業界全体のビッグデータの例[アプリケーションと実際の例]
公開: 2020-05-22目次
序章
ビッグデータが私たちの生活の中でその巨大な存在で知られるようになってから9年が経ち、それ以来、テクノロジー業界で「大きな」話題となっています。 組織はようやくさまざまなニッチでのビッグデータの例を理解し、データ主導の結果についてより客観的になり始めました。 ただし、ビッグデータの適用は、思ったほど簡単ではありません。 しかし、その効率性とスピードにより、企業は他の企業よりも優位に立つことができます。
実生活でのビッグデータアプリケーションは、データに裏打ちされたアジャイルで迅速な意思決定を採用する業界内の能力を誘発しました。 金融機関が自社の製品やサービスを継続的に評価および改善するための健全で自立したシステムを構築しました。
ビッグデータの例
ビッグデータは、収集されたデータの大規模なセットに解釈される一般的に使用される用語です。 単純に聞こえるかもしれませんが、これらの膨大なデータセットは多くの場合膨大な数であり、通常のデータ処理ソフトウェアで計算するのはますます複雑になっています。
代わりに、データの収集、分析、保存、共有、検索、視覚化、洞察の導出、重要な情報の保護、および定期的な更新の体系化されたプロセスが必要です。 主にリスクのない、価値の高い意思決定を促進するように設計されており、圧倒的な数の効果的なデータ管理にも役立ちます。
ビッグデータは、すべての公的および民間部門の業界で高く評価されており、企業が生成したデータに目を向ける方法に革命をもたらし、そのほとんどを活用しています。 ヘルスケアから教育、エンターテインメントから銀行まで、ビッグデータは確かに企業の全体的なパフォーマンスを最適化する上での基準を引き上げました。
データによると、ビッグデータが2005年から存在していても、ビッグデータがその独自の可能性で注目されるようになったのは2013年まででした。 レポートによると、企業の53％が、意思決定や製品開発などの重要な活動に2017年にビッグデータ分析を使用しました。
これまでで最も成功したビッグデータの例のいくつかについて学びましょう。
マーケティング
ビッグデータは、オーディエンス向けのターゲット広告を生成するという点で、マーケターにとって不思議のように機能します。 販売取引、購入傾向の追跡から得られた洞察により、マーケターは最終的にデータ主導の顧客の期待に基づいてキャンペーンを作成できます。
このようなキャンペーンは、顧客のオンラインアクティビティと買い物行動に基づいているため、より効果的であることがわかります。 事業主にとって、このような利便性は、費用対効果と潜在的な見込み客の予測分析の実装を意味する可能性があります。 データサイエンスがマーケティング業界をどのように混乱させるかを学びましょう。
ビッグデータアプリケーションは、主に次の点でマーケターに利益をもたらします。
- よりターゲットを絞った広告を実現し、競合他社に先んじる： AmazonからNetflixまで、ブランドは膨大な量のデータを収集し（膨大なサブスクライバーベースのおかげで）、以前の好みや好みに基づいて顧客に提案を示します。
- セマンティック検索：多くの場合、顧客はキーワードではなく自然言語でクエリを検索します。 検索エンジンの場合、ビッグデータはそのような質問をよりよく理解し、より良い結果を提供します。 Walmartは、そのWebサイトにセマンティック検索を実装し、コンバージョンが10〜15％増加したことを報告しています。これは、数百万ドル以上を意味する可能性があります。
- 関連するコンテンツの生成：コンテンツの作成者と管理者にとって、ビッグデータは読者の考え方を理解するのに役立ちます。 それは彼らの興味に基づいて、読者に関連して魅力的なコンテンツをキュレートするように彼らを導くことができます。 Spotifyは、サードパーティベンダーの助けを借りて、加入者のリスニング設定にあるポッドキャストやその他のオリジナルコンテンツを提案するそのようなコンテンツクリエーターの1つです。
- 決定的な結果：ビッグデータにより、マーケターはいくつかの要因を伴うより良いキャンペーンを行うことができるため、このプロセスはより決定的なテスト結果を得ることにつながります。 Facebookは、年齢に基づいてさまざまなユーザーの関心領域を理解しているため、それに応じてエクスペリエンスをパーソナライズします。 提案された時計、写真、およびその年齢層で最も好まれるその他のコンテンツを含めることができます。
