Beste Big-Data-Anwendungen in der realen Welt [2022]

Big Data bezieht sich auf eine riesige Datenmenge, die von verschiedenen Quellen generiert wird, darunter Social-Media-Plattformen, Site-Protokolle, Sensoren, IoT-Geräte und andere. Es kann strukturiert (wie Tabellen in einem Datenbankverwaltungssystem), halbstrukturiert (wie XML-Dateien) oder unstrukturiert (wie Textdateien) (wie Audios, Videos, Bilder) sein. Diese riesige Datenmenge übersteigt die Möglichkeiten herkömmlicher Datenbankverwaltungssysteme.

Big Data ermöglicht es Unternehmen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung ihrer internen Abläufe wie Projektmanagement, Vertrieb, Marketing, Kundensupport usw. beitragen können. Big Data ist entscheidend für das Training von Modellen für maschinelles Lernen, Vorhersagemodellierung und andere fortschrittliche Analyseanwendungen.

Dieser Blog befasst sich mit den kritischsten Big-Data-Anwendungen in zahlreichen Bereichen und Branchen und wie diese Anwendungen diese Sektoren unterstützen. Beispielsweise sind das Gesundheitswesen, das Finanzwesen, die Fertigung, das Bildungswesen und die Logistik einige Branchen, die immens von Big-Data-Analysen profitiert haben.

Bedarf an Big Data in der Industrie

Werfen wir nun einen Blick auf die vielversprechendsten Big-Data-Anwendungen in der realen Welt.

1. Big Data in der Bildungsbranche

Der Bildungssektor wird unter anderem mit Daten über Studenten, Dozenten, Kurse und Ergebnisse überschwemmt. Angenommen, diese Daten werden mithilfe von Big-Data-Technologien verarbeitet und analysiert. In diesem Fall können aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden, die zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz von Bildungseinrichtungen, der Produktivität von Schülern, der Lernergebnisse usw. verwendet werden können.

Im Folgenden sind einige der Bildungsbereiche aufgeführt, die Big Data erfolgreich beeinflusst hat:

• Big Data kann individuelle Schülerdaten analysieren, um individuelle Lernerfahrungen für sie vorzuschlagen und zu erstellen. Dies trägt dazu bei, ihre Gesamtleistung und Wissensspeicherung zu steigern.
• Big Data hilft Ausbildern und Lehrern, Verbesserungsbereiche in ihren Lehrmethoden zu identifizieren und sie zu optimieren, um den dynamischen Bedürfnissen der Lernenden gerecht zu werden.
• Big-Data-Analysen haben dazu beigetragen, die Benotung und Bewertung zu automatisieren, sodass Lehrer Arbeiten und Aufgaben schnell benoten können. Es minimiert die Möglichkeit manueller Fehler bei der Einstufung.

Big-Data-basierte E-Learning-Lösungen haben dazu beigetragen, einen schwerwiegenden Fehler im Bildungssystem zu beheben: den One-Size-Fits-All-Ansatz. Jeder Schüler ist einzigartig mit spezifischen Bedürfnissen und Zielen und wird daher stark von personalisierten Lernmodulen/Lehrplänen profitieren.

2. Big Data in der Bankenbranche

Banken und Finanzinstitute handeln mit sensiblen Daten und Vermögenswerten. Diese Institutionen müssen New-Age-Technologien einführen, um öffentliche Vermögenswerte zu schützen und gleichzeitig interne Abläufe zu optimieren. Data Science und Big Data Analytics ermöglichen es Banken, riesige Datenmengen zu verarbeiten, zu speichern und zu analysieren, ohne die Sicherheit zu gefährden.

Big-Data-Technologien machen Banken effizienter. Von der Bargeldeinziehung und Kreditbewertung bis hin zur Finanzverwaltung sickern Big-Data-Analysen tief in das Bankennetzwerk ein. Darüber hinaus helfen Big-Data-Anwendungen dabei, zahlreiche Bankprozesse zu automatisieren, wodurch der Aufwand für Kunden erheblich reduziert wird.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie sich Big Data Analytics auf die Bankenbranche auswirkt:

• Banken können kritische Entscheidungen mithilfe von Clustering-Methoden treffen. Beispielsweise kann es dort neue Filialstandorte finden, wo eine große Nachfrage besteht.
• In der Kreditwirtschaft dient die Assoziationsregel dazu, den Bargeldbedarf einer Filiale zu einer bestimmten Jahreszeit zu prognostizieren.
• Banksysteme sind jetzt digital, und alle Vorgänge können dank Big Data und Data Science-Technologien bequem von zu Hause aus erledigt werden.

