Лучшие приложения для работы с большими данными в реальном мире [2022]

Большие данные — это огромное количество данных, генерируемых различными источниками, включая платформы социальных сетей, журналы сайтов, датчики, устройства IoT и другие. Он может быть структурированным (например, таблицы в системе управления базами данных), полуструктурированным (например, XML-файлы) или неструктурированным (например, текстовые файлы) (например, аудио, видео, изображения). Этот огромный объем данных выходит за рамки возможностей традиционных систем управления базами данных.

Большие данные позволяют компаниям извлекать ценную информацию, которая может помочь улучшить их внутренние операции, такие как управление проектами, продажи, маркетинг, поддержка клиентов и т. д. Большие данные играют важную роль для обучения моделей машинного обучения, прогнозного моделирования и других приложений расширенной аналитики.

В этом блоге будут рассмотрены наиболее важные приложения для работы с большими данными во многих областях и отраслях, а также то, как эти приложения помогают этим секторам. Например, здравоохранение, финансы, производство, образование и логистика — это лишь немногие отрасли, которые извлекли огромную пользу из аналитики больших данных.

Потребность в больших данных в промышленности

Теперь давайте взглянем на наиболее многообещающие приложения для работы с большими данными в реальном мире.

1. Большие данные в сфере образования

Сектор образования наводнен данными, среди прочего, о студентах, преподавателях, курсах и результатах. Предположим, что эти данные обрабатываются и анализируются с использованием технологий больших данных. В этом случае он может дать ценную информацию, которую можно использовать для повышения эффективности работы образовательных учреждений, производительности студентов, результатов обучения и т. д.

Ниже перечислены некоторые области образования, на которые успешно повлияли большие данные:

• Большие данные могут анализировать данные отдельных учащихся, чтобы предлагать и создавать для них индивидуальные условия обучения. Это помогает повысить их общую производительность и сохранить знания.
• Большие данные помогают инструкторам и преподавателям определять области, в которых можно улучшить свои методики преподавания, и корректировать их, чтобы удовлетворить динамичные потребности учащихся.
• Аналитика больших данных помогла автоматизировать выставление оценок и оценивание, позволяя учителям быстро оценивать работы и задания. Это сводит к минимуму возможность ручных ошибок при оценивании.

Решения для электронного обучения, основанные на больших данных, помогли устранить серьезный недостаток образовательной системы: универсальный подход. Каждый учащийся уникален со своими специфическими потребностями и целями, и, следовательно, они получат большую пользу от персонализированных учебных модулей/учебных программ.

2. Большие данные в банковской сфере

Банки и финансовые учреждения имеют дело с конфиденциальными данными и активами. Эти учреждения должны внедрять новейшие технологии для обеспечения безопасности государственных активов, а также для оптимизации внутренних операций. Наука о данных и аналитика больших данных позволяют банкам обрабатывать, хранить и анализировать колоссальные объемы данных без ущерба для безопасности.

Технологии больших данных делают банки более эффективными. От сбора наличных и оценки кредитоспособности до финансового администрирования аналитика больших данных проникает глубоко в банковскую сеть. Мало того, приложения для работы с большими данными помогают автоматизировать многочисленные банковские процессы, тем самым значительно сокращая количество хлопот для клиентов.

Вот несколько способов, которыми аналитика больших данных влияет на банковскую отрасль:

• Банки могут принимать важные решения, используя методы кластеризации. Например, он может найти новые филиалы, где есть значительный спрос.
• В банковской сфере правило ассоциации используется для прогнозирования количества наличных денег, необходимых в отделении в данное время года.
• Банковские системы стали цифровыми, и все операции можно совершать, не выходя из дома, благодаря технологиям больших данных и обработки данных.

Сегодня банки используют машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) для обнаружения мошеннических действий и прогнозирования потенциальных угроз еще до их возникновения.

Если вы новичок и хотите получить опыт работы с большими данными, ознакомьтесь с нашими курсами по работе с большими данными.

3. Большие данные в здравоохранении

Отрасль здравоохранения генерирует большое количество данных. Записи пациентов, их история болезни и лечения, а также их поведенческие и социально-экономические данные образуют огромный массив данных о здоровье.

Ниже приведены некоторые примеры того, как большие данные помогли здравоохранению:

• Поскольку меньше шансов поставить ненужный диагноз, большие данные снижают стоимость лечения.
• Большие данные помогают прогнозировать вспышки эпидемий и определять, какие меры и шаги можно предпринять для смягчения их последствий.
• Он помогает выявить многие заболевания на ранних стадиях и помогает в их профилактике. Это, в свою очередь, позволяет врачам и медсестрам предлагать пациентам эффективный уход и лечение, способствуя более быстрому выздоровлению.
• Практикующие врачи могут назначать пациентам доказательную медицину, просто просматривая их электронные медицинские записи и изучая их историю болезни.

