जैसे पूरे ब्रह्मांड और हमारी आकाशगंगा का गठन बिग बैंग विस्फोट के कारण हुआ है, वैसे ही, कई तकनीकी प्रगति के कारण, डेटा भी तेजी से बिग डेटा विस्फोट की ओर बढ़ रहा है। यह डेटा विभिन्न स्रोतों से आता है, विभिन्न प्रारूप हैं, एक चर दर पर उत्पन्न होते हैं और इसमें असंगतताएं भी हो सकती हैं। इस प्रकार, हम केवल इस तरह के डेटा के विस्फोट को समाप्त कर सकते हैं ।मैं आपको बिग डेटा एनालिटिक्स पर जानकारी देने के लिए इस ब्लॉग में निम्नलिखित विषयों की व्याख्या करूंगा:
- बिग डेटा एनालिटिक्स क्यों?
- बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है?
- बिग डेटा टूल्स
- बिग डेटा डोमेन
- बिग डेटा उपयोग मामले
- बिग डेटा एनालिटिक्स में रुझान
बिग डेटा एनालिटिक्स क्यों?
इससे पहले कि मैं आपको बताऊं कि क्या है विश्लेषिकी, मैं आप लोगों को इसके बारे में बताता हूं कि इसकी आवश्यकता क्यों है। मुझे आप लोगों को यह भी बताना चाहिए कि हम हर दिन लगभग 2.5 क्विंटल बाइट डेटा बनाते हैं! इसलिए अब जब हमने बिग डेटा जमा कर लिया है, तो न तो हम इसे अनदेखा कर सकते हैं और न ही इसे बेकार रहने दे सकते हैं और इसे बेकार कर सकते हैं।
दुनिया भर में विभिन्न संगठनों और क्षेत्रों ने कई लाभ हासिल करने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स को अपनाना शुरू कर दिया। बिग डेटा एनालिटिक्स अंतर्दृष्टि देता है जो कई कंपनियां कार्रवाई में बदल रही हैं और साथ ही खोजों के साथ भारी मुनाफा कमा रही हैं। मैं दिलचस्प उदाहरणों के साथ चार ऐसे कारणों को सूचीबद्ध करने जा रहा हूं।
पहला कारण है,
- होशियार और अधिक कुशल संगठन बनाना
मैं आपको एक ऐसे संगठन, न्यूयॉर्क पुलिस विभाग (एनवाईपीडी) के बारे में बताता हूं। NYPD शानदार ढंग से बिग डेटा और एनालिटिक्स का उपयोग अपराधों का पता लगाने और पहचानने से पहले करता है। वे ऐतिहासिक गिरफ्तारी पैटर्न का विश्लेषण करते हैं और फिर संघीय अवकाश, भुगतान, यातायात प्रवाह, बारिश आदि जैसी घटनाओं के साथ उन्हें मैप करते हैं।यह इन डेटा पैटर्न का उपयोग करके सूचना का तुरंत विश्लेषण करने में उनकी सहायता करता है। बिग डेटा और एनालिटिक्स रणनीतिमदद करता हैवे अपराध स्थानों की पहचान करते हैं, जिसके माध्यम से वे अपने अधिकारियों को इन स्थानों पर तैनात करते हैं। इस प्रकार अपराधों को अंजाम देने से पहले इन स्थानों पर पहुंचकर, वे अपराध की घटना को रोकते हैं।
- ग्राहक व्यवहार का विश्लेषण करके व्यवसाय संचालन का अनुकूलन करें अधिकांश संगठन ग्राहकों की संतुष्टि प्रदान करने के लिए ग्राहकों के व्यवहार विश्लेषण का उपयोग करते हैं और इसलिए, अपने ग्राहक आधार को बढ़ाते हैं। इसका सबसे अच्छा उदाहरण अमेज़न है। अमेज़ॅन लगभग 300 मिलियन के ग्राहक आधार के साथ सर्वश्रेष्ठ और सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली ई-कॉमर्स वेबसाइटों में से एक है। वे ग्राहक क्लिक-स्ट्रीम डेटा और ऐतिहासिक खरीद डेटा का उपयोग उन्हें अनुकूलित वेब पृष्ठों पर अनुकूलित परिणाम प्रदान करने के लिए करते हैं। विश्लेषण करना अपनी वेबसाइट पर हर आगंतुक के क्लिक उनके साइट-नेविगेशन व्यवहार को समझने में सहायता करते हैं, उपयोगकर्ता ने उत्पाद, पथ खरीदने के लिए जो रास्ते लिए, उससे उन्हें साइट और अधिक छोड़ने का मार्ग प्रशस्त हुआ। यह सभी जानकारी अमेज़ॅन को अपने उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करती है, जिससे उनकी बिक्री और विपणन में सुधार होता है।
