Le migliori applicazioni per Big Data nel mondo reale [2022]

I big data si riferiscono a un'enorme quantità di dati generati da varie fonti, tra cui piattaforme di social media, registri dei siti, sensori, dispositivi IoT e altri. Può essere strutturato (come le tabelle in un sistema di gestione di database), semi-strutturato (come i file XML) o non strutturato (come i file di testo) (come audio, video, immagini). Questa enorme quantità di dati va oltre le capacità dei tradizionali sistemi di gestione dei database.

I Big Data consentono alle aziende di estrarre informazioni significative che possono aiutare a migliorare le loro operazioni interne come la gestione dei progetti, le vendite, il marketing, l'assistenza clienti, ecc. I big data sono fondamentali per la formazione di modelli di machine learning, modellazione predittiva e altre applicazioni di analisi avanzate.

Questo blog esaminerà le applicazioni Big Data più critiche in numerose aree e settori e come queste applicazioni assistono questi settori. Ad esempio, l'assistenza sanitaria, la finanza, la produzione, l'istruzione e la logistica sono alcuni settori che hanno enormemente beneficiato dell'analisi dei big data.

Necessità di Big Data nelle industrie

Ora, diamo un'occhiata alle applicazioni per big data più promettenti nel mondo reale.

1. Big Data nel settore dell'istruzione

Il settore dell'istruzione è inondato di dati su studenti, docenti, corsi e risultati, tra le altre cose. Supponiamo che questi dati vengano elaborati e analizzati utilizzando le tecnologie dei big data. In tal caso, può fornire spunti significativi che possono essere utilizzati per migliorare l'efficienza operativa degli istituti di istruzione, la produttività degli studenti, i risultati dell'apprendimento, ecc.

Di seguito sono elencate alcune delle aree dell'istruzione che i big data hanno avuto un impatto con successo:

• I big data possono analizzare i dati dei singoli studenti per suggerire e creare esperienze di apprendimento personalizzate per loro. Questo aiuta a migliorare le loro prestazioni complessive e la conservazione delle conoscenze.
• I big data aiutano gli istruttori e gli insegnanti a identificare le aree di miglioramento nelle loro metodologie di insegnamento e a modificarle per soddisfare le esigenze dinamiche degli studenti.
• L'analisi dei big data ha aiutato ad automatizzare la valutazione e la valutazione, consentendo agli insegnanti di valutare rapidamente documenti e compiti. Riduce al minimo la possibilità di errori manuali nella valutazione.

Le soluzioni di e-learning basate su big data hanno contribuito a risolvere un grave difetto nel sistema educativo: l'approccio unico per tutti. Ogni studente è unico con bisogni e obiettivi specifici e, quindi, trarrà grandi benefici da moduli/curricula di apprendimento personalizzati.

2. Big Data nel settore bancario

Banche e istituzioni finanziarie trattano dati e beni sensibili. Queste istituzioni devono adottare tecnologie della nuova era per mantenere al sicuro i beni pubblici ottimizzando al contempo le operazioni interne. La scienza dei dati e l'analisi dei big data consentono alle banche di gestire, archiviare e analizzare enormi quantità di dati senza compromettere la sicurezza.

Le tecnologie dei big data stanno rendendo le banche più efficienti. Dalla raccolta di contanti e dalla valutazione del credito all'amministrazione finanziaria, l'analisi dei big data si sta diffondendo in profondità nella rete bancaria. Non solo, le applicazioni per big data aiutano ad automatizzare numerosi processi bancari, riducendo così significativamente i problemi dei clienti.

Ecco alcuni modi in cui l'analisi dei big data sta influenzando il settore bancario:

• Le banche possono prendere decisioni critiche utilizzando metodi di clustering. Ad esempio, può individuare nuove filiali dove c'è una domanda significativa.
• Nel settore bancario, la regola dell'associazione viene utilizzata per prevedere la quantità di contanti richiesta in una filiale in un determinato periodo dell'anno.
• I sistemi bancari sono ora digitali e tutte le operazioni possono essere completate comodamente da casa, grazie alle tecnologie big data e data science.

Oggi le banche utilizzano l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI) per rilevare attività fraudolente e prevedere potenziali minacce ancor prima che si verifichino.

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3. Big Data nel settore sanitario

Il settore sanitario genera una grande quantità di dati. Le cartelle cliniche dei pazienti, la loro storia medica e terapeutica, insieme ai loro dati comportamentali e socioeconomici, formano un enorme pool di dati sanitari.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di come i big data hanno aiutato l'assistenza sanitaria:

• Poiché ci sono meno probabilità di intraprendere diagnosi non necessarie, i big data riducono il costo del trattamento.
• I big data aiutano a prevedere le epidemie e a determinare quali misure e misure possono essere adottate per mitigarne le conseguenze.
• Aiuta a identificare molte malattie nelle fasi iniziali e aiuta nella loro prevenzione. Questo, a sua volta, consente a medici e infermieri di offrire cure e trattamenti efficaci ai pazienti, favorendo una guarigione più rapida.
• I medici possono prescrivere ai pazienti una medicina basata sull'evidenza semplicemente guardando le loro cartelle cliniche e comprendendo la loro storia medica.

