Anwendungen von Big Data in der realen Welt – Ein vollständiger Leitfaden

Big Data ist allgegenwärtig. Es hat fast jede Branche durchdrungen und ist tatsächlich die Komponente, die Data-Science-Anwendungen ermöglicht. KI, ML, Deep Learning – alle erfordern Big Data. Da Einzelpersonen und Organisationen weltweit weiterhin in großem Umfang Daten generieren, wird Big Data in unserem Alltag immer wichtiger. Vom Online-Shopping bis zu den Sendungen, die wir uns online ansehen, Big Data wirkt sich auf alles um uns herum aus. Es hat Geschäftsabläufe, Marketingstrategien, Produktkampagnen usw. zum Besseren verändert.

Warum ist Big Data so wichtig?

Unternehmen verlassen sich aus verschiedenen Gründen auf Big Data, z. B. um Geschäftsprozesse zu optimieren, Abläufe zu verbessern, den Kundenservice zu verbessern, personalisierte und futuristische Marketingkampagnen zu erstellen oder sogar andere Maßnahmen zu ergreifen, um letztendlich ihre Gewinne und Einnahmen zu steigern. Unternehmen, die Big Data effektiv nutzen können, genießen einen potenziellen Wettbewerbsvorteil gegenüber Unternehmen, die dies nicht tun. Durch die Nutzung von Big Data können Unternehmen fundierte Geschäftsentscheidungen treffen.

Big Data liefert wertvolle Einblicke in das Verbraucherverhalten. Unternehmen können diese Informationen verwenden, um ihr Marketing, ihre Werbeaktionen und ihre Werbung zu optimieren, um die Kundenbindung und Lead-Konversionsraten zu steigern. Historische und Echtzeitdaten können verarbeitet und analysiert werden, um Kundenpräferenzen und -bedürfnisse zu ermitteln. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Zielgruppe zeitnah anzusprechen.

In diesem Artikel haben wir acht Anwendungen von Big Data in der realen Welt hervorgehoben.

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Reale Anwendungen von Big Data

Das Hauptziel von Big Data besteht darin, riesige Mengen an Echtzeitdaten zu analysieren, um Unternehmen dabei zu unterstützen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dazu gehört das Verfolgen von Webserver-Protokollen, das Abgreifen von Internet-Clickstream-Daten oder des Speicherplatzes von Social-Media-Inhalten und das Auswerten von Aktivitätsberichten wie Textnachrichten von Kunden, Einzelheiten zu Mobiltelefonanrufen, E-Mails oder anderen Maschinendaten.

Unternehmen aus verschiedenen Bereichen haben begonnen, in die Anwendung von Big Data für den täglichen Betrieb zu investieren. Zu diesem Zweck haben sie begonnen, in Apps zu investieren, die große Datensätze untersuchen, um verschiedene verborgene Muster, unbekannte Korrelationen usw. aufzudecken, die in umsetzbare Geschäftsentscheidungen umgewandelt werden können.

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Hier sind verschiedene Möglichkeiten, wie Big Data heute verwendet wird:

• GPS und mobile Karten

Vorbei sind die Zeiten verwirrender Straßenkarten aus Papier. Gegenwärtig ermöglicht uns die satellitengestützte GPS-Technologie, in Echtzeit durch jeden Ort der Welt zu navigieren. Sobald Sie den Startpunkt und Ihr Ziel eingegeben haben, zeigen Ihnen GPS-Karten die kürzeste Route, die ungefähre Zeit bis zum Erreichen Ihres Ziels, bieten Audioanweisungen, zeigen die verschiedenen Haltestellen auf Ihrem Weg und vieles mehr.