- लागत में कमी बिग डेटा प्रौद्योगिकियां और क्लाउड कंप्यूटिंग जैसी तकनीकी प्रगति बड़े डेटा को स्टोर करने और संसाधित करने के लिए महत्वपूर्ण लागत लाभ लाती हैं। मैं आपको बताता हूं कि हेल्थकेयर अपनी लागत को कम करने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कैसे करता है। आजकल मरीज घर या बाहर जाने पर नए सेंसर उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं, जो डेटा की निरंतर धाराओं को भेजते हैं, जो वास्तविक समय में निगरानी और विश्लेषण करके रोगियों को उनकी स्थितियों का प्रबंधन करके अस्पताल में भर्ती होने से बचने में मदद कर सकते हैं।अस्पताल में भर्ती मरीजों के लिए, चिकित्सक परिणामों का अनुकूलन करने और रीडमीशन को कम करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं।पार्कलैंड अस्पताल उच्च जोखिम वाले रोगियों की पहचान करने और मरीजों को घर भेजे जाने के संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एनालिटिक्स और भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग का उपयोग करता है। परिणामस्वरूप, हृदय की विफलता वाले रोगियों के लिए पार्कलैंड ने 30-दिन की रीडमीमिशन को 31% तक कम कर दिया, $ 500,000 की सालाना बचत।
नई पीढ़ी के उत्पाद
एनालिटिक्स के माध्यम से ग्राहकों की जरूरतों और संतुष्टि को मापने की क्षमता के साथ, ग्राहकों को वह देने की शक्ति आती है जो वे चाहते हैं। मुझे यहां उद्धृत करने के लिए तीन ऐसे दिलचस्प उत्पाद मिले हैं। प्रथम , Google कासेल्फ ड्राइविंग कारजो प्रत्येक यात्रा पर लाखों गणनाएं करता है जो कार को यह तय करने में मदद करता है कि कब और कहां मोड़ना है, क्या धीमा करना है या गति बढ़ाना है और कब लेन बदलना है - वही निर्णय एक मानव चालक पहिया के पीछे करता है।
द दूसरा कोई हैनेटफ्लिक्स जो बिग डेटा एनालिटिक्स पर पूरी तरह से भरोसा करके अपने बेहद लोकप्रिय शो हाउस ऑफ कार्ड्स के दो सीज़न के लिए प्रतिबद्ध है! पिछले साल, नेटफ्लिक्स ने अपने यूएस सब्सक्राइबर बेस में 10% की वृद्धि की और दुनिया भर से लगभग 20 मिलियन ग्राहक जोड़े।
द तीसरा उदाहरण एक बहुत अच्छी नई चीज़ है जो मैं भर आया हूँ, एक स्मार्ट योग चटाई है। पहली बार जब आप अपने स्मार्ट मैट का उपयोग करते हैं, तो यह आपके शरीर के आकार, आकार और व्यक्तिगत सीमाओं को जांचने के लिए आंदोलनों की एक श्रृंखला के माध्यम से आपको ले जाएगा। यह व्यक्तिगत प्रोफ़ाइल जानकारी आपके स्मार्ट चटाई ऐप में संग्रहीत है और जब आप संरेखण या संतुलन से बाहर हो जाते हैं, तो स्मार्ट मैट का पता लगाने में मदद करेगा। समय के साथ, यह अपडेट किए गए डेटा के साथ स्वचालित रूप से विकसित हो जाएगा क्योंकि आप अपने योग अभ्यास में सुधार करेंगे।
बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है?
