現實世界中的最佳大數據應用程序 [2022]

大數據是指各種來源產生的海量數據，包括社交媒體平台、站點日誌、傳感器、物聯網設備等。 它可以是結構化的（如數據庫管理系統中的表）、半結構化的（如 XML 文件）或非結構化的（如文本文件）（如音頻、視頻、圖像）。 這種海量數據超出了傳統數據庫管理系統的能力。

大數據允許企業提取有意義的洞察力，有助於改善項目管理、銷售、營銷、客戶支持等內部運營。大數據有助於訓練機器學習模型、預測建模和其他高級分析應用程序。

本博客將探討眾多領域、行業中最關鍵的大數據應用程序，以及這些應用程序如何幫助這些行業。 例如，醫療保健、金融、製造、教育和物流是一些從大數據分析中受益匪淺的行業。

行業對大數據的需求

現在，讓我們來看看現實世界中最有前途的大數據應用。

一、教育行業大數據

教育部門充斥著關於學生、教師、課程和成果等方面的數據。 假設使用大數據技術處理和分析這些數據。 在這種情況下，它可以產生有意義的見解，可用於提高教育機構的運營效率、學生的生產力、學習成果等。

以下是大數據成​​功影響的一些教育領域：

• 大數據可以分析個別學生的數據，為他們提供建議和定制的學習體驗。 這有助於提高他們的整體表現和知識保留。
• 大數據可幫助教師和教師確定其教學方法的改進領域，並對其進行調整以滿足學習者的動態需求。
• 大數據分析有助於自動化評分和評估，使教師能夠快速對論文和作業進行評分。 它最大限度地減少了評分中出現人為錯誤的可能性。

基於大數據的電子學習解決方案幫助解決了教育系統中的一個嚴重缺陷：一刀切的方法。 每個學生都是獨一無二的，具有特定的需求和目標，因此，他們將從個性化的學習模塊/課程中受益匪淺。

2. 銀行業大數據

銀行和金融機構處理敏感數據和資產。 這些機構必須採用新時代的技術來保證公共資產的安全，同時優化內部運營。 數據科學和大數據分析使銀行能夠在不影響安全性的情況下處理、存儲和分析大量數據。

大數據技術正在提高銀行的效率。 從現金收集和信用評估到財務管理，大數據分析正在深入銀行網絡。 不僅如此，大數據應用程序還有助於自動化眾多銀行流程，從而顯著減少客戶的麻煩。

以下是大數據分析影響銀行業的幾種方式：

• 銀行可以使用聚類方法做出關鍵決策。 例如，它可以找到有大量需求的新分支位置。
• 在銀行業，關聯規則用於預測一年中給定時間分支機構所需的現金數量。
• 銀行系統現在是數字化的，借助大數據和數據科學技術，所有操作都可以在自己舒適的家中完成。

如今，銀行使用機器學習和人工智能 (AI) 來檢測欺詐活動，甚至在潛在威脅發生之前就對其進行預測。

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3. 醫療保健大數據

醫療保健行業產生大量數據。 患者記錄、他們的醫療和治療歷史以及他們的行為和社會經濟數據構成了一個龐大的健康數據池。

以下是大數據如何幫助醫療保健的一些示例：

• 由於進行不必要診斷的可能性較小，大數據降低了治療成本。
• 大數據有助於預測流行病爆發並確定可以採取哪些措施和步驟來減輕其後果。
• 它有助於在早期階段識別許多疾病並有助於預防。 這反過來又使醫生和護士能夠為患者提供有效的護理和治療，從而促進更快的康復。
• 醫生只需查看他們的 EHR 並了解他們的病史，就可以為患者開出循證醫學處方。

已經創建了可穿戴設備和健身傳感器，以實現對患者電子健康記錄的實時反饋。 蘋果、三星、小米和 FitBit 是這一領域的一些流行名稱。 可穿戴設備正在鼓勵患者主動掌控自己的健康。 他們可以追踪自己的生命體徵，如果有任何不妥之處，他們可以立即與醫生聯繫。 詳細了解醫療保健中的大數據應用。

4. 政府部門的大數據

政府面臨著定期處理大量關鍵數據的挑戰。 更重要的是，它們處理具有國家和國際重要性的大量信息，這就是政府需要大數據工具的原因。 通過分析和解釋這些大數據，政府可以獲得無數好處，例如：

• 就具有國家重要性的事項做出知情和可操作的決定。
• 應對失業、恐怖主義、能源勘探、污染加劇等緊迫挑戰，並尋找創新方法來改善這種情況。
• 識別需要立即關注的高優先級問題。
• 了解州和地方政府的要求，並製定定制的計劃/政策，以應對基層的各種挑戰。
• 政府安全機構可以使用大數據來檢測犯罪和恐怖活動並在適當的時候阻止它們。

在美國，隸屬於美國聯邦政府的食品和藥物管理局 (FDA) 使用廣泛的數據分析來揭示模式和關係，以調查意外或潛在的食源性疾病。

5、交通行業大數據

交通運輸部門以多種方式使用大數據來實現無縫、高效和便捷的運營。

以下是大數據有助於運輸的一些方式：

• 路線規劃

運輸公司可以使用大數據來分析和估計不同路線的用戶需求。 這將使他們能夠創建改進的路線計劃，並為特定路線委派最合適的車輛。

• 擁塞管理和交通控制

由於大數據，現在可以實時估計交通和擁堵模式。 例如，世界各地的人們使用谷歌地圖來尋找最不擁擠的路線。

• 交通量

實時廣泛的數據處理分析有助於識別事故多發區域。 這可以顯著減少事故，同時提高交通安全。

讓我們以 Uber 為例。 優步收集和分析大量關於司機、他們的車輛、他們的行踪等的數據。換句話說，該公司監控​​和收集所有優步車輛的每一次旅程的數據。 它使用此信息來預測跨不同位置/路線的需求、分配票價等。

六、大數據在旅遊中的應用

旅遊業主要基於旅遊團體的興趣以及旅遊公司如何提供最理想的旅遊套餐以滿足客戶的需求。 早些時候，遊客不得不依靠旅行社和代理商來滿足他們的旅行需求。 然而，時代變了。 現在，遊客可以通過旅遊應用程序找到所有必要的信息、訂票、預訂——只需點擊幾下！

借助數字化和大數據，世界各地的遊客可以分享他們的經驗和知識，在旅途中為同行提供幫助。 大數據使遊客可以訪問一切。

旅遊大數據在旅遊行業的應用：

• 大數據工具可以收集和分析遊客在社交媒體和其他數字渠道上提供的公共信息。
• 旅遊公司、酒店和航空公司可以使用大數據來預測未來需求、利用目標營銷和優化定價策略來提升客戶體驗。
• 旅行社可以根據其地理位置、交通和天氣數據為特定的消費者群提供量身定制的優惠和折扣。

包起來

綜上所述，我們可以看到大數據工具和技術如何為現實世界帶來切實的變化。 所有行業中的公司都在利用大數據來了解他們的目標受眾、創新產品、為日常業務挑戰設計解決方案，並創造令人難忘的客戶體驗。 從本質上講，大數據正在使我們的生活變得更美好。

隨著技術的發展，大數據無疑將成為這一發展過程中不可或缺的一部分。 未來幾年，我們將見證大數據和數據科學帶來的更多革命性變化。

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