Dank Big Data können Entwickler GPS-Tracking und Mobile Mapping dank Big Data kontinuierlich verbessern. Mit der Einführung mehrerer mobiler Apps und Smartphones, die die Telekommunikationsnetze liberalisieren, wird das Internet der Dinge weiter verbessert. Da es riesige Mengen an Big Data generiert, können Unternehmen diese Daten nutzen, um Karten datenreicher zu machen. Beispielsweise hat sich Google Maps in den letzten Jahren durch ständige Aktualisierungen und Optimierungen erheblich verbessert.

• Online Einkaufen

E-Commerce-Plattformen nutzen jetzt Big Data von dem Moment an, in dem wir mit unserer Suche beginnen, indem sie uns gezielter Werbung aussetzen, bis hin zur Produktlieferung. Big Data beim Online-Shopping ermöglicht es Unternehmen, die Entscheidungen, Vorlieben und Schmerzpunkte der Käufer zu verstehen. Aus diesem Grund sehen Sie zielgerichtete Anzeigen auf mehreren Online-Plattformen, wenn Sie online oder auf einer bestimmten Website nach etwas suchen. Dies ist ein klassisches Beispiel für eine umfangreiche Datenanwendung in der realen Welt.

Das Online-Profil eines Käufers gibt dem Verkäufer einen Bruchteil der Informationen, um seine Verkäufe zu optimieren. Durch das Verfolgen von Klicks und das Aktivieren der Pay-per-Click-Anzeigenfunktion kann der Verkäufer damit beginnen, ein wesentlich besseres Einkaufsprofil seiner Waren zu erstellen.

• Stadtplanung

Regierungen nutzen Big Data, um intelligente Städte und urbane Zentren zu planen. Big Data ermöglicht es Stadtplanern, ein neues Verständnis für die Funktionsweise von Städten zu entwickeln. Ein gutes Beispiel dafür, wie Big Data die Stadtplanung optimieren kann, ist die Umgestaltung der Funktionalität des öffentlichen Verkehrs.

• Energieverbrauch

Big Data ermöglicht die Automatisierung intelligenter Zähler für einen effizienten Energieverbrauch. Intelligente Zähler sammeln Daten von Sensoren, die über ein städtisches Gebiet verteilt sind. Sie entscheiden, wo der Strom zu jeder Zeit maximal ist, genau wie Verkehrsplaner es mit Menschen tun. Danach wird die Energie weiter über das gesamte Netz umverteilt, um zu den Stellen zu gelangen, die sie am meisten benötigen. Obwohl Smart Meter auf kurze Sicht eine teure Investition sind, werden sie den Energieverteilungssektor bald revolutionieren. Sie passen sich automatisch an, um eine effiziente Verteilung und Umverteilung von Energie über ein bestimmtes Netz sicherzustellen.

• Marketing

Vermarkter haben zielgerichtete Werbung schon immer gut genutzt, noch bevor es das Internet gab. Der einzige Unterschied zwischen damals und heute besteht darin, dass Marketern früher nur minimale Daten zur Verfügung standen. Sie konnten anhand ihres Radio- oder Fernsehkonsums oder ihrer Antworten auf E-Mail-Umfragen usw. nur erahnen, was den Verbrauchern gefiel. Das Marketing veränderte sich dynamisch, als sich der Online-Bereich weiterentwickelte, was die Abhängigkeit von Daten weiter verstärkte.

Heutzutage ist es möglich, riesige Fundgruben an aufschlussreichen Daten zu kaufen oder zu sammeln, die angeben können, wonach Kunden suchen, was sie anklicken und was sie bevorzugen. Es gab auch einen Zustrom von leistungsbezogenen Daten, die die Effektivität verschiedener Marketingkampagnen durch Klickköder, Impressionen und mehrere andere moderne algorithmische Metriken genau messen können. Diese Tools sind weitaus differenzierter als nur Verkaufszahlen.

• Kriminalprävention und -vorhersage

Polizeidienststellen können sich auf qualitativ hochwertige Echtzeitanalysen verlassen, um umsetzbare Informationen bereitzustellen, mit denen kriminelles Verhalten erkannt, Verbrechens-/Vorfallmuster wahrgenommen und potenzielle Bedrohungen in einem bestimmten Bereich bestimmt werden können. Damit können sie Wohn- und Gewerbegebiete proaktiv und sicher gestalten.

• Einhaltung der Steuervorschriften

Wir leben derzeit in einer Ära, die auf Informationstechnologie basiert. Mehrere Finanz- und Steuerverwaltungsaufgaben werden durch Big-Data-Technologie ausgeführt. Durch die Nutzung von Big Data können Steuerabteilungen effektiv Informationen zu den Daten des Steuerzahlers sammeln, effiziente Verwaltungsschritte zur Verarbeitung dieser Informationen ergreifen und sogar eine vollständige Steuerdatenbank erstellen.

Big-Data-Apps können von Steuerbehörden verwendet werden, um sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen zu analysieren, um verdächtiges Verhalten und mehrere Identitäten zu erkennen. Dies hilft ihnen bei der Ermittlung von Steuerbetrugsfällen.

Bisher waren viele Finanzmanager von KKMU eher vage bezüglich der Nutzung von Big Data innerhalb des Steuerspektrums. Mit der richtigen Ausbildung kann diese Lücke jedoch überbrückt werden, um den Weg für revolutionäre Steuerermittlungen zu ebnen.

• Traffic-Optimierung

Big Data hilft bei der Aggregation von Besucherdaten in Echtzeit, die von Straßensensoren, GPS-Geräten und Videokameras gesammelt wurden. Die Probleme der Kapazitätsbesucher in dicht besiedelten Regionen können durch Anpassung der öffentlichen Verkehrsrouten in Echtzeit abgewendet werden.

Heutzutage haben entwickelte Städte einen auf Big Data basierenden Entscheidungsunterstützungsmechanismus für den intelligenten Verkehr entwickelt. Die Anwendung von Big Data in der Verkehrssteuerung bricht Informationssilos auf und hilft beim Austausch von Informationen über mehrere Abteilungen und Verkehrssysteme hinweg. Diese intelligente Verkehrslösung sammelt alle Arten von Informationen im Zusammenhang mit dem Verkehr durch KI-Sensoren. Dies ermöglicht Echtzeit-Überwachung und -Steuerung des Datenverkehrs. Darüber hinaus hilft es, Verkehrstrends auf der Grundlage praktischer Datensimulationen und arithmetischer Modelle vorherzusagen. Ein solches datengesteuertes Verkehrssystem soll Entscheidungsträgern in diesem Bereich durch wissenschaftliche, genaue und zuverlässige Informationen helfen.

Kurzgesagt

Um in aussagekräftige Informationen umgewandelt zu werden, müssen Big Data Datenintegration, Qualitätsprüfung, Data Governance usw. durchlaufen. Diese Schritte sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass Unternehmen qualitativ hochwertige Daten verwenden, um ihre täglichen Geschäftsabläufe und Entscheidungen zu gestalten. Das Verständnis, wie Big Data im wirklichen Leben anwendbar ist, hilft Unternehmen, ihre Datenanalysevorgänge für weiteres Wachstum und Verbesserungen zu verbessern.

Da Big-Data-Anwendungen immer vielfältiger und spezialisierter werden, werden Unternehmen aller Größen und Branchen damit beginnen, sie zu nutzen, um ihre Ziele zu erreichen. Dies wird unweigerlich den Bedarf an qualifizierten Angebotsdatenexperten schaffen, die mit kolossalen Datenmengen arbeiten können. Wenn Sie an diesem Bereich interessiert sind, können Sie sich für den Kurs Advanced Certificate Program in Big Data von upGrad anmelden . Es umfasst branchenrelevante Themen, Fallstudien und Live-Sessions mit Top-Mentoren, um den Lernenden eine umfassende Upskilling-Erfahrung zu bieten.

Wir hoffen, dass Sie als Leser von den obigen Erkenntnissen profitieren konnten.