Голяма информация играе роля на голям играч за повечето индустрии през последните няколко години.Според Wikibon,Световните приходи от пазара на големи данни за софтуер и услуги се очаква да се увеличат от 42 млрд. долара през 2018 г. до 103 млрд. долара през 2027 г., като се постигне сложен годишен темп на растеж (CAGR) от 10,48%. Това е причината, е едно от най-увлечените умения в бранша.В този блог за приложения за големи данни ще ви преведа през различни индустриални домейни, където ще ви обясня как Big Data ги революционизира.
Приложения за големи данни
Основната цел на приложенията за големи данни е да помогнат на компаниите да вземат по-информативни бизнес решения, като анализират големи обеми данни. Тя може да включва регистрационни файлове на уеб сървъри, данни за потоци от кликвания в Интернет, съдържание в социални медии и отчети за активността, текст от имейли на клиенти, подробности за обаждания от мобилен телефон и данни от машината, заснети от множество сензори.
Организации от различен домейн инвестират в приложения за големи данни, за да изследват големи масиви от данни, за да разкрият всички скрити модели, неизвестни корелации, пазарни тенденции, предпочитания на клиентите и друга полезна бизнес информация. В този блог ще разгледаме:
- Приложения за големи данни в здравеопазването
- Приложения за големи данни в производството
- Приложения за големