実世界でのビッグデータの応用 – 完全ガイド
公開: 2022-09-15ビッグデータは遍在しています。 ほぼすべての業界に浸透しており、実際、データ サイエンスのアプリケーションを可能にするコンポーネントです。 AI、ML、ディープ ラーニング – すべてにビッグ データが必要です。 個人や組織が世界中で大規模なデータを生成し続けているため、ビッグデータは私たちの日常生活においてますます重要になっています。 オンライン ショッピングからオンラインで視聴するショーまで、ビッグデータは私たちの周りのすべてに影響を与えます。 それは、事業運営、マーケティング戦略、製品キャンペーンなどをより良いものに変えました.
ビッグデータが重要な理由
企業は、ビジネス プロセスの最適化、運用の改善、顧客サービスの強化、パーソナライズされた未来的なマーケティング キャンペーンの作成、さらには最終的に利益と収益を増やすためのその他のアクションの実行など、さまざまな理由でビッグ データに依存しています。 ビッグデータを効果的に使用できる企業は、そうでない企業と比較して潜在的な競争上の優位性を享受できます。 ビッグデータを活用することで、企業は情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。
ビッグデータは、消費者の行動に関する貴重な洞察を提供します。 企業はこの情報を使用して、マーケティング、プロモーション、および広告を最適化し、顧客エンゲージメントを高め、コンバージョン率を高めることができます。 顧客の好みやニーズを判断するために、履歴データとリアルタイム データを処理および分析できます。 これにより、企業はターゲットオーディエンスに迅速に対応できます。
この記事では、実世界におけるビッグデータの 8 つのアプリケーションを取り上げました。
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ビッグデータの実世界への応用
ビッグ データの主な目的は、膨大な量のリアルタイム データを分析して、企業がデータ主導の意思決定を行えるようにすることです。 これには、Web サーバー ログの追跡、インターネット クリックストリーム データまたはソーシャル メディア コンテンツのスペースの盗用、顧客からのテキスト メッセージ、携帯電話の通話の詳細、電子メール、またはその他のマシン データなどのアクティビティ レポートの評価が含まれます。
さまざまなドメインの企業が、日常業務にビッグ データを適用することに投資し始めています。 このため、彼らは大規模なデータ セットを調べてさまざまな隠れたパターンやなじみのない相関関係などを明らかにし、実行可能なビジネス上の意思決定に変換できるアプリへの投資を開始しました。
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今日のビッグデータのさまざまな使用方法を次に示します。
GPS とモバイル マップ
複雑な紙のロード マップの時代は終わりました。 現在、衛星ベースの GPS 技術により、世界中のあらゆる場所をリアルタイムでナビゲートできます。 出発地と目的地を入力すると、GPS マップが最短ルート、目的地までのおおよその時間、音声案内、途中のさまざまな停留所の表示などを提供します。
ビッグ データのおかげで、開発者は GPS 追跡とモバイル マッピングを継続的に改善できます。 通信グリッドを自由化する複数のモバイルベースのアプリとスマートフォンの導入により、モノのインターネットはさらに改善されます。 膨大な量のビッグ データが生成されるため、企業はこのデータを利用して、マップをよりデータ豊富にすることができます。 たとえば、Google マップは、絶え間ない更新と微調整により、過去数年間で大幅に改善されました。
オンラインショッピング
e コマース プラットフォームは現在、ターゲットを絞った広告を表示して検索を開始した瞬間から、製品の配送に至るまで、ビッグ データを使用しています。 オンライン ショッピングのビッグ データにより、企業は購入者の選択、好み、問題点を理解できます。 これが、オンラインまたは特定のサイトで何かを検索すると、複数のオンライン プラットフォームでターゲットを絞った広告が表示される理由です。 これは、現実世界における広範なデータ アプリケーションの典型的な例です。
買い手のオンライン プロフィールは、販売を最適化するための情報の一部を売り手に提供します。 クリックを追跡し、ペイ パー クリック広告機能を有効にすることで、売り手は自分の商品の購入プロファイルを大幅に改善することができます。
都市計画
政府はビッグデータを使用して、スマートシティと都市センターを計画しています。 ビッグデータにより、都市計画者は都市の機能について新たな理解を深めることができます。 ビッグデータが都市計画を最適化する方法の 1 つの良い例は、公共交通機関の機能の変革です。
エネルギー消費
ビッグ データにより、効率的なエネルギー消費のためにインテリジェント メーターを自動化できます。 スマート メーターは、都市部に広がるセンサーからデータを収集します。 彼らは、輸送プランナーが人々に対して行うのと同じように、いつでも電力の増減が最大になる場所を決定します。 この後、エネルギーはグリッド全体にさらに再分配され、エネルギーを最大限に必要とする場所に送られます。 スマートメーターは短期的には高価な投資ですが、すぐにエネルギー分配部門に革命を起こすでしょう。 それらは、特定のネットワーク全体で効率的な分配とエネルギー再分配を保証するために自動的に調整されます。
マーケティング
マーケティング担当者は、インターネットが存在する前から、ターゲットを絞った広告を常に有効に活用してきました。 当時と現在の唯一の違いは、以前のマーケティング担当者が自由に使えるデータは最小限だったことです。 彼らは、ラジオやテレビの視聴、または電子メール調査への回答などに基づいて、消費者が何を好むかを推測することしかできませんでした.オンラインスペースが進化するにつれて、マーケティングは動的に移行し、かなりのデータ依存がさらに強まりました.
