Aplicații ale datelor mari în lumea reală – Un ghid complet

Big Data este omniprezentă. A pătruns aproape în toate industriile și este, de fapt, componenta care face posibile aplicațiile de știință a datelor. AI, ML, deep learning – toate necesită date mari. Pe măsură ce indivizii și organizațiile la nivel global continuă să genereze date la scară largă, big data devine cu atât mai importantă în viața noastră de zi cu zi. De la cumpărăturile online până la emisiunile pe care le urmărim online, datele mari influențează tot ce ne înconjoară. A transformat în bine operațiunile de afaceri, strategiile de marketing, campaniile de produse etc.

De ce este importantă Big Data?

Companiile se bazează pe date mari din diverse motive, cum ar fi optimizarea proceselor de afaceri, îmbunătățirea operațiunilor, îmbunătățirea serviciului clienți, crearea de campanii de marketing personalizate și futuriste sau chiar întreprinderea altor acțiuni pentru a-și crește, în cele din urmă, profiturile și veniturile. Companiile care pot utiliza datele mari în mod eficient se bucură de un avantaj potențial competitiv în comparație cu cele care nu o folosesc. Prin valorificarea datelor mari, companiile pot lua decizii de afaceri informate.

Big Data oferă informații valoroase cu privire la comportamentul consumatorilor. Companiile pot folosi aceste informații pentru a-și optimiza marketingul, promoțiile și publicitatea pentru a crește implicarea clienților și ratele de conversie a clienților potențiali. Datele istorice și în timp real pot fi procesate și analizate pentru a determina preferințele și nevoile clienților. Acest lucru permite companiilor să-și răspundă rapid publicului țintă.

În acest articol, am evidențiat opt ​​aplicații ale datelor mari în lumea reală.

Cursuri populare și articole despre inginerie software

Aplicații reale ale datelor mari

Scopul principal al big data este de a analiza volume mari de date în timp real pentru a ajuta companiile să ia decizii bazate pe date. Aceasta include urmărirea jurnalelor de server web, atingerea datelor din fluxul de clic pe Internet sau spațiul conținutului din rețelele sociale și evaluarea rapoartelor de activitate, cum ar fi mesaje text de la clienți, detalii despre apelurile de pe telefonul mobil, e-mailuri sau orice alte date ale mașinii.

Companiile din diferite domenii au început să investească în aplicarea datelor mari pentru operațiunile zilnice. Pentru aceasta, au început să investească în aplicații care examinează seturi mari de date pentru a descoperi diverse modele ascunse, corelații necunoscute etc., care pot fi convertite în decizii de afaceri acționabile.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

Iată mai multe moduri în care datele mari sunt folosite astăzi:

• GPS și hărți mobile

S-au dus vremurile hărților rutiere de hârtie confuze. În prezent, tehnologia GPS bazată pe satelit ne permite să navigăm prin orice locație din lume în timp real. Odată ce ați introdus punctul de plecare și destinația dvs., hărțile GPS vă vor oferi cel mai scurt traseu, timpul aproximativ pentru a ajunge la destinație, vă vor oferi indicații audio, vă vor arăta diferitele opriri în drum și multe altele.

Datorită datelor mari, dezvoltatorii pot îmbunătăți continuu urmărirea GPS și cartografierea mobilă datorită datelor mari. Odată cu introducerea mai multor aplicații mobile și smartphone-uri care liberalizează rețelele de telecomunicații, Internetul lucrurilor se îmbunătățește și mai mult. Deoarece generează volume mari de date mari, companiile pot folosi aceste date pentru a face hărțile mai bogate în date. De exemplu, Google Maps s-a îmbunătățit semnificativ în ultimii ani datorită actualizărilor și ajustărilor constante.

• Cumparaturi online

Platformele de comerț electronic folosesc acum date mari din momentul în care începem căutarea, expunându-ne reclamelor direcționate, mergând până la livrarea produsului. Big Data în cumpărăturile online le permite companiilor să înțeleagă alegerile, preferințele și punctele dureroase ale cumpărătorilor. Acesta este motivul pentru care puteți vedea anunțuri direcționate pe mai multe platforme online atunci când căutați ceva online sau pe un anumit site. Acesta este un exemplu clasic de aplicare extinsă a datelor în lumea reală.

Profilul online al unui cumpărător oferă vânzătorului o fracțiune din informații pentru a-și optimiza vânzările. Urmărind clicurile și activând facilitatea publicitară cu plata-pe-clic, vânzătorul poate începe să stabilească un profil de cumpărare substanțial mai bun al bunurilor sale.

• Planificare urbană

Guvernele folosesc big data pentru a planifica orașe inteligente și centre urbane. Big Data le permite planificatorilor urbani să dezvolte o nouă înțelegere a funcționării orașelor. Un bun exemplu al modului în care Big Data poate optimiza planificarea urbană este transformarea funcționalității transportului public.