Носимые гаджеты и фитнес-датчики были созданы для того, чтобы в режиме реального времени получать доступ к электронной медицинской карте пациента. Apple, Samsung, Xiaomi и FitBit — несколько популярных имен в этом сегменте. Носимые устройства побуждают пациентов активно заботиться о своем здоровье. Они могут отслеживать свои жизненно важные органы, и если что-то кажется неуместным, они могут немедленно связаться со своим врачом. Узнайте больше о приложениях больших данных в здравоохранении.

4. Большие данные в государственном секторе

Перед правительствами стоит задача регулярно обрабатывать большие объемы критически важных данных. Что еще более важно, они имеют дело с объемной информацией национального и международного значения, поэтому правительствам нужны инструменты для работы с большими данными. Анализируя и интерпретируя эти большие данные, правительства могут получить множество преимуществ, таких как:

• Принятие обоснованных и действенных решений по вопросам государственной важности.
• Решайте насущные проблемы, такие как безработица, терроризм, разведка энергетических ресурсов, рост загрязнения и т. д., и находите инновационные способы улучшения ситуации.
• Выявление высокоприоритетных проблем, требующих немедленного внимания.
• Понимание требований государственных и местных органов власти и создание индивидуальных программ/политик для решения различных проблем на низовом уровне.
• Органы государственной безопасности могут использовать большие данные для выявления преступной и террористической деятельности и своевременного ее предотвращения.

В США Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) — часть федерального правительства США — использует обширный анализ данных для выявления закономерностей и взаимосвязей при расследовании неожиданных или потенциальных болезней пищевого происхождения.

5. Большие данные в транспортной отрасли

Транспортный сектор использует большие данные разными способами, чтобы сделать операции плавными, эффективными и удобными.

Ниже приведены некоторые из способов, которыми большие данные помогают транспорту:

• Планирование маршрута

Транспортные компании могут использовать большие данные для анализа и оценки потребностей пользователей на различных маршрутах. Это позволит им создавать улучшенные планы маршрутов и делегировать наиболее подходящие транспортные средства для определенных маршрутов.

• Управление заторами и контроль трафика

Благодаря большим данным теперь возможна оценка трафика и моделей заторов в режиме реального времени. Например, люди во всем мире используют Google Maps для поиска наименее загруженных маршрутов.

• Объем трафика

Обширный анализ обработки данных в режиме реального времени помогает выявить регионы, подверженные авариям. Это может значительно свести к минимуму несчастные случаи при одновременном повышении безопасности дорожного движения.

Давайте посмотрим на Uber в качестве примера. Uber собирает и анализирует большое количество данных о водителях, их транспортных средствах, их местонахождении и т. д. Другими словами, компания отслеживает и собирает данные о каждой поездке всех транспортных средств Uber. Он использует эту информацию для прогнозирования спроса в разных местах/маршрутах, назначения тарифов и т. д.

6. Применение больших данных в туризме

Индустрия туризма в первую очередь основана на интересе туристических групп и на том, как туристические компании предоставляют наиболее привлекательные туристические пакеты для удовлетворения требований клиентов. Раньше туристам приходилось полагаться на туристические агентства и агентов в своих поездках. Однако времена изменились. Теперь туристы могут найти всю необходимую информацию в приложениях для путешествий, забронировать билеты, сделать предварительный заказ – все это всего в несколько кликов!

Благодаря цифровизации и большим данным туристы по всему миру могут делиться своим опытом и знаниями, помогая попутчикам в их путешествии. Большие данные сделали все доступным для туристов.

Применение больших данных в индустрии туризма и путешествий:

• Инструменты больших данных могут собирать и анализировать общедоступную информацию, предоставляемую туристами в социальных сетях и других цифровых каналах.
• Туристические компании, отели и авиакомпании могут использовать большие данные для прогнозирования будущего спроса, использования целевого маркетинга и оптимизации стратегий ценообразования для повышения качества обслуживания клиентов.
• Туристические агентства могут предоставлять предложения и скидки, адаптированные к конкретной потребительской базе, в соответствии с их географическим местоположением, трафиком и данными о погоде.

Подведение итогов

Подводя итог, мы можем видеть, как инструменты и технологии больших данных приносят ощутимые изменения в реальный мир. Компании во всех отраслевых параллелях используют большие данные для понимания своей целевой аудитории, инновационных продуктов, разработки решений для повседневных бизнес-задач и создания незабываемого клиентского опыта. По сути, большие данные меняют нашу жизнь к лучшему.

По мере развития технологий большие данные, несомненно, станут неотъемлемым элементом этого процесса эволюции. В ближайшие годы мы станем свидетелями еще многих революционных изменений, вызванных большими данными и наукой о данных.

Если вы тоже хотите извлечь выгоду из этой развивающейся рыночной возможности, вам следует пройти профессиональный курс по работе с большими данными. Программа upGrad Executive PG по разработке программного обеспечения — специализация по большим данным — это отличный сертификационный курс, который поможет вам разобраться в мельчайших деталях работы с большими данными. Этот 13-месячный курс предлагается в сотрудничестве с IIIT Bangalore. Студенты учатся у опытных наставников и лидеров отрасли, а также пользуются возможностями трудоустройства upGrad и всесторонней помощью в карьере.

Ознакомьтесь с другими нашими курсами по программной инженерии на upGrad.