अब हम औपचारिक रूप से 'बिग डेटा एनालिटिक्स क्या है?' बिग डेटा एनालिटिक्स छिपे हुए पैटर्न, सहसंबंधों और अन्य अंतर्दृष्टि को उजागर करने के लिए बड़े और विभिन्न प्रकार के डेटा की जांच करता है। मूल रूप से, बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग बड़े पैमाने पर कंपनियों द्वारा उनके विकास और विकास को सुविधाजनक बनाने के लिए किया जाता है। इसमें डेटा के दिए गए सेट पर विभिन्न डेटा माइनिंग एल्गोरिदम को लागू करना प्रमुख रूप से शामिल है, जो बाद में बेहतर निर्णय लेने में उनकी सहायता करेगा।
बिग डेटा एनालिटिक्स में मंच
ये बिग डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया में निम्नलिखित चरण हैं:
बिग डेटा एनालिटिक्स के प्रकार
चार प्रकार हैं:
- वर्णनात्मक विश्लेषिकी: यह अतीत और उत्तर में अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए डेटा एकत्रीकरण और डेटा खनन का उपयोग करता है: 'क्या हुआ है?' वर्णनात्मक विश्लेषण वही करता है जो नाम का अर्थ है कि वे 'वर्णन' करते हैं या कच्चे डेटा को सारांशित करते हैं और इसे मनुष्यों द्वारा व्याख्या योग्य बनाते हैं।
- भविष्यिक विश्लेषण: यह भविष्य को समझने और जवाब देने के लिए सांख्यिकीय मॉडल और पूर्वानुमान तकनीकों का उपयोग करता है: 'क्या हो सकता है?' प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स कंपनियों को डेटा के आधार पर कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यह भविष्य के परिणाम की संभावना के बारे में अनुमान प्रदान करता है।
- प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स: यह संभावित परिणामों और उत्तरों पर सलाह के लिए अनुकूलन और सिमुलेशन एल्गोरिदम का उपयोग करता है: 'हमें क्या करना चाहिए?' यह उपयोगकर्ताओं को कई संभावित कार्यों को 'निर्धारित' करने और उन्हें समाधान की दिशा में निर्देशित करने की अनुमति देता है। संक्षेप में, यह विश्लेषण सभी सलाह प्रदान करने के बारे में है।
- नैदानिक विश्लेषण: इसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि अतीत में कुछ क्यों हुआ। यह ड्रिल-डाउन, डेटा खोज, डेटा खनन और सहसंबंध जैसी तकनीकों की विशेषता है। डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स घटनाओं के मूल कारणों को समझने के लिए डेटा पर गहन विचार करता है।
बड़ा डेटा उपकरण
ये बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले कुछ उपकरण हैं: Hadoop , , अपाचे HBase , अपाचे स्पार्क , , , अपाचे हाइव , काफ्का ।
बिग डेटा डोमेन
- स्वास्थ्य देखभाल: हेल्थकेयर लागत को कम करने, महामारी की भविष्यवाणी करने, रोकथाम योग्य बीमारियों से बचने और सामान्य रूप से जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए बड़े डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रहा है। सबसे व्यापक में से एकहेल्थकेयर में बिग डेटा के अनुप्रयोग इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रिकॉर्ड (ईएचआर) हैं।
- दूरसंचार: वे बिग डेटा के सबसे महत्वपूर्ण योगदानकर्ताओं में से एक हैं। दूरसंचार उद्योग सेवा की गुणवत्ता में सुधार करता है औरमार्गों यातायात अधिक प्रभावी ढंग से। वास्तविक समय में कॉल डेटा रिकॉर्ड का विश्लेषण करके, ये कंपनियां कपटपूर्ण व्यवहार की पहचान कर सकती हैं और उन पर तुरंत कार्रवाई कर सकती हैं। विपणन विभाग अपने ग्राहकों को बेहतर लक्षित करने और नए उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने के लिए प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग करने के लिए अपने अभियानों को संशोधित कर सकता है।
- बीमा: ये कंपनियां जोखिम मूल्यांकन, धोखाधड़ी का पता लगाने, विपणन, ग्राहक अंतर्दृष्टि, ग्राहक अनुभव और अधिक के लिए बड़े डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करती हैं।
- सरकार: भारत सरकार ने देश में व्यापार का अनुमान पाने के लिए बड़े डेटा एनालिटिक्स का इस्तेमाल किया। उन्होंने एक दूसरे के साथ व्यापार करने की सीमा का विश्लेषण करने के लिए केंद्रीय बिक्री कर चालान का उपयोग किया।