最近では、顧客が何を検索し、クリックし、何を好むかを示す洞察に満ちた大量のデータを購入または収集することが可能です。 クリックベイト、インプレッション、およびその他の最新のアルゴリズム指標を通じて、さまざまなマーケティングキャンペーンの効果を正確に測定できるパフォーマンス関連のデータも流入しています. これらのツールは、単なる売上高よりもはるかに微妙です。
防犯・予知
警察署は、高品質のリアルタイム分析に依存して、犯罪行為の認識、犯罪/事件のパターンの認識、および特定の領域での潜在的な脅威の特定に使用できる実用的なインテリジェンスを提供できます。 これにより、住宅や商業エリアを積極的に安全かつ安全にすることができます。
税務コンプライアンス
私たちは現在、情報技術が走る時代に生きています。 いくつかの財務および税務管理タスクは、ビッグ データ テクノロジによって行われます。 ビッグデータの使用を通じて、税務部門は納税者のデータに関連する情報を効果的に収集し、そのような情報を処理するための効率的な管理手順を採用し、完全な税務データベースを確立することさえできます。
税務当局はビッグデータ アプリを使用して、さまざまなソースからの非構造化データと構造化データの両方を分析し、疑わしい行為や複数の ID を特定することができます。 これは、税金詐欺のケースを判断するのに役立ちます。
これまでのところ、MSME の多くの財務管理者は、課税範囲内でのビッグデータの使用に関してかなりあいまいでした。 ただし、適切なトレーニングを行うことで、このギャップを埋めて、革命的な税務関連の調査への道を開くことができます。
トラフィックの最適化
ビッグ データは、道路センサー、GPS デバイス、およびビデオ カメラから収集されたリアルタイムの訪問者の事実を集約するのに役立ちます。 人口密度の高い地域での来訪者の問題は、公共交通機関のルートをリアルタイムで調整することで回避できる可能性があります。
最近の先進都市では、ビッグデータに基づいたスマート トラフィックの意思決定支援メカニズムが考案されています。 交通管制におけるビッグデータの適用は、情報サイロを打破し、複数の部門や交通システム間で情報を共有するのに役立ちます。 このインテリジェントなトラフィック ソリューションは、AI センサーを通じてトラフィックに関連するあらゆる種類の情報を収集します。 これにより、トラフィックのリアルタイム監視と制御が可能になります。 さらに、実用的なデータ シミュレーションと算術モデルに基づいて、トラフィックの傾向を予測するのに役立ちます。 このようなデータ主導のトラフィック システムは、科学的で正確かつ信頼できる情報を通じて、この分野の意思決定者を支援することを目的としています。
手短に
ビッグデータを意味のある情報に形作るには、データ統合、品質チェック、データ ガバナンスなどを通過する必要があります。これらの手順は、企業が質の高いデータを使用して日常のビジネス オペレーションと意思決定を形成するために不可欠です。 ビッグデータが実際の生活にどのように適用されるかを理解することは、企業がさらなる成長と改善のためにデータ分析業務を改善するのに役立ちます。
ビッグ データ アプリケーションがより多様化および専門化されるにつれて、業界全体のあらゆる規模の組織がそれらを活用して目標を達成するようになります。 これにより、膨大な量のデータを処理できる熟練した入札データの専門家が必然的に必要になります。 この分野の追求に興味がある場合は、upGrad のAdvanced Certificate Program in Big Dataコースに登録できます。 業界関連のトピック、ケース スタディ、トップ メンターとのライブ セッションが含まれており、学習者に包括的なスキルアップ体験を提供します。
読者として、上記の洞察から利益を得ることができたことを願っています。
ビッグデータ処理の主要な部分は何ですか?
ビッグデータ処理の 4 つの主要コンポーネントは次のとおりです。 消費 取り込み 読み込み 変換 分析
ビッグデータの使いやすさを理解するための 3 つの主な原則は何ですか?
ビッグデータの使いやすさを理解するための 3 つの主な原則は、3 つの対: ボリューム 速度 多様性
ビッグデータの分析を担当するのは誰ですか?
高度なデータ アナリスト、データ サイエンティスト、またはビジネス アナリストは、ビッグ データ分析やビジネスの管理を調査する責任があります。
最高のビッグデータ ツールは何ですか?
最高のパフォーマンスを発揮するビッグデータ分析ツールには次のものがあります。 Apache Cassandra Apache Hadoop Tableau