Heutzutage nutzen Banken maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und potenzielle Bedrohungen vorherzusagen, noch bevor sie auftreten.

Wenn Sie Einsteiger sind und sich Fachwissen zu Big Data aneignen möchten, schauen Sie sich unsere Big-Data-Kurse an.

3. Big Data im Gesundheitswesen

Die Gesundheitsbranche generiert eine große Menge an Daten. Patientenakten, ihre Kranken- und Behandlungsgeschichte sowie ihre Verhaltens- und sozioökonomischen Daten bilden einen riesigen Pool an Gesundheitsdaten.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie Big Data das Gesundheitswesen unterstützt hat:

• Da die Wahrscheinlichkeit einer unnötigen Diagnose geringer ist, senken Big Data die Behandlungskosten.
• Big Data hilft bei der Vorhersage epidemischer Ausbrüche und bei der Bestimmung, welche Maßnahmen und Schritte ergriffen werden können, um ihre Folgen abzumildern.
• Es hilft, viele Krankheiten im Frühstadium zu erkennen und hilft bei der Vorbeugung. Dies wiederum ermöglicht es Ärzten und Pflegekräften, Patienten eine effektive Pflege und Behandlung anzubieten und eine schnellere Genesung zu fördern.
• Ärzte können Patienten evidenzbasierte Medizin verschreiben, indem sie einfach ihre elektronischen Patientenakten einsehen und ihre Krankengeschichte verstehen.

Tragbare Geräte und Fitnesssensoren wurden entwickelt, um Echtzeit-Feeds in die elektronische Patientenakte eines Patienten zu ermöglichen. Apple, Samsung, Xiaomi und FitBit sind einige beliebte Namen in diesem Segment. Wearables ermutigen Patienten, aktiv Verantwortung für ihre Gesundheit zu übernehmen. Sie können ihre Vitalwerte verfolgen, und wenn etwas fehl am Platz erscheint, können sie sich sofort mit ihrem Arzt in Verbindung setzen. Erfahren Sie mehr über Big-Data-Anwendungen im Gesundheitswesen.

4. Big Data im Regierungssektor

Regierungen stehen vor der Herausforderung, regelmäßig mit großen Mengen kritischer Daten umzugehen. Noch wichtiger ist, dass sie mit umfangreichen Informationen von nationaler und internationaler Bedeutung umgehen, weshalb Regierungen Big-Data-Tools benötigen. Durch die Analyse und Interpretation dieser Big Data können Regierungen unzählige Vorteile erzielen, wie zum Beispiel:

• Treffen fundierter und umsetzbarer Entscheidungen in Angelegenheiten von nationaler Bedeutung.
• Bewältigen Sie dringende Herausforderungen wie Arbeitslosigkeit, Terrorismus, Erforschung von Energieressourcen, zunehmende Umweltverschmutzung usw. und finden Sie innovative Wege, um das Szenario zu verbessern.
• Identifizieren von Problemen mit hoher Priorität, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.
• Verstehen Sie die Anforderungen staatlicher und lokaler Regierungen und erstellen Sie maßgeschneiderte Programme/Richtlinien, um verschiedene Herausforderungen an der Basis anzugehen.
• Staatliche Sicherheitsbehörden können Big Data nutzen, um kriminelle und terroristische Aktivitäten aufzudecken und rechtzeitig zu verhindern.

In den USA nutzt die Food and Drug Administration (FDA) – ein Teil der US-Bundesregierung – umfangreiche Datenanalysen, um Muster und Zusammenhänge aufzudecken, um unerwartete oder potenzielle lebensmittelbedingte Krankheiten zu untersuchen.

5. Big Data in der Transportbranche

Der Transportsektor nutzt Big Data auf vielfältige Weise, um den Betrieb nahtlos, effizient und bequem zu gestalten.

