Применение больших данных в реальном мире — полное руководство

Большие данные вездесущи. Он проник почти во все отрасли и, по сути, является компонентом, который делает возможным применение науки о данных. AI, ML, глубокое обучение — все требует больших данных. Поскольку люди и организации во всем мире продолжают генерировать данные в больших масштабах, большие данные становятся все более важными в нашей повседневной жизни. От онлайн-покупок до сериалов, которые мы смотрим онлайн, большие данные влияют на все вокруг нас. Он изменил бизнес-операции, маркетинговые стратегии, кампании по продуктам и т. д. к лучшему.

Почему большие данные важны?

Компании полагаются на большие данные по разным причинам, таким как оптимизация бизнес-процессов, улучшение операций, улучшение обслуживания клиентов, создание персонализированных и футуристических маркетинговых кампаний или даже принятие других мер, чтобы в конечном итоге увеличить свою прибыль и доход. Компании, которые могут эффективно использовать большие данные, получают потенциальное конкурентное преимущество по сравнению с теми, кто этого не делает. Используя большие данные, компании могут принимать обоснованные бизнес-решения.

Большие данные дают ценную информацию о поведении потребителей. Компании могут использовать эту информацию для оптимизации своего маркетинга, рекламных акций и рекламы, чтобы повысить вовлеченность клиентов и коэффициент конверсии потенциальных клиентов. Исторические данные и данные в режиме реального времени могут обрабатываться и анализироваться для определения предпочтений и потребностей клиентов. Это позволяет компаниям быстро обслуживать свою целевую аудиторию.

В этой статье мы выделили восемь приложений больших данных в реальном мире.

Популярные курсы и статьи по программной инженерии

Реальные приложения больших данных

Основная цель больших данных — анализ огромных объемов данных в режиме реального времени, чтобы помочь компаниям принимать решения на основе данных. Это включает в себя отслеживание журналов веб-сервера, прослушивание данных о посещениях в Интернете или пространстве контента в социальных сетях, а также оценку отчетов об активности, таких как текстовые сообщения от клиентов, сведения о звонках по мобильному телефону, электронные письма или любые другие машинные данные.

Предприятия из разных областей начали инвестировать в применение больших данных для повседневных операций. Для этого они начали инвестировать в приложения, которые исследуют большие наборы данных для выявления различных скрытых шаблонов, незнакомых корреляций и т. д., которые могут быть преобразованы в действенные бизнес-решения.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Вот различные способы использования больших данных сегодня:

• GPS и мобильные карты

Прошли времена запутанных бумажных дорожных карт. В настоящее время спутниковая технология GPS позволяет нам перемещаться по любому месту в мире в режиме реального времени. Как только вы введете начальную точку и пункт назначения, GPS-карты предоставят вам кратчайший маршрут, приблизительное время, чтобы добраться до пункта назначения, предложат звуковые указания, покажут различные остановки на вашем пути и многое другое.

Благодаря большим данным разработчики могут постоянно улучшать GPS-слежение и мобильное картографирование благодаря большим данным. С появлением множества мобильных приложений и смартфонов, либерализовавших телекоммуникационные сети, Интернет вещей стал еще лучше. Поскольку он генерирует огромные объемы больших данных, компании могут использовать эти данные, чтобы сделать карты более информативными. Например, Google Карты значительно улучшились за последние несколько лет благодаря постоянным обновлениям и настройкам.

• Онлайн покупки

Платформы электронной коммерции теперь используют большие данные с того момента, как мы начинаем наш поиск, показывая нам целевую рекламу, вплоть до доставки продукта. Большие данные в онлайн-покупках позволяют компаниям понять выбор, предпочтения и болевые точки покупателей. Вот почему вы можете видеть целевую рекламу на нескольких онлайн-платформах, когда ищете что-то в Интернете или на определенном сайте. Это классический пример применения обширных данных в реальном мире.

Онлайн-профиль покупателя дает продавцу часть информации для оптимизации продаж. Отслеживая клики и активируя функцию рекламы с оплатой за клик, продавец может начать создавать значительно лучший покупательский профиль своих товаров.

• Городское планирование

Правительства используют большие данные для планирования умных городов и городских центров. Большие данные позволяют градостроителям разработать новое понимание функционирования городов. Одним из хороших примеров того, как большие данные могут оптимизировать городское планирование, является преобразование функциональности общественного транспорта.

