Примеры больших данных в разных отраслях [Применение и примеры из реальной жизни]
Опубликовано: 2020-05-22Оглавление
Введение
Прошло девять лет с тех пор, как большие данные стали известны своим массовым присутствием в нашей жизни, и с тех пор о них говорят в технологической отрасли. Организации, наконец, поняли пример больших данных в различных нишах и стали более объективными в отношении результатов, основанных на данных. Однако применение больших данных не так просто, как может показаться; но его эффективность и скорость делают его предпочтительным выбором для предприятий, чтобы обойти других.
Применение больших данных в реальной жизни привело к тому, что в отраслях появилась возможность гибкого и быстрого принятия решений на основе данных. Он создал здоровую и самодостаточную систему, позволяющую учреждениям постоянно оценивать и улучшать свои продукты и услуги.
Примеры больших данных
Большие данные — это широко используемый термин, который интерпретируется как большие наборы собранных данных. Хотя это может показаться простым, эти обширные наборы данных часто огромны по количеству и становятся все более сложными для вычислений с помощью любого обычного программного обеспечения для обработки данных.
Вместо этого требуется организованный процесс сбора, анализа, хранения, совместного использования, поиска, визуализации, получения информации, защиты важной информации и регулярных обновлений. Разработанный в первую очередь для облегчения безрискового принятия важных решений, он также помогает в эффективном управлении данными в огромном количестве.
По достоинству оцененные во всех отраслях государственного и частного секторов, большие данные произвели революцию в том, как компании смотрят на свои генерируемые данные и извлекают из них максимальную пользу. Будь то здравоохранение или образование, развлечения или банковское дело — большие данные , безусловно, подняли планку оптимизации общей производительности предприятия.
Данные показывают, что даже если большие данные существуют с 2005 года, только в 2013 году большие данные были замечены за их уникальные возможности. Согласно отчетам, в 2017 году 53% компаний использовали аналитику больших данных для важных действий, таких как принятие решений, разработка продуктов и многое другое.
Давайте узнаем о некоторых из самых успешных примеров больших данных за все время:
Маркетинг
Большие данные работают как чудо для маркетологов с точки зрения создания целевой рекламы для своей аудитории. Благодаря информации, полученной в результате отслеживания транзакций продаж и тенденций покупок, маркетологи, наконец, могут создавать кампании на основе ожиданий клиентов, основанных на данных.
Такие кампании могут оказаться более эффективными, поскольку они основаны на активности клиентов в Интернете и покупательском поведении. Для владельцев бизнеса такое удобство может означать экономическую эффективность и внедрение прогнозного анализа потенциальных потенциальных клиентов. Узнайте, как наука о данных меняет индустрию маркетинга.
Приложения для работы с большими данными в первую очередь приносят маркетологам следующие преимущества:
- Достижение более целенаправленной рекламы и, следовательно, опережение своих конкурентов: от Amazon до Netflix, бренды сопоставляют колоссальные объемы данных (благодаря своей огромной базе подписчиков) и предлагают своим клиентам предложения на основе их предыдущих симпатий и предпочтений.
- Семантический поиск: часто клиенты ищут запросы на своем естественном языке, а не по ключевым словам. Для поисковых систем большие данные дают им лучшее понимание таких вопросов и предлагают лучшие результаты. Walmart реализовал семантический поиск на своем веб-сайте и сообщил об увеличении конверсии на 10-15%, что может означать миллионы долларов и более.
- Генерация релевантного контента. Создателям и менеджерам контента большие данные помогают понять образ мыслей своих читателей. Это может привести к тому, что они будут курировать контент, который понравится читателям, исходя из их интересов. Spotify является одним из таких создателей контента, который предлагает подкасты и другой оригинальный контент, найденный в предпочтениях прослушивания его подписчиков, с помощью сторонних поставщиков.
- Убедительные результаты: поскольку большие данные позволяют маркетологам проводить более качественные кампании с учетом нескольких факторов, этот процесс приводит к получению более убедительных результатов тестирования. Facebook понимает области интересов разных пользователей в зависимости от их возраста и, следовательно, соответствующим образом персонализирует опыт. Он может включать рекомендуемые часы, фотографии и другой контент, наиболее предпочтительный для этой возрастной группы.
