Najlepsze aplikacje Big Data w świecie rzeczywistym [2022]

Big data odnosi się do ogromnej ilości danych generowanych przez różne źródła, w tym platformy mediów społecznościowych, dzienniki witryn, czujniki, urządzenia IoT i inne. Może być ustrukturyzowany (jak tabele w systemie zarządzania bazą danych), częściowo ustrukturyzowany (jak pliki XML) lub nieustrukturyzowany (jak pliki tekstowe) (jak audio, wideo, obrazy). Ta ogromna ilość danych przekracza możliwości tradycyjnych systemów zarządzania bazami danych.

Big Data pozwala firmom na wydobycie znaczących spostrzeżeń, które mogą pomóc w usprawnieniu ich operacji wewnętrznych, takich jak zarządzanie projektami, sprzedaż, marketing, obsługa klienta itp. Big data ma kluczowe znaczenie dla uczenia modeli uczenia maszynowego, modelowania predykcyjnego i innych zaawansowanych aplikacji analitycznych.

Na tym blogu przyjrzymy się najbardziej krytycznym aplikacjom Big Data w wielu obszarach, branżach oraz sposobom, w jaki te aplikacje wspomagają te sektory. Na przykład opieka zdrowotna, finanse, produkcja, edukacja i logistyka to kilka branż, które w ogromnym stopniu skorzystały na analizie Big Data.

Potrzeba Big Data w przemyśle

Przyjrzyjmy się teraz najbardziej obiecującym aplikacjom Big Data w prawdziwym świecie.

1. Big Data w branży edukacyjnej

Sektor edukacji jest zalewany między innymi danymi dotyczącymi studentów, instruktorów, kursów i wyników. Załóżmy, że te dane są przetwarzane i analizowane przy użyciu technologii big data. W takim przypadku może dostarczyć znaczących spostrzeżeń, które można wykorzystać do poprawy wydajności operacyjnej placówek edukacyjnych, produktywności uczniów, efektów uczenia się itp.

Oto niektóre z obszarów edukacji, na które z powodzeniem wpłynęły duże zbiory danych:

• Big data może analizować dane poszczególnych uczniów, aby sugerować i tworzyć dla nich dostosowane doświadczenia edukacyjne. Pomaga to zwiększyć ich ogólną wydajność i zachowanie wiedzy.
• Big data pomaga instruktorom i nauczycielom w identyfikowaniu obszarów, w których ich metody nauczania wymagają poprawy i dostosowywaniu ich do dynamicznych potrzeb uczniów.
• Analiza Big Data pomogła zautomatyzować ocenianie i ocenę, umożliwiając nauczycielom szybkie ocenianie prac i zadań. Minimalizuje możliwość ręcznych błędów w ocenianiu.

Rozwiązania e-learningowe oparte na dużych ilościach danych pomogły rozwiązać ponurą wadę systemu edukacyjnego: podejście uniwersalne. Każdy uczeń jest wyjątkowy i ma określone potrzeby i cele, dlatego odniesie wiele korzyści ze spersonalizowanych modułów/programów nauczania.

2. Big Data w bankowości

Banki i instytucje finansowe zajmują się wrażliwymi danymi i aktywami. Instytucje te muszą przyjąć nowe technologie, aby chronić majątek publiczny, jednocześnie optymalizując operacje wewnętrzne. Nauka o danych i analiza big data umożliwiają bankom obsługę, przechowywanie i analizowanie ogromnych ilości danych bez narażania bezpieczeństwa.

Technologie Big Data sprawiają, że banki są bardziej wydajne. Od zbierania gotówki i oceny kredytowej po administrację finansową, analizy dużych zbiorów danych przenikają głęboko do sieci bankowej. Nie tylko to, aplikacje Big Data pomagają zautomatyzować wiele procesów bankowych, tym samym znacznie zmniejszając kłopoty klientów.

Oto kilka sposobów, w jakie analityka big data wpływa na branżę bankową:

• Banki mogą podejmować krytyczne decyzje za pomocą metod grupowania. Na przykład może zlokalizować nowe lokalizacje oddziałów, w których istnieje duże zapotrzebowanie.
• W branży bankowej reguła stowarzyszenia służy do prognozowania ilości gotówki wymaganej w oddziale o danej porze roku.
• Systemy bankowe są teraz cyfrowe, a wszystkie operacje można wykonywać w zaciszu własnego domu, dzięki technologiom big data i data science.

