinkan pengguna untuk 'meresepkan' sejumlah tindakan yang mungkin berbeda dan memandu mereka menuju solusi. Singkatnya, analitik ini adalah tentang memberikan saran.
- Analisis Diagnostik: Ini digunakan untuk menentukan mengapa sesuatu terjadi di masa lalu. Ini dicirikan oleh teknik seperti penelusuran, penemuan data, penggalian data, dan korelasi. Analisis diagnostik melihat data lebih dalam untuk memahami akar penyebab peristiwa.
Data besar Alat
Ini adalah beberapa alat berikut yang digunakan untuk Big Data Analytics: Hadoop , , Apache HBase , Apache Spark , , , Apache Hive , Kafka .
Domain Data Besar
- Kesehatan: Layanan kesehatan menggunakan analitik data besar untuk mengurangi biaya, memprediksi epidemi, menghindari penyakit yang dapat dicegah, dan meningkatkan kualitas hidup secara umum. Salah satu yang paling luasAplikasi Big Data dalam pelayanan kesehatan adalah Electronic Health Record (EHRs).
- Telekomunikasi: Mereka adalah salah satu kontributor paling signifikan untuk Big Data. Industri telekomunikasi meningkatkan kualitas layanan danmerutekan lalu lintas dengan lebih efektif. Dengan menganalisis rekaman data panggilan secara real-time, perusahaan ini dapat mengidentifikasi perilaku curang dan segera menindaklanjutinya. Divisi pemasaran dapat memodifikasi kampanyenya untuk menargetkan pelanggannya dengan lebih baik dan menggunakan wawasan yang diperoleh untuk mengembangkan produk dan layanan baru.
- Pertanggungan: Perusahaan-perusahaan ini menggunakan analitik data besar untuk penilaian risiko, deteksi penipuan, pemasaran, wawasan pelanggan, pengalaman pelanggan, dan banyak lagi.
- Pemerintah: Pemerintah India menggunakan analitik data besar untuk mendapatkan perkiraan perdagangan di negara tersebut. Mereka menggunakan faktur pajak penjualan Pusat untuk menganalisis sejauh mana negara bagian berdagang satu sama lain.
- Keuangan: Bank dan perusahaan jasa keuangan menggunakan analitik untuk membedakan interaksi curang dari transaksi bisnis yang sah. Sistem analitik menyarankan tindakan segera, seperti memblokir transaksi tidak teratur, yang menghentikan penipuan sebelum terjadi dan meningkatkan profitabilitas.
- Mobil: Rolls Royce yang telah merangkul Big Data dengan memasang ratusan sensor ke dalam mesin dan sistem propulsi, yang merekam setiap detail kecil tentang pengoperasiannya. Perubahan data dalam waktu nyata dilaporkan kepada teknisi yang akan memutuskan tindakan terbaik seperti menjadwalkan pemeliharaan atau mengirim tim teknisi.
- Pendidikan: Ini adalah salah satu bidang di mana Big Data Analytics diserap secara perlahan dan bertahap.Memilih teknologi bertenaga data besar sebagai alat pembelajaran daripada metode ceramah tradisional, meningkatkan pembelajaran siswa serta membantu para guru untuk melacak kinerja mereka dengan lebih baik.
- Eceran: Ritel termasuk e-commerce dan di dalam toko secara luas menggunakan Big Data Analytics untuk mengoptimalkan bisnis mereka. Misalnya, Amazon, Walmart dll.
Kasus Penggunaan Data Besar
Kasus penggunaan pertama yang saya ambil di sini adalah Starbucks.
Kasus penggunaan kedua yang ingin saya bagikan dengan Anda adalah Procter & Gamble.
Tren di Big Data Analytics
Gambar di bawah ini menggambarkan pendapatan pasar dari Big Data dimilyarDolar AS dari tahun 2011 hingga 2027.
Ini beberapa Fakta dan Statistik oleh Forbes :
Prospek karir di Big Data Analytics:
- Aspek Gaji: Gaji rata-rata pekerjaan analitik adalah sekitar $ 94.167. Data Scientist telah dinobatkan sebagai pekerjaan terbaik di Amerika selama tiga tahun berturut-turut, dengan gaji pokok rata-rata $ 110.000 dan 4.524 lowongan pekerjaan. Di India, persentase profesional analitik yang meminta gaji kurang dari INR 10 Lakh telah menurun, persentase profesional analitik yang berpenghasilan lebih dari INR 15 Lakh telah meningkat dari 17% pada tahun 2016 menjadi dua puluh satu% pada 2017 hingga 22,3% di 2018.
- Peluang Kerja Besar: Perusahaan seperti Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm, dan banyak lagi mempekerjakan Big Data Analytics Professionals.
Keterampilan
Ini adalah beberapa keterampilan yang dibutuhkan tergantung pada peran di bidang Analisis Data Besar:
- Pemrograman dasar: Seseorang harus memiliki pengetahuan tentang setidaknya beberapa bahasa pemrograman tujuan umum seperti Java dan Python.
- Analisis Statistik dan Kuantitatif: Memiliki ide tentang statistik dan analisis kuantitatif sangat ideal.
- Data Warehousing: Pengetahuan tentang database SQL dan NoSQL diperlukan.
- Visualisasi data: Sangat penting untuk mengetahui bagaimana memvisualisasikan data agar dapat memahami wawasan dan menerapkannya dalam tindakan.
- Pengetahuan Bisnis Khusus: Seseorang harus menyadari bisnis tempat mereka menerapkan analitik untuk mengoptimalkan operasi mereka.
- Kerangka Kerja Komputasi: Lebih disukai orang harus mengetahui tentang setidaknya satu atau dua alat yang diperlukan untuk Big Data Analytics.
Sekarang setelah Anda mengetahui Big Data Analytics, lihat oleh Edureka, perusahaan pembelajaran online tepercaya dengan jaringan lebih dari 250.000 pelajar yang puas dan tersebar di seluruh dunia. Kursus Pelatihan Sertifikasi Edureka Big Data Hadoop membantu peserta didik menjadi ahli dalam domain HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume, dan Sqoop menggunakan kasus penggunaan waktu nyata pada Ritel, Media Sosial, Penerbangan, Pariwisata, domain Keuangan.
apa itu tag br di html
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.