Узнайте больше: Характеристики больших данных: типы и 5V
Здравоохранение
Отрасль здравоохранения стала одним из первых пользователей больших данных и улучшила качество жизни. Столь же важные, как и отрасль, большие данные сблизили пациентов и врачей благодаря суперперсонализированному лечению. Прогностический анализ больших данных позволил сократить количество госпитализаций и посещений неотложной помощи на 64% у хронических пациентов благодаря лучшему пониманию анамнеза пациента и открытию передовых медицинских приложений. Вот как:
- Подход Alayacare к прогнозированию и диагностике любых основных негативных проблем со здоровьем у пожилых людей, вы столкнетесь с тем, что большие данные могут идентифицировать симптомы любых симптомов заболеваний, обычно встречающихся в той же демографической группе. Такое раннее выявление состояний сделало лечение пациентов комфортным и продуктивным.
- Технический гигант Apple перенес диагностику из физических клиник в умные носимые устройства. Это помогло врачам лучше отслеживать частоту сердечных сокращений своих пациентов, температуру тела и другие биометрические данные.
Узнайте больше о вариантах использования больших данных в здравоохранении.
Образование
Образовательная индустрия стала одним из наиболее успешных примеров работы с большими данными , так как оценка успеваемости учащихся стала неотъемлемой частью их повседневного прогресса. Теперь учащиеся учатся и думают в цифровом классе с более персонализированным и индивидуальным подходом и моделями обучения. Преподаватели используют большие данные , чтобы лучше понимать работы своих учеников, поскольку теперь они включают слой перекрестных ссылок для выявления лазеек в любых моделях обучения. Вот как:
- Было замечено, что большие данные снизили процент отсева из колледжей из -за выявления факторов риска у отстающих студентов.
- Педагоги также могут собирать отзывы студентов и, следовательно, постоянно совершенствовать свои методы обучения для повышения эффективности учебного заведения.
В Университете Алабамы преподаватели и администраторы собираются вместе, чтобы определить шаблоны данных для оптимизации операций по найму в учреждении. Узнайте больше о применении больших данных в образовании.
Государственный сектор
Некоторые из наиболее влиятельных правительств мира используют значительный подход к работе с большими данными , поскольку каждый день собирается огромное количество данных. Такие объемы данных теперь можно использовать для оптимизации бюрократических процедур и повышения качества государственных услуг. Даже для полицейских управлений приложения больших данных, такие как «прогностическая полицейская деятельность» в реальных моделях, сыграли важную роль в снижении уровня насилия с применением огнестрельного оружия в Чикаго. Вот как:
- Быстрое и взвешенное принятие решений в политических событиях.
- Определите области внимания, например, лица, совершившие преступление, подделывают личность.
- Разработайте методы решения национальных проблем, таких как безработица.
Известно, что Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) использует большие данные для выявления закономерностей и проведения исследований для понимания событий, связанных с пищевыми инфекциями. Правительственные учреждения, такие как Palantir Technologies в Калифорнии, используют прогностический анализ больших данных, чтобы предсказать любые возможные террористические угрозы или действия.
СМИ и индустрия развлечений
Согласно исследованию Leichtman Research Group , более трех четвертей всех домохозяйств в США имеют подписки на стриминговые онлайн-платформы. Он автоматически генерирует огромные объемы данных и доход в размере 38,56 млрд долларов в 2018 году . Поскольку рынок растет в геометрической прогрессии каждый день, гиганты видеоплатформ, такие как Netflix, Hulu, Amazon Prime, полагаются на большие данные для монетизации своего контента. Вот как:
- Лучшее понимание предпочтений и интересов клиентов
- Оптимизация цифрового медиараспределения медиапотоков
Рекомендации YouTube основаны на вашей активности в реальном времени и аналитике времени просмотра. Amazon Prime использует большие данные и предоставляет своим подписчикам персонализированные рекомендации по музыке, видео, книгам Kindle. Узнайте больше о том, как большие данные разрушают медиа и индустрию развлечений.
Подведение итогов
Теперь, когда вы видите, что шумиха вокруг больших данных набирает обороты, учитывая их применение в реальной жизни. Прогнозируется, что к 2022 году объем рынка больших данных может достичь 260 миллиардов долларов . Большие данные также требуют квалифицированных специалистов по данным и инженеров, чтобы раскрыть их истинный потенциал, поскольку они становятся все более важными для отраслей.
Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.
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.