Sono stati creati gadget indossabili e sensori di fitness per consentire feed in tempo reale alla cartella clinica elettronica di un paziente. Apple, Samsung, Xiaomi e FitBit sono alcuni nomi popolari in questo segmento. I dispositivi indossabili stanno incoraggiando i pazienti a farsi carico attivamente della propria salute. Possono tenere traccia dei loro segni vitali e, se qualcosa sembra fuori posto, possono immediatamente connettersi con il proprio medico. Scopri di più sulle applicazioni dei big data nel settore sanitario.

4. Big Data nel settore governativo

I governi devono gestire regolarmente una grande quantità di dati critici. Ancora più importante, trattano informazioni voluminose di importanza nazionale e internazionale, motivo per cui i governi hanno bisogno di strumenti per big data. Analizzando e interpretando questi big data, i governi possono trarre una miriade di vantaggi, come ad esempio:

• Prendere decisioni informate e attuabili su questioni di importanza nazionale.
• Affronta sfide urgenti come disoccupazione, terrorismo, esplorazione di risorse energetiche, aumento dell'inquinamento, ecc. e trova modi innovativi per migliorare lo scenario.
• Identificare i problemi ad alta priorità che richiedono un'attenzione immediata.
• Comprendere i requisiti dei governi statali e locali e creare programmi/politiche personalizzate per affrontare varie sfide a livello di base.
• Le agenzie di sicurezza governative possono utilizzare i big data per rilevare attività criminali e terroristiche e prevenirle a tempo debito.

Negli Stati Uniti, la Food and Drug Administration (FDA) - una parte del governo federale degli Stati Uniti - utilizza un'analisi approfondita dei dati per scoprire modelli e relazioni per indagare su malattie inaspettate o potenziali di origine alimentare.

5. Big Data nel settore dei trasporti

Il settore dei trasporti utilizza i big data in molti modi per rendere le operazioni semplici, efficienti e convenienti.

Di seguito sono riportati alcuni dei modi in cui i big data aiutano con il trasporto:

• Pianificazione del percorso

Le compagnie di trasporto possono utilizzare i big data per analizzare e stimare le richieste degli utenti su percorsi diversi. Ciò consentirà loro di creare piani di percorso migliorati e delegare i veicoli più adatti per percorsi specifici.

• Gestione della congestione e controllo del traffico

Grazie ai big data, è ora possibile stimare in tempo reale i modelli di traffico e di congestione. Ad esempio, le persone in tutto il mondo utilizzano Google Maps per trovare i percorsi meno congestionati.

• Volume di traffico

L'analisi dettagliata dell'elaborazione dei dati in tempo reale aiuta a identificare le regioni soggette a incidenti. Questo può ridurre significativamente gli incidenti migliorando la sicurezza del traffico.

Diamo un'occhiata a Uber come esempio. Uber raccoglie e analizza una grande quantità di dati sui conducenti, i loro veicoli, dove si trovano, ecc. In altre parole, l'azienda monitora e raccoglie dati su ogni viaggio effettuato da tutti i veicoli Uber. Utilizza queste informazioni per prevedere la domanda in diverse località/rotte, assegnare tariffe, ecc.

6. Applicazioni dei Big Data nel Turismo

L'industria del turismo si basa principalmente sull'interesse dei gruppi turistici e su come le aziende turistiche offrono i pacchetti turistici più desiderabili per soddisfare le esigenze dei clienti. In precedenza, i turisti dovevano fare affidamento su agenzie di viaggio e agenti per le loro esigenze di viaggio. Tuttavia, i tempi sono cambiati. Ora i turisti possono trovare tutte le informazioni necessarie tramite app di viaggio, prenotare biglietti, effettuare prenotazioni: tutto è a portata di clic!

Grazie alla digitalizzazione e ai big data, i turisti di tutto il mondo possono condividere le proprie esperienze e conoscenze, aiutando i compagni di viaggio nel loro viaggio. I big data hanno reso tutto accessibile ai turisti.

Applicazione Big Data nel settore del turismo e dei viaggi:

• Gli strumenti dei big data possono raccogliere e analizzare le informazioni pubbliche fornite dai turisti sui social media e altri canali digitali.
• Le aziende turistiche, gli hotel e le compagnie aeree possono utilizzare i big data per prevedere la domanda futura, sfruttare il marketing target e ottimizzare le strategie di prezzo per migliorare l'esperienza del cliente.
• Le agenzie di viaggio possono offrire offerte e sconti su misura per una specifica base di consumatori in base alla loro geolocalizzazione, traffico e dati meteorologici.

Avvolgendo

Per riassumere, possiamo vedere come gli strumenti e le tecnologie dei big data portino cambiamenti tangibili nel mondo reale. Le aziende in tutti i settori paralleli stanno sfruttando i big data per comprendere il proprio pubblico di destinazione, innovare prodotti, progettare soluzioni per le sfide aziendali quotidiane e creare esperienze cliente memorabili. In sostanza, i big data stanno plasmando le nostre vite in meglio.

Con l'evolversi della tecnologia, i big data saranno senza dubbio un elemento integrante di questo processo di evoluzione. Nei prossimi anni assisteremo a molti altri cambiamenti rivoluzionari apportati dai big data e dalla scienza dei dati.

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