Melhores aplicativos de big data no mundo real [2022]

Big data refere-se a uma enorme quantidade de dados gerados por várias fontes, incluindo plataformas de mídia social, logs de sites, sensores, dispositivos IoT e outros. Ele pode ser estruturado (como tabelas em um sistema de gerenciamento de banco de dados), semi-estruturado (como arquivos XML) ou não estruturado (como arquivos de texto) (como áudios, vídeos, imagens). Essa enorme quantidade de dados está além das capacidades dos sistemas tradicionais de gerenciamento de banco de dados.

O Big Data permite que as empresas extraiam insights significativos que podem ajudar a melhorar suas operações internas, como gerenciamento de projetos, vendas, marketing, suporte ao cliente etc. O Big Data é fundamental para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina, modelagem preditiva e outros aplicativos de análise avançada.

Este blog analisará os aplicativos de Big Data mais críticos em várias áreas, indústrias e como esses aplicativos auxiliam esses setores. Por exemplo, saúde, finanças, manufatura, educação e logística são alguns setores que se beneficiaram imensamente da análise de big data.

Necessidade de Big Data nas Indústrias

Agora, vamos dar uma olhada nos aplicativos de big data mais promissores do mundo real.

1. Big Data na Indústria da Educação

O setor de educação está repleto de dados sobre alunos, instrutores, cursos e resultados, entre outras coisas. Suponha que esses dados sejam processados ​​e analisados ​​usando tecnologias de big data. Nesse caso, pode gerar insights significativos que podem ser usados ​​para melhorar a eficiência operacional dos estabelecimentos de ensino, a produtividade dos alunos, os resultados da aprendizagem etc.

A seguir estão algumas das áreas da educação que o big data impactou com sucesso:

• Big data pode analisar dados individuais de alunos para sugerir e criar experiências de aprendizado personalizadas para eles. Isso ajuda a aumentar o desempenho geral e a retenção de conhecimento.
• O big data ajuda instrutores e professores a identificar áreas de melhoria em suas metodologias de ensino e ajustá-las para atender às necessidades dinâmicas dos alunos.
• A análise de big data ajudou a automatizar a classificação e a avaliação, permitindo que os professores avaliem trabalhos e tarefas rapidamente. Minimiza a possibilidade de erros manuais na classificação.

As soluções de e-learning baseadas em big data ajudaram a resolver uma falha grave no sistema educacional: a abordagem de tamanho único. Cada aluno é único com necessidades e objetivos específicos e, portanto, eles se beneficiarão muito de módulos/currículos de aprendizado personalizados.

2. Big Data no Setor Bancário

Bancos e instituições financeiras lidam com dados e ativos confidenciais. Essas instituições devem adotar tecnologias da nova era para manter os ativos públicos seguros e, ao mesmo tempo, otimizar as operações internas. A ciência de dados e a análise de big data permitem que os bancos manipulem, armazenem e analisem quantidades colossais de dados sem comprometer a segurança.

As tecnologias de big data estão tornando os bancos mais eficientes. Da cobrança de dinheiro e avaliação de crédito à administração financeira, a análise de big data está penetrando profundamente na rede bancária. Além disso, os aplicativos de big data ajudam a automatizar vários processos bancários, reduzindo significativamente o incômodo do cliente.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a análise de big data está impactando o setor bancário:

• Os bancos podem tomar decisões críticas usando métodos de agrupamento. Por exemplo, ele pode localizar novas filiais onde há demanda significativa.
• No setor bancário, a regra de associação é usada para prever a quantidade de caixa necessária em uma agência em uma determinada época do ano.
• Os sistemas bancários agora são digitais e todas as operações podem ser concluídas no conforto da própria casa, graças às tecnologias de big data e ciência de dados.

Hoje, os bancos usam aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) para detectar atividades fraudulentas e prever possíveis ameaças antes mesmo que elas ocorram.

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3. Big Data na Saúde

O setor de saúde gera uma grande quantidade de dados. Os registros dos pacientes, seu histórico médico e de tratamento, juntamente com seus dados comportamentais e socioeconômicos, formam um enorme conjunto de dados de saúde.

A seguir estão alguns exemplos de como o big data tem ajudado a saúde:

• Como há menos chances de realizar diagnósticos desnecessários, o big data reduz o custo do tratamento.
• Big data ajuda a prever surtos epidêmicos e determinar quais medidas e medidas podem ser tomadas para mitigar suas consequências.
• Ele ajuda a identificar muitas doenças nos estágios iniciais e auxilia na sua prevenção. Isso, por sua vez, permite que médicos e enfermeiros ofereçam cuidados e tratamentos eficazes aos pacientes, promovendo uma recuperação mais rápida.
• Os médicos podem prescrever medicamentos baseados em evidências para os pacientes simplesmente olhando para seus EHRs e entendendo seu histórico médico.