• Потребление энергии

Большие данные позволяют автоматизировать интеллектуальные счетчики для эффективного энергопотребления. Умные счетчики накапливают данные от датчиков, разбросанных по городской территории. Они решают, где приливы и отливы электроэнергии максимальны в любой момент времени, точно так же, как это делают с людьми планировщики транспорта. После этого энергия далее перераспределяется по всей сети, направляясь в те места, которые в ней нуждаются максимально. Хотя интеллектуальные счетчики в краткосрочной перспективе являются дорогостоящими инвестициями, вскоре они произведут революцию в секторе распределения энергии. Они должны автоматически подстраиваться для обеспечения эффективного распределения и перераспределения энергии в заданной сети.

• Маркетинг

Маркетологи всегда хорошо использовали таргетированную рекламу, еще до появления Интернета. Единственная разница между тогда и сейчас заключается в том, что раньше маркетологи располагали минимальными данными. Они могли только догадываться, что нравится потребителям, основываясь на их потреблении радио или телевидения, их ответах на опросы по электронной почте и т. д. Маркетинг динамично менялся по мере развития онлайн-пространства, что еще больше увеличивало зависимость от данных.

В наши дни можно купить или собрать огромное количество полезных данных, которые могут указать, что клиенты ищут, на что нажимают и что предпочитают. Также был получен приток данных, связанных с производительностью, которые могут точно измерить эффективность различных маркетинговых кампаний с помощью кликбейтов, показов и некоторых других современных алгоритмических показателей. Эти инструменты содержат гораздо больше нюансов, чем просто данные о продажах.

• Предупреждение и прогнозирование преступности

Полицейские управления могут полагаться на высококачественную аналитику в режиме реального времени, чтобы предлагать полезную информацию, которую можно использовать для распознавания преступного поведения, выявления закономерностей преступлений/происшествий и определения потенциальных угроз в конкретной области. Это позволяет им активно защищать жилые и коммерческие районы.

• Соблюдение налогового законодательства

В настоящее время мы живем в эпоху информационных технологий. Некоторые задачи финансового и налогового управления решаются с помощью технологии больших данных. Используя большие данные, налоговые органы могут эффективно собирать информацию, связанную с данными налогоплательщиков, принимать эффективные меры управления для обработки такой информации и даже создавать полную налоговую базу данных.

Приложения для работы с большими данными могут использоваться налоговыми органами для анализа как неструктурированных, так и структурированных данных из разрозненных источников для выявления подозрительного поведения и множественных личностей. Это помогает им выявлять случаи налогового мошенничества.

До сих пор многие финансовые менеджеры ММСП довольно расплывчато относились к использованию больших данных в налоговом спектре. Однако при надлежащем обучении этот пробел можно заполнить, чтобы подготовить почву для проведения революционных налоговых расследований.

• Оптимизация трафика

Большие данные помогают в агрегировании фактов о посетителях в режиме реального времени, собранных с дорожных датчиков, устройств GPS и видеокамер. Проблемы с пропускной способностью посетителей в густонаселенных регионах можно предотвратить, корректируя маршруты общественного транспорта в режиме реального времени.

В наши дни развитые города придумали механизм поддержки принятия решений по интеллектуальному трафику, основанный на больших данных. Применение больших данных в управлении дорожным движением разрушает информационные хранилища и помогает обмениваться информацией между несколькими отделами и системами управления дорожным движением. Это интеллектуальное решение для трафика собирает все виды информации, связанной с трафиком, с помощью датчиков ИИ. Это позволяет в режиме реального времени отслеживать и контролировать трафик. Кроме того, он помогает прогнозировать тенденции трафика на основе практического моделирования данных и арифметических моделей. Такая система трафика на основе данных призвана помочь лицам, принимающим решения в этой области, посредством научной, точной и надежной информации.

В двух словах

Чтобы превратить большие данные в значимую информацию, они должны пройти через интеграцию данных, проверку качества, управление данными и т. д. Эти шаги необходимы для обеспечения того, чтобы компании использовали качественные данные для формирования своих повседневных бизнес-операций и решений. Понимание того, как большие данные применимы в реальной жизни, помогает компаниям улучшать свои операции по анализу данных для дальнейшего роста и совершенствования.

По мере того как приложения для работы с большими данными становятся все более разнообразными и специализированными, организации всех размеров в различных отраслях начнут использовать их для достижения своих целей. Это неизбежно создаст потребность в квалифицированных специалистах по данным о ставках, которые могут работать с колоссальными объемами данных. Если вы заинтересованы в изучении этой области, вы можете записаться на курс UpGrad Advanced Certificate Program in Big Data . Он включает актуальные для отрасли темы, тематические исследования и живые занятия с ведущими наставниками, чтобы предложить учащимся всесторонний опыт повышения квалификации.

Мы надеемся, что вы, как читатель, смогли извлечь пользу из идей, изложенных выше.