詳細：ビッグデータの特徴：タイプと5V
健康管理
ヘルスケア業界はビッグデータの主要な採用者の1つであり、生活の質を向上させてきました。 業界と同じくらい重要なことですが、ビッグデータは、その超個別化された治療で患者と医師を近づけてきました。 ビッグデータの予測分析により、慢性患者の入院とER訪問が、患者の病歴のより良い理解から画期的な医療アプリケーションの発見まで64％削減されました。 方法は次のとおりです。
- 高齢者の潜在的な負の健康問題を予測および診断するAlayacareのアプローチでは、ビッグデータが同じ人口統計に一般的に見られる病気の症状の症状を特定できることに気付くでしょう。 状態のそのような早期の検出は、患者の治療を快適で生産的にしました。
- 技術の巨人であるAppleは、物理的な診療所からスマートウェアラブルまで診断を行ってきました。 これは、医師が患者の心拍数、体温、およびその他の生体認証データをより適切に追跡するのに役立ちました。
ヘルスケアにおけるビッグデータのユースケースの詳細をご覧ください。
教育
教育業界は、学生の業績評価を日々の進歩に導いてきたため、最も成功したビッグデータの例の1つです。 生徒は現在、よりパーソナライズされた1対1のアプローチと学習モデルを備えたデジタル教室で学び、考えています。 教育者はビッグデータを使用して生徒の作品をよりよく理解します。ビッグデータには、学習モデルの抜け穴を特定するための相互参照レイヤーが含まれているためです。 方法は次のとおりです。
- 遅れている学生の危険因子を発見したため、ビッグデータが大学のドロップアウト率を低下させたことが観察されています。
- 教育者は学生からのフィードバックを収集することもできるため、教育機関のパフォーマンスを向上させるために教育方法を継続的に進化させます。
アラバマ大学では、教育者と管理者が協力して、教育機関の採用業務を最適化するためのデータパターンを特定しています。 教育におけるビッグデータアプリケーションの詳細をご覧ください。
公的機関
毎日膨大な量のデータが収集されているため、世界で最も影響力のある政府のいくつかは、重要なビッグデータアプローチを採用しています。 このようなデータ量を活用して、官僚的な手続きを最適化し、質の高い公共サービスを強化することができます。 警察署でさえ、実際のモデルでの「予測的ポリシング」のようなビッグデータアプリケーションは、シカゴでの銃による暴力を減らすのに役立ちました。 方法は次のとおりです。
- 政治イベントにおける迅速で情報に基づく意思決定。
- 犯罪偽造IDの実行者などの注意領域を特定します。
- 失業などの国家的課題に対処するための方法を考案します。
FDAは、ビッグデータを使用してパターンを特定し、食品感染に関連するイベントを理解するための検査を実施することで知られています。 カリフォルニアのPalantirTechnologiesのような政府機関は、ビッグデータ予測分析を使用して、テロの脅威や活動の可能性を予測しています。
メディアおよびエンターテインメント業界
Leichtman Research Groupの調査によると、米国の全世帯の4分の3以上がオンラインストリーミングプラットフォームに加入しています。 2018年には、385.6億ドル相当の大量のデータと収益が自動的に生成されます。 市場が毎日指数関数的に成長するにつれて、Netflix、Hulu、Amazon Primeなどのビデオプラットフォームの巨人は、コンテンツを収益化するためにビッグデータに依存しています。 方法は次のとおりです。
- 顧客の好みや興味に関するより良い洞察
- メディアストリームのデジタルメディア配信の最適化
YouTubeの推奨事項は、リアルタイムのアクティビティと総再生時間の分析に基づいています。 Amazon Primeはビッグデータを使用し、音楽、ビデオ、Kindle本のパーソナライズされた推奨事項をサブスクライバーに提供します。 ビッグデータがメディアおよびエンターテインメント業界をどのように混乱させるかについてもっと読む。
まとめ
実生活でのアプリケーションを考えると、ビッグデータに関する誇大宣伝が勢いを増していることがわかります。 ビッグデータ市場は2022年までに最大2600億ドルに達すると予測されています。 ビッグデータはまた、産業にとって不可欠になるにつれて、その真の可能性を解き放つために熟練したデータサイエンティストとエンジニアを必要とします。
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