Meilleures applications Big Data dans le monde réel [2022]

Les mégadonnées font référence à une énorme quantité de données générées par diverses sources, notamment les plateformes de médias sociaux, les journaux de site, les capteurs, les appareils IoT et autres. Il peut être structuré (comme des tables dans un système de gestion de base de données), semi-structuré (comme des fichiers XML) ou non structuré (comme des fichiers texte) (comme des audios, des vidéos, des images). Cette quantité massive de données dépasse les capacités des systèmes de gestion de base de données traditionnels.

Le Big Data permet aux entreprises d'extraire des informations significatives qui peuvent aider à améliorer leurs opérations internes telles que la gestion de projet, les ventes, le marketing, le support client, etc. Le Big Data est essentiel pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et d'autres applications d'analyse avancées.

Ce blog se penchera sur les applications Big Data les plus critiques dans de nombreux domaines, industries et comment ces applications aident ces secteurs. Par exemple, la santé, la finance, la fabrication, l'éducation et la logistique sont quelques secteurs qui ont énormément bénéficié de l'analyse des mégadonnées.

Besoin de Big Data dans les industries

Examinons maintenant les applications Big Data les plus prometteuses dans le monde réel.

1. Big Data dans l'industrie de l'éducation

Le secteur de l'éducation est inondé de données concernant les étudiants, les instructeurs, les cours et les résultats, entre autres. Supposons que ces données soient traitées et analysées à l'aide de technologies de mégadonnées. Dans ce cas, il peut fournir des informations significatives qui peuvent être utilisées pour améliorer l'efficacité opérationnelle des établissements d'enseignement, la productivité des étudiants, les résultats d'apprentissage, etc.

Voici quelques-uns des domaines de l'éducation sur lesquels le big data a eu un impact réussi :

• Les mégadonnées peuvent analyser les données individuelles des élèves pour suggérer et créer des expériences d'apprentissage personnalisées pour eux. Cela contribue à améliorer leurs performances globales et la rétention des connaissances.
• Les mégadonnées aident les instructeurs et les enseignants à identifier les domaines d'amélioration de leurs méthodologies d'enseignement et à les ajuster pour répondre aux besoins dynamiques des apprenants.
• L'analyse des mégadonnées a permis d'automatiser la notation et l'évaluation, permettant aux enseignants de noter rapidement les devoirs et les devoirs. Il minimise la possibilité d'erreurs manuelles dans le classement.

Les solutions d'apprentissage en ligne basées sur les mégadonnées ont aidé à résoudre un grave défaut du système éducatif : l'approche unique. Chaque élève est unique avec des besoins et des objectifs spécifiques, et par conséquent, il bénéficiera grandement de modules/programmes d'apprentissage personnalisés.

2. Big Data dans le secteur bancaire

Les banques et les institutions financières traitent des données et des actifs sensibles. Ces institutions doivent adopter des technologies de pointe pour assurer la sécurité des biens publics tout en optimisant les opérations internes. La science des données et l'analyse des mégadonnées permettent aux banques de gérer, de stocker et d'analyser des quantités colossales de données sans compromettre la sécurité.

Les technologies de mégadonnées rendent les banques plus efficaces. De la collecte d'espèces et de l'évaluation du crédit à l'administration financière, l'analyse des mégadonnées s'infiltre profondément dans le réseau bancaire. De plus, les applications Big Data aident à automatiser de nombreux processus bancaires, réduisant ainsi considérablement les tracas des clients.

Voici quelques façons dont l'analyse des mégadonnées a un impact sur le secteur bancaire :

• Les banques peuvent prendre des décisions critiques en utilisant des méthodes de clustering. Par exemple, il peut localiser de nouvelles succursales là où la demande est importante.
• Dans le secteur bancaire, la règle d'association est utilisée pour prévoir la quantité d'argent nécessaire dans une succursale à un moment donné de l'année.
• Les systèmes bancaires sont désormais numériques et toutes les opérations peuvent être effectuées dans le confort de son propre foyer, grâce aux technologies du big data et de la science des données.

Aujourd'hui, les banques utilisent l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) pour détecter les activités frauduleuses et prévoir les menaces potentielles avant même qu'elles ne surviennent.

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3. Big Data dans les soins de santé

Le secteur de la santé génère une grande quantité de données. Les dossiers des patients, leurs antécédents médicaux et de traitement, ainsi que leurs données comportementales et socio-économiques forment un pool massif de données de santé.

Voici quelques exemples de la façon dont les mégadonnées ont aidé les soins de santé :

• Comme il y a moins de chances d'entreprendre un diagnostic inutile, le big data réduit le coût du traitement.
• Les mégadonnées aident à prévoir les flambées épidémiques et à déterminer les mesures et mesures à prendre pour atténuer leurs conséquences.
• Il aide à identifier de nombreuses maladies à un stade précoce et aide à leur prévention. Ceci, à son tour, permet aux médecins et aux infirmières d'offrir des soins et des traitements efficaces aux patients, favorisant ainsi une récupération plus rapide.
• Les médecins praticiens peuvent prescrire des médicaments fondés sur des preuves aux patients en consultant simplement leur DSE et en comprenant leurs antécédents médicaux.