Obecnie banki wykorzystują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję (AI) do wykrywania nieuczciwych działań i przewidywania potencjalnych zagrożeń jeszcze przed ich wystąpieniem.

Jeśli jesteś początkującym i chciałbyś zdobyć wiedzę na temat Big Data, sprawdź nasze kursy Big Data.

3. Big Data w opiece zdrowotnej

Branża opieki zdrowotnej generuje duże ilości danych. Rejestry pacjentów, ich historia medyczna i leczenia, wraz z ich danymi behawioralnymi i społeczno-ekonomicznymi tworzą ogromną pulę danych dotyczących zdrowia.

Oto kilka przykładów tego, jak duże zbiory danych pomogły w opiece zdrowotnej:

• Ponieważ istnieje mniejsze prawdopodobieństwo podjęcia niepotrzebnej diagnozy, duże zbiory danych obniżają koszty leczenia.
• Big data pomaga w przewidywaniu wybuchów epidemii i określaniu, jakie środki i kroki można podjąć, aby złagodzić ich konsekwencje.
• Pomaga zidentyfikować wiele chorób na wczesnym etapie i pomaga w ich zapobieganiu. To z kolei umożliwia lekarzom i pielęgniarkom oferowanie pacjentom skutecznej opieki i leczenia, co przyspiesza powrót do zdrowia.
• Lekarze mogą przepisywać pacjentom medycynę opartą na dowodach, po prostu patrząc na ich EHR i rozumiejąc ich historię medyczną.

Gadżety do noszenia i czujniki fitness zostały stworzone, aby umożliwić przesyłanie w czasie rzeczywistym danych do elektronicznej dokumentacji medycznej pacjenta. Apple, Samsung, Xiaomi i FitBit to kilka popularnych marek w tym segmencie. Urządzenia do noszenia zachęcają pacjentów do aktywnego dbania o swoje zdrowie. Mogą śledzić swoje parametry życiowe, a jeśli coś wydaje się nie na miejscu, mogą natychmiast skontaktować się ze swoim lekarzem. Dowiedz się więcej o zastosowaniach Big Data w opiece zdrowotnej.

4. Big Data w sektorze rządowym

Rządy stoją przed wyzwaniem regularnego przetwarzania dużej ilości krytycznych danych. Co ważniejsze, zajmują się obszernymi informacjami o znaczeniu krajowym i międzynarodowym, dlatego rządy potrzebują narzędzi big data. Analizując i interpretując te duże zbiory danych, rządy mogą czerpać niezliczone korzyści, takie jak:

• Podejmowanie świadomych i wykonalnych decyzji w sprawach o znaczeniu krajowym.
• Zajmij się palącymi wyzwaniami, takimi jak bezrobocie, terroryzm, eksploracja zasobów energetycznych, rosnące zanieczyszczenie itp., i znajdź innowacyjne sposoby poprawy scenariusza.
• Identyfikowanie problemów o wysokim priorytecie, które wymagają natychmiastowej uwagi.
• Zrozum wymagania władz stanowych i lokalnych oraz stwórz dostosowane programy/polityki, aby sprostać różnym wyzwaniom na poziomie podstawowym.
• Rządowe agencje bezpieczeństwa mogą wykorzystywać duże zbiory danych do wykrywania działań przestępczych i terrorystycznych oraz zapobiegania im w odpowiednim czasie.

W USA Food and Drug Administration (FDA) – część rządu federalnego USA – wykorzystuje szeroko zakrojoną analizę danych, aby odkryć wzorce i zależności w celu zbadania nieoczekiwanych lub potencjalnych chorób przenoszonych przez żywność.

5. Big Data w branży transportowej

Sektor transportu wykorzystuje duże zbiory danych na wiele sposobów, aby operacje przebiegały bezproblemowo, wydajnie i wygodnie.