• Consumul de energie

Big Data face posibilă automatizarea contoarelor inteligente pentru un consum eficient de energie. Contoarele inteligente acumulează date de la senzori răspândiți într-o zonă urbană. Ei decid unde fluxurile și refluxurile de electricitate sunt maxime în orice moment, la fel cum fac planificatorii de transport cu oamenii. După aceasta, energia este redistribuită în continuare în întreaga rețea pentru a merge în locurile care au nevoie de ea la maximum. Deși contoarele inteligente sunt o investiție costisitoare pe termen scurt, ele vor revoluționa în curând sectorul distribuției de energie. Acestea se adaptează automat pentru a asigura distribuția eficientă și redistribuirea energiei într-o anumită rețea.

• Marketing

Specialiştii în marketing au folosit întotdeauna bine reclamele direcţionate, chiar înainte de a exista internetul. Singura diferență între atunci și acum este că anterior marketerii aveau date minime la dispoziție. Ei puteau doar să ghicească ce le-a plăcut consumatorilor în funcție de consumul lor de radio sau TV, sau de răspunsurile lor la sondajele prin e-mail, etc.

În zilele noastre, este posibil să cumpărați sau să colectați o mulțime de date perspicace care pot indica ceea ce clienții caută, dau clic pe și preferă. De asemenea, a existat un aflux de date legate de performanță care pot măsura cu exactitate eficacitatea diferitelor campanii de marketing prin clicuri, afișări și alte câteva valori algoritmice moderne. Aceste instrumente sunt mult mai nuanțate decât doar cifrele de vânzări.

• Prevenirea și previziunea criminalității

Departamentele de poliție se pot baza pe analize de înaltă calitate, în timp real, pentru a oferi informații utile care pot fi utilizate pentru a recunoaște comportamentul criminal, a percepe tiparele de crime/incidente și pentru a determina potențialele amenințări într-o anumită zonă. Acest lucru le permite să facă în mod proactiv zonele rezidențiale și comerciale sigure și sigure.

• Respectare a obligațiilor fiscale

În prezent trăim într-o eră care funcționează pe tehnologia informației. Mai multe sarcini de management financiar și fiscal au loc prin tehnologia big data. Prin utilizarea datelor mari, departamentele fiscale pot colecta în mod eficient informații legate de datele contribuabilului, pot adopta pași de management eficient pentru a procesa astfel de informații și chiar pot stabili o bază de date fiscală completă.

Aplicațiile de date mari pot fi folosite de autoritățile fiscale pentru a analiza atât date nestructurate, cât și date structurate din surse disparate, pentru a identifica comportamente suspecte și identități multiple. Acest lucru îi ajută să determine cazurile de fraudă fiscală.

Până acum, mulți manageri financiari ai IMM-urilor au fost destul de vagi în ceea ce privește utilizarea datelor mari în spectrul fiscal. Cu toate acestea, cu o pregătire adecvată, acest decalaj poate fi acoperit pentru a deschide calea pentru investigații revoluționare legate de impozite.

• Optimizarea traficului

Big Data ajută la agregarea în timp real a informațiilor despre vizitatori acumulate de la senzorii rutieri, dispozitivele GPS și camerele video. Problemele de capacitate ale vizitatorilor din regiunile dense pot fi evitate prin ajustarea rutelor de transport public în timp real.

În aceste zile, orașele dezvoltate au venit cu un mecanism inteligent de sprijinire a deciziilor de trafic bazat pe date mari. Aplicarea datelor mari în controlul traficului rupe silozurile de informații și ajută la partajarea informațiilor în mai multe departamente și sisteme de trafic. Această soluție inteligentă de trafic adună toate tipurile de informații legate de trafic prin intermediul senzorilor AI. Acest lucru permite monitorizarea și controlul în timp real al traficului. În plus, ajută la prezicerea tendințelor de trafic bazate pe simularea datelor practice și modele aritmetice. Un astfel de sistem de trafic bazat pe date își propune să ajute factorii de decizie din acest domeniu prin informații științifice, exacte și de încredere.

Pe scurt

Pentru a fi transformate în informații semnificative, big data trebuie să treacă prin integrarea datelor, verificarea calității, guvernarea datelor etc. Acești pași sunt esențiali pentru a se asigura că companiile folosesc date de calitate pentru a-și modela operațiunile și deciziile de afaceri de zi cu zi. Înțelegerea modului în care big data este aplicabilă în viața reală ajută companiile să își îmbunătățească operațiunile de analiză a datelor pentru creștere și îmbunătățire în continuare.

Pe măsură ce aplicațiile de date mari devin tot mai diverse și specializate, organizațiile de toate dimensiunile din industrii vor începe să le folosească pentru a-și îndeplini obiectivele. Acest lucru va crea în mod inevitabil nevoia de experți calificați în date despre oferte, care să poată lucra cu volume colosale de date. Dacă sunteți interesat să urmați acest domeniu, vă puteți înscrie la cursul UpGrad’s Advanced Certificate Program in Big Data . Include subiecte relevante pentru industrie, studii de caz și sesiuni live cu mentori de top pentru a oferi cursanților o experiență cuprinzătoare de perfecționare.

Sperăm că, în calitate de cititor, ați putut beneficia de informațiile prezentate mai sus.