Im Folgenden sind einige Möglichkeiten aufgeführt, wie Big Data beim Transport helfen:

• Routenplanung

Transportunternehmen können Big Data nutzen, um die Nachfrage der Nutzer auf verschiedenen Strecken zu analysieren und abzuschätzen. Dadurch können sie verbesserte Routenpläne erstellen und die am besten geeigneten Fahrzeuge für bestimmte Routen delegieren.

• Staumanagement und Verkehrssteuerung

Dank Big Data ist jetzt eine Echtzeitschätzung von Verkehrs- und Staumustern möglich. Beispielsweise verwenden Menschen weltweit Google Maps, um die am wenigsten überlasteten Routen zu finden.

• Verkehrsaufkommen

Umfangreiche Datenverarbeitungsanalysen in Echtzeit helfen, unfallgefährdete Regionen zu identifizieren. Dadurch können Unfälle deutlich minimiert und die Verkehrssicherheit erhöht werden.

Schauen wir uns als Beispiel Uber an. Uber sammelt und analysiert eine große Menge an Daten über Fahrer, ihre Fahrzeuge, ihren Aufenthaltsort usw. Mit anderen Worten, das Unternehmen überwacht und sammelt Daten zu jeder Fahrt aller Uber-Fahrzeuge. Es verwendet diese Informationen, um die Nachfrage über verschiedene Standorte/Routen hinweg zu prognostizieren, Tarife zuzuweisen usw.

6. Anwendungen von Big Data im Tourismus

Die Tourismusbranche basiert in erster Linie auf dem Interesse von Touristengruppen und darauf, wie Tourismusunternehmen die begehrtesten Reisepakete liefern, um den Kundenanforderungen gerecht zu werden. Früher mussten sich Touristen für ihre Reisebedürfnisse auf Reisebüros und Agenten verlassen. Die Zeiten haben sich jedoch geändert. Jetzt können Touristen alle notwendigen Informationen über Reise-Apps finden, Tickets buchen, Reservierungen vornehmen – alles ist nur ein paar Klicks entfernt!

Dank Digitalisierung und Big Data können Touristen weltweit ihre Erfahrungen und ihr Wissen teilen und anderen Reisenden auf ihrer Reise helfen. Big Data hat alles für Touristen zugänglich gemacht.

Big Data Anwendung in der Tourismus- und Reisebranche:

• Big-Data-Tools können öffentliche Informationen sammeln und analysieren, die von Touristen in sozialen Medien und anderen digitalen Kanälen bereitgestellt werden.
• Tourismusunternehmen, Hotels und Fluggesellschaften können Big Data nutzen, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen, gezieltes Marketing zu nutzen und Preisstrategien zu optimieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
• Reisebüros können Angebote und Rabatte anbieten, die auf eine bestimmte Kundenbasis zugeschnitten sind, je nach geografischer Lage, Verkehr und Wetterdaten.

Einpacken

Zusammenfassend können wir sehen, wie Big-Data-Tools und -Technologien spürbare Veränderungen in der realen Welt bewirken. Unternehmen aller Branchen nutzen Big Data, um ihre Zielgruppe zu verstehen, innovative Produkte zu entwickeln, Lösungen für alltägliche geschäftliche Herausforderungen zu entwerfen und unvergessliche Kundenerlebnisse zu schaffen. Im Wesentlichen verändert Big Data unser Leben zum Besseren.

Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird Big Data zweifellos ein integraler Bestandteil dieses Evolutionsprozesses sein. Wir werden in den kommenden Jahren viele weitere revolutionäre Veränderungen durch Big Data und Data Science erleben.

Wenn auch Sie von dieser neuen Marktchance profitieren möchten, sollten Sie einen professionellen Big-Data-Kurs absolvieren. Das Executive PG-Programm in Softwareentwicklung – Spezialisierung auf Big Data von upGrad ist ein ausgezeichneter Zertifizierungskurs, der Ihnen hilft, die Einzelheiten von Big Data zu verstehen. Dieser 13-monatige Kurs wird in Zusammenarbeit mit dem IIIT Bangalore angeboten. Studenten lernen von erfahrenen Mentoren und Branchenführern und nutzen gleichzeitig die Praktikumsmöglichkeiten und die 360-Grad-Karriereunterstützung von upGrad.

Sehen Sie sich unsere anderen Softwareentwicklungskurse bei upGrad an.