现实世界中的最佳大数据应用程序 [2022]

大数据是指各种来源产生的海量数据，包括社交媒体平台、站点日志、传感器、物联网设备等。 它可以是结构化的（如数据库管理系统中的表）、半结构化的（如 XML 文件）或非结构化的（如文本文件）（如音频、视频、图像）。 这种海量数据超出了传统数据库管理系统的能力。

大数据允许企业提取有意义的洞察力，有助于改善项目管理、销售、营销、客户支持等内部运营。大数据有助于训练机器学习模型、预测建模和其他高级分析应用程序。

本博客将探讨众多领域、行业中最关键的大数据应用程序，以及这些应用程序如何帮助这些行业。 例如，医疗保健、金融、制造、教育和物流是一些从大数据分析中受益匪浅的行业。

行业对大数据的需求

现在，让我们来看看现实世界中最有前途的大数据应用。

一、教育行业大数据

教育部门充斥着关于学生、教师、课程和成果等方面的数据。 假设使用大数据技术处理和分析这些数据。 在这种情况下，它可以产生有意义的见解，可用于提高教育机构的运营效率、学生的生产力、学习成果等。

以下是大数据成功影响的一些教育领域：

• 大数据可以分析个别学生的数据，为他们提供建议和定制的学习体验。 这有助于提高他们的整体表现和知识保留。
• 大数据可帮助教师和教师确定其教学方法的改进领域，并对其进行调整以满足学习者的动态需求。
• 大数据分析有助于自动化评分和评估，使教师能够快速对论文和作业进行评分。 它最大限度地减少了评分中出现人为错误的可能性。

基于大数据的电子学习解决方案帮助解决了教育系统中的一个严重缺陷：一刀切的方法。 每个学生都是独一无二的，具有特定的需求和目标，因此，他们将从个性化的学习模块/课程中受益匪浅。

2. 银行业大数据

银行和金融机构处理敏感数据和资产。 这些机构必须采用新时代的技术来保证公共资产的安全，同时优化内部运营。 数据科学和大数据分析使银行能够在不影响安全性的情况下处理、存储和分析大量数据。

大数据技术正在提高银行的效率。 从现金收集和信用评估到财务管理，大数据分析正在深入银行网络。 不仅如此，大数据应用程序还有助于自动化众多银行流程，从而显着减少客户的麻烦。

以下是大数据分析影响银行业的几种方式：

• 银行可以使用聚类方法做出关键决策。 例如，它可以找到有大量需求的新分支位置。
• 在银行业，关联规则用于预测一年中给定时间分支机构所需的现金数量。
• 银行系统现在是数字化的，借助大数据和数据科学技术，所有操作都可以在自己舒适的家中完成。

如今，银行使用机器学习和人工智能 (AI) 来检测欺诈活动，甚至在潜在威胁发生之前就对其进行预测。

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3. 医疗保健大数据

医疗保健行业产生大量数据。 患者记录、他们的医疗和治疗历史以及他们的行为和社会经济数据构成了一个庞大的健康数据池。

以下是大数据如何帮助医疗保健的一些示例：

• 由于进行不必要诊断的可能性较小，大数据降低了治疗成本。
• 大数据有助于预测流行病爆发并确定可以采取哪些措施和步骤来减轻其后果。
• 它有助于在早期阶段识别许多疾病并有助于预防。 这反过来又使医生和护士能够为患者提供有效的护理和治疗，从而促进更快的康复。
• 医生只需查看他们的 EHR 并了解他们的病史，就可以为患者开出循证医学处方。

已经创建了可穿戴设备和健身传感器，以实现对患者电子健康记录的实时反馈。 苹果、三星、小米和 FitBit 是这一领域的一些流行名称。 可穿戴设备正在鼓励患者主动掌控自己的健康。 他们可以追踪自己的生命体征，如果有任何不妥之处，他们可以立即与医生联系。 详细了解医疗保健中的大数据应用。

4. 政府部门的大数据

政府面临着定期处理大量关键数据的挑战。 更重要的是，它们处理具有国家和国际重要性的大量信息，这就是政府需要大数据工具的原因。 通过分析和解释这些大数据，政府可以获得无数好处，例如：

• 就具有国家重要性的事项做出知情和可操作的决定。
• 应对失业、恐怖主义、能源勘探、污染加剧等紧迫挑战，并寻找创新方法来改善这种情况。
• 识别需要立即关注的高优先级问题。
• 了解州和地方政府的要求，并制定定制的计划/政策，以应对基层的各种挑战。
• 政府安全机构可以使用大数据来检测犯罪和恐怖活动并在适当的时候阻止它们。

在美国，隶属于美国联邦政府的食品和药物管理局 (FDA) 使用广泛的数据分析来揭示模式和关系，以调查意外或潜在的食源性疾病。

5、交通行业大数据

交通运输部门以多种方式使用大数据来实现无缝、高效和便捷的运营。

以下是大数据有助于运输的一些方式：

• 路线规划

运输公司可以使用大数据来分析和估计不同路线的用户需求。 这将使他们能够创建改进的路线计划，并为特定路线委派最合适的车辆。

• 拥塞管理和交通控制

由于大数据，现在可以实时估计交通和拥堵模式。 例如，世界各地的人们使用谷歌地图来寻找最不拥挤的路线。

• 交通量

实时广泛的数据处理分析有助于识别事故多发区域。 这可以显着减少事故，同时提高交通安全。

让我们以 Uber 为例。 优步收集和分析大量关于司机、他们的车辆、他们的行踪等的数据。换句话说，该公司监控和收集所有优步车辆的每一次旅程的数据。 它使用此信息来预测跨不同位置/路线的需求、分配票价等。

六、大数据在旅游中的应用

旅游业主要基于旅游团体的兴趣以及旅游公司如何提供最理想的旅游套餐以满足客户的需求。 早些时候，游客不得不依靠旅行社和代理商来满足他们的旅行需求。 然而，时代变了。 现在，游客可以通过旅游应用程序找到所有必要的信息、订票、预订——只需点击几下！

借助数字化和大数据，世界各地的游客可以分享他们的经验和知识，在旅途中为同行提供帮助。 大数据使游客可以访问一切。

旅游大数据在旅游行业的应用：

• 大数据工具可以收集和分析游客在社交媒体和其他数字渠道上提供的公共信息。
• 旅游公司、酒店和航空公司可以使用大数据来预测未来需求、利用目标营销和优化定价策略来提升客户体验。
• 旅行社可以根据其地理位置、交通和天气数据为特定的消费者群提供量身定制的优惠和折扣。

包起来

综上所述，我们可以看到大数据工具和技术如何为现实世界带来切实的变化。 所有行业中的公司都在利用大数据来了解他们的目标受众、创新产品、为日常业务挑战设计解决方案，并创造令人难忘的客户体验。 从本质上讲，大数据正在使我们的生活变得更美好。

随着技术的发展，大数据无疑将成为这一发展过程中不可或缺的一部分。 未来几年，我们将见证大数据和数据科学带来的更多革命性变化。

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