Des gadgets portables et des capteurs de fitness ont été créés pour permettre des flux en temps réel vers le dossier de santé électronique d'un patient. Apple, Samsung, Xiaomi et FitBit sont quelques noms populaires dans ce segment. Les wearables encouragent les patients à prendre activement en charge leur santé. Ils peuvent suivre leurs signes vitaux et, si quelque chose semble déplacé, ils peuvent immédiatement contacter leur médecin. En savoir plus sur les applications du Big Data dans le domaine de la santé.

4. Big Data dans le secteur gouvernemental

Les gouvernements sont confrontés au défi de gérer régulièrement une grande quantité de données critiques. Plus important encore, ils traitent d'informations volumineuses d'importance nationale et internationale, c'est pourquoi les gouvernements ont besoin d'outils de mégadonnées. En analysant et en interprétant ces mégadonnées, les gouvernements peuvent récolter une myriade d'avantages, tels que :

• Prendre des décisions éclairées et exploitables sur des questions d'importance nationale.
• Relevez les défis urgents tels que le chômage, le terrorisme, l'exploration des ressources énergétiques, la pollution croissante, etc., et trouvez des moyens innovants d'améliorer le scénario.
• Identifier les problèmes hautement prioritaires qui nécessitent une attention immédiate.
• Comprendre les exigences des gouvernements étatiques et locaux et créer des programmes/politiques personnalisés pour relever divers défis au niveau local.
• Les agences de sécurité gouvernementales peuvent utiliser les mégadonnées pour détecter les activités criminelles et terroristes et les prévenir en temps voulu.

Aux États-Unis, la Food and Drug Administration (FDA) - qui fait partie du gouvernement fédéral américain - utilise une analyse approfondie des données pour découvrir des modèles et des relations afin d'enquêter sur les maladies d'origine alimentaire inattendues ou potentielles.

5. Big Data dans l'industrie des transports

Le secteur des transports utilise les mégadonnées de nombreuses façons pour rendre les opérations transparentes, efficaces et pratiques.

Voici quelques-unes des façons dont les mégadonnées contribuent au transport :

• Planification d'itinéraire

Les entreprises de transport peuvent utiliser les mégadonnées pour analyser et estimer les demandes des utilisateurs sur différents itinéraires. Cela leur permettra de créer des plans d'itinéraire améliorés et de déléguer les véhicules les plus appropriés pour des itinéraires spécifiques.

• Gestion de la congestion et contrôle du trafic

Grâce aux mégadonnées, l'estimation en temps réel des modèles de trafic et de congestion est désormais possible. Par exemple, les gens du monde entier utilisent Google Maps pour trouver les itinéraires les moins encombrés.

• Le volume de circulation

Une analyse approfondie du traitement des données en temps réel permet d'identifier les régions sujettes aux accidents. Cela peut réduire considérablement les accidents tout en améliorant la sécurité routière.

Prenons l'exemple d'Uber. Uber collecte et analyse une grande quantité de données sur les conducteurs, leurs véhicules, leur localisation, etc. En d'autres termes, l'entreprise surveille et collecte des données sur chaque trajet effectué par tous les véhicules Uber. Il utilise ces informations pour prévoir la demande sur différents sites/itinéraires, attribuer des tarifs, etc.

6. Applications du Big Data au tourisme

L'industrie du tourisme est principalement basée sur l'intérêt des groupes de touristes et sur la manière dont les entreprises touristiques proposent les forfaits touristiques les plus souhaitables pour répondre aux besoins des clients. Auparavant, les touristes devaient compter sur les agences de voyages et les agents pour leurs besoins de voyage. Cependant, les temps ont changé. Désormais, les touristes peuvent trouver toutes les informations nécessaires via des applications de voyage, réserver des billets, faire des réservations - tout est à portée de clic !

Grâce à la numérisation et au big data, les touristes du monde entier peuvent partager leurs expériences et leurs connaissances, aidant les autres voyageurs dans leur voyage. Les mégadonnées ont rendu tout accessible aux touristes.

Application Big Data dans l'industrie du tourisme et des voyages :

• Les outils de mégadonnées peuvent recueillir et analyser les informations publiques fournies par les touristes sur les réseaux sociaux et autres canaux numériques.
• Les entreprises touristiques, les hôtels et les compagnies aériennes peuvent utiliser le Big Data pour prévoir la demande future, tirer parti du marketing ciblé et optimiser les stratégies de tarification pour améliorer l'expérience client.
• Les agences de voyages peuvent proposer des offres et des remises adaptées à une clientèle spécifique en fonction de leur géolocalisation, de leur trafic et de leurs données météorologiques.

Emballer

En résumé, nous pouvons voir comment les outils et technologies du Big Data apportent des changements tangibles dans le monde réel. Les entreprises de tous les parallèles de l'industrie tirent parti du Big Data pour comprendre leur public cible, innover en matière de produits, concevoir des solutions pour les défis commerciaux quotidiens et créer des expériences client mémorables. Essentiellement, les mégadonnées façonnent nos vies pour le mieux.

À mesure que la technologie évolue, les mégadonnées feront sans aucun doute partie intégrante de ce processus d'évolution. Nous assisterons à de nombreux autres changements révolutionnaires provoqués par les mégadonnées et la science des données dans les années à venir.

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