- वित्त: बैंक और वित्तीय सेवा फर्म वैध व्यापार लेनदेन से धोखाधड़ी की बातचीत को अलग करने के लिए एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं। एनालिटिक्स सिस्टम तत्काल कार्रवाई का सुझाव देता है, जैसे कि अनियमित लेनदेन को रोकना, जो होने से पहले धोखाधड़ी को रोक देता है और लाभप्रदता में सुधार करता है।
- ऑटोमोबाइल: रोल्स रॉयस जिसने अपने इंजन और प्रोपल्शन सिस्टम में सैकड़ों सेंसरों को फिट करके बिग डेटा को अपनाया है, जो अपने ऑपरेशन के बारे में हर छोटे विवरण को रिकॉर्ड करता है। वास्तविक समय में डेटा में परिवर्तन इंजीनियरों को सूचित किया जाता है जो कार्रवाई का सबसे अच्छा पाठ्यक्रम तय करेंगे जैसे कि शेड्यूलिंग रखरखाव या इंजीनियरिंग टीमों को भेजना।
- शिक्षा: यह एक ऐसा क्षेत्र है जहां बिग डेटा एनालिटिक्स को धीरे-धीरे और धीरे-धीरे अवशोषित किया जा रहा है।पारंपरिक व्याख्यान विधियों के बजाय सीखने के उपकरण के रूप में बड़ी डेटा संचालित तकनीक का विकल्प चुनना, छात्रों के सीखने को बढ़ाता है और साथ ही साथ शिक्षकों को उनके प्रदर्शन को बेहतर तरीके से ट्रैक करने के लिए सहायता करता है।
- खुदरा: ई-कॉमर्स और इन-स्टोर सहित खुदरा व्यापक रूप से अपने व्यवसाय को अनुकूलित करने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन, वॉलमार्ट आदि।
बिग डेटा उपयोग मामले
पहला उपयोग मामला जो मैंने यहां लिया है वह स्टारबक्स का है।
दूसरा उपयोग मामला मैं आप लोगों के साथ साझा करना चाहता हूं जो प्रॉक्टर एंड गैंबल का है।
बिग डेटा एनालिटिक्स में रुझान
नीचे दी गई छवि को दर्शाया गया है बिग डेटा का बाजार राजस्व में हैअरबवर्ष 2011 से 2027 तक अमेरिकी डॉलर।
यहाँ कुछ हैं फोर्ब्स द्वारा तथ्य और सांख्यिकी :
विकास संभावना बिग डेटा एनालिटिक्स में:
- वेतन पहलू: एनालिटिक्स जॉब्स का औसत वेतन $ 94,167 के आसपास है। डेटा साइंटिस्ट को तीन साल के लिए अमेरिका में सर्वश्रेष्ठ नौकरी का नाम दिया गया है, जिसमें औसत आधार $ 110,000 और 4,524 मिलियन वेतन है। भारत में INR 10 लाख से कम वेतन पाने वाले एनालिटिक्स पेशेवरों का प्रतिशत INR 15 लाख से अधिक कमाने वाले विश्लेषिकी पेशेवरों का प्रतिशत कम हो गया है 17% 2016 में इक्कीस% 2017 को 22.3% 2018 में।
- विशाल नौकरी के अवसर: Google, Apple, IBM, Adobe, Qualcomm जैसी कंपनियाँ और कई बिग डेटा एनालिटिक्स प्रोफेशनल्स को हायर करती हैं।
कौशल सेट
ये कुछ कौशल हैं जो बिग डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में भूमिका के आधार पर आवश्यक हैं:
- बुनियादी प्रोग्रामिंग: कम से कम कुछ सामान्य प्रयोजन प्रोग्रामिंग भाषा जैसे कि जावा और पायथन के बारे में ज्ञान होना चाहिए।
- सांख्यिकीय और मात्रात्मक विश्लेषण: आँकड़ों और मात्रात्मक विश्लेषण के बारे में एक विचार होना आदर्श है।
- डेटा वेयरहाउसिंग: SQL और NoSQL डेटाबेस का ज्ञान आवश्यक है।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: यह जानना बहुत महत्वपूर्ण है कि अंतर्दृष्टि को समझने में सक्षम होने और कार्रवाई में इसे लागू करने के लिए डेटा की कल्पना कैसे की जाए।
- विशिष्ट व्यावसायिक ज्ञान: आवश्यक रूप से उस व्यवसाय के बारे में पता होना चाहिए जहां वे अपने कार्यों को अनुकूलित करने के लिए एनालिटिक्स लागू कर रहे हैं।
- कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क: अधिमानतः किसी को कम से कम एक या दो टूल के बारे में पता होना चाहिए जो बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए आवश्यक हैं।
अब जब आप बिग डेटा एनालिटिक्स जानते हैं, तो देखें 250,000 से अधिक संतुष्ट शिक्षार्थियों के एक नेटवर्क के साथ एक विश्वसनीय ऑनलाइन शिक्षण कंपनी, एडुरेका द्वारा, दुनिया भर में फैली हुई है। Edureka Big Data Hadoop सर्टिफिकेशन ट्रेनिंग कोर्स शिक्षार्थियों को रिटेल, सोशल मीडिया, एविएशन, टूरिज्म, फाइनेंस डोमेन पर रियल-टाइम उपयोग के मामलों का उपयोग करके HDFS, यार्न, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume और Sqoop में निपुण बनने में मदद करता है।
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