Oto niektóre ze sposobów, w jakie Big Data pomaga w transporcie:

• Planowanie trasy

Firmy transportowe mogą wykorzystywać duże zbiory danych do analizowania i szacowania potrzeb użytkowników na różnych trasach. Umożliwi im to tworzenie ulepszonych planów tras i delegowanie najbardziej odpowiednich pojazdów na określone trasy.

• Zarządzanie zatorami i kontrola ruchu

Dzięki big data możliwe jest szacowanie w czasie rzeczywistym wzorców ruchu i zatorów. Na przykład ludzie na całym świecie korzystają z Map Google, aby znaleźć najmniej zatłoczone trasy.

• Natężenie ruchu

Zaawansowana analiza przetwarzania danych w czasie rzeczywistym pomaga zidentyfikować regiony podatne na wypadki. Może to znacznie zminimalizować liczbę wypadków przy jednoczesnej poprawie bezpieczeństwa ruchu.

Spójrzmy na Ubera jako przykład. Uber zbiera i analizuje dużą ilość danych o kierowcach, ich pojazdach, ich miejscu pobytu itp. Innymi słowy, firma monitoruje i zbiera dane o każdej podróży, jaką przebyły wszystkie pojazdy Ubera. Wykorzystuje te informacje do prognozowania popytu w różnych lokalizacjach/trasach, przypisywania opłat itp.

6. Zastosowania Big Data w turystyce

Branża turystyczna opiera się przede wszystkim na zainteresowaniu grup turystycznych i tym, jak firmy turystyczne dostarczają najbardziej pożądane pakiety wycieczek, aby zaspokoić wymagania klientów. Wcześniej turyści musieli polegać na biurach podróży i agentach w zakresie swoich potrzeb w zakresie podróży. Jednak czasy się zmieniły. Teraz turyści mogą znaleźć wszystkie potrzebne informacje za pośrednictwem aplikacji podróżniczych, zarezerwować bilety, dokonać rezerwacji – wszystko jest w zasięgu kilku kliknięć!

Dzięki cyfryzacji i big data turyści na całym świecie mogą dzielić się swoimi doświadczeniami i wiedzą, pomagając innym podróżnikom w ich podróży. Dzięki Big Data wszystko jest dostępne dla turystów.

Zastosowanie big data w branży turystycznej i turystycznej:

• Narzędzia Big Data mogą gromadzić i analizować informacje publiczne dostarczane przez turystów w mediach społecznościowych i innych kanałach cyfrowych.
• Firmy turystyczne, hotele i linie lotnicze mogą wykorzystywać duże zbiory danych do przewidywania przyszłego popytu, wykorzystywania marketingu docelowego i optymalizacji strategii cenowych w celu poprawy obsługi klienta.
• Biura podróży mogą dostarczać oferty i rabaty dostosowane do konkretnej bazy klientów zgodnie z ich geolokalizacją, ruchem i danymi pogodowymi.

Zawijanie

Podsumowując, widzimy, jak narzędzia i technologie big data przynoszą namacalne zmiany w realnym świecie. Firmy we wszystkich branżach wykorzystują duże zbiory danych, aby zrozumieć swoich docelowych odbiorców, wprowadzać innowacje w produktach, projektować rozwiązania dla codziennych wyzwań biznesowych i tworzyć niezapomniane wrażenia klientów. Zasadniczo big data kształtuje nasze życie na lepsze.

Wraz z rozwojem technologii, duże zbiory danych będą niewątpliwie integralnym elementem tego procesu ewolucji. W nadchodzących latach będziemy świadkami wielu innych rewolucyjnych zmian, jakie przyniesie big data i data science.

Jeśli Ty również chcesz wykorzystać tę szansę na wschodzącym rynku, powinieneś przejść profesjonalny kurs Big Data. Program UpGrad Executive PG w tworzeniu oprogramowania – specjalizacja w Big Data to doskonały kurs certyfikacyjny, który pomoże Ci zrozumieć sedno big data. Ten 13-miesięczny kurs jest oferowany we współpracy z IIIT Bangalore. Studenci uczą się od doświadczonych mentorów i liderów branży, a także korzystają z możliwości stażu upGrad i 360-stopniowej pomocy w karierze.

Sprawdź nasze inne kursy inżynierii oprogramowania w upGrad.