Dispositivos vestíveis e sensores de condicionamento físico foram criados para permitir feeds em tempo real do prontuário eletrônico de um paciente. Apple, Samsung, Xiaomi e FitBit são alguns nomes populares neste segmento. Os wearables estão incentivando os pacientes a assumir o controle ativo de sua saúde. Eles podem rastrear seus sinais vitais e, se algo parecer fora do lugar, eles podem se conectar imediatamente com seu médico. Saiba mais sobre aplicativos de big data na área da saúde.

4. Big Data no Setor Governamental

Os governos são desafiados a lidar com uma grande quantidade de dados críticos regularmente. Mais importante, eles lidam com informações volumosas de importância nacional e internacional, razão pela qual os governos precisam de ferramentas de big data. Ao analisar e interpretar esse big data, os governos podem colher inúmeros benefícios, como:

• Tomar decisões informadas e acionáveis ​​sobre assuntos de importância nacional.
• Enfrente desafios prementes como desemprego, terrorismo, exploração de recursos energéticos, poluição crescente, etc., e encontre maneiras inovadoras de melhorar o cenário.
• Identificar problemas de alta prioridade que requerem atenção imediata.
• Compreender os requisitos dos governos estaduais e locais e criar programas/políticas personalizadas para enfrentar vários desafios em nível de base.
• As agências de segurança do governo podem usar big data para detectar atividades criminosas e terroristas e preveni-las no devido tempo.

Nos EUA, a Food and Drug Administration (FDA) – uma parte do governo federal dos EUA – usa extensa análise de dados para descobrir padrões e relacionamentos para investigar doenças transmitidas por alimentos inesperadas ou potenciais.

5. Big Data na Indústria de Transportes

O setor de transporte usa big data de várias maneiras para tornar as operações perfeitas, eficientes e convenientes.

A seguir estão algumas das maneiras pelas quais o big data ajuda no transporte:

• Planejamento de rota

As empresas de transporte podem usar big data para analisar e estimar as demandas dos usuários em diferentes rotas. Isso permitirá que eles criem planos de rotas aprimorados e deleguem os veículos mais adequados para rotas específicas.

• Gerenciamento de congestionamento e controle de tráfego

Graças ao big data, agora é possível estimar em tempo real os padrões de tráfego e congestionamento. Por exemplo, pessoas em todo o mundo usam o Google Maps para encontrar as rotas menos congestionadas.

• Volume de trafego

A análise extensa de processamento de dados em tempo real ajuda a identificar regiões propensas a acidentes. Isso pode minimizar significativamente os acidentes e, ao mesmo tempo, melhorar a segurança no trânsito.

Vejamos o Uber como exemplo. A Uber coleta e analisa uma grande quantidade de dados sobre motoristas, seus veículos, seu paradeiro, etc. Ou seja, a empresa monitora e coleta dados de cada viagem realizada por todos os veículos Uber. Ele usa essas informações para prever a demanda em diferentes locais/rotas, atribuir tarifas, etc.

6. Aplicações de Big Data no Turismo

A indústria do turismo é baseada principalmente no interesse dos grupos de turistas e em como as empresas de turismo entregam os pacotes turísticos mais desejáveis ​​para atender às necessidades dos clientes. Anteriormente, os turistas tinham que contar com agências e agentes de viagens para suas necessidades de viagem. No entanto, os tempos mudaram. Agora, os turistas podem encontrar todas as informações necessárias por meio de aplicativos de viagem, reservar passagens, fazer reservas – tudo está a apenas alguns cliques de distância!

Graças à digitalização e big data, turistas de todo o mundo podem compartilhar suas experiências e conhecimentos, ajudando outros viajantes em sua jornada. O big data tornou tudo acessível aos turistas.

Aplicação de big data no setor de turismo e viagens:

• Ferramentas de big data podem coletar e analisar informações públicas fornecidas por turistas nas mídias sociais e outros canais digitais.
• Empresas de turismo, hotéis e companhias aéreas podem usar big data para prever a demanda futura, alavancar o marketing de destino e otimizar as estratégias de preços para aprimorar a experiência do cliente.
• As agências de viagens podem oferecer ofertas e descontos adaptados a uma base de consumidores específica de acordo com sua localização geográfica, tráfego e dados meteorológicos.

Empacotando

Para resumir, podemos ver como as ferramentas e tecnologias de big data trazem mudanças tangíveis no mundo real. Empresas em todos os setores paralelos estão aproveitando o big data para entender seu público-alvo, inovar produtos, projetar soluções para os desafios diários dos negócios e criar experiências memoráveis ​​para os clientes. Essencialmente, o big data está moldando nossas vidas para melhor.

À medida que a tecnologia evolui, o big data será, sem dúvida, um elemento integrante desse processo de evolução. Testemunharemos muitas outras mudanças revolucionárias trazidas pelo big data e pela ciência de dados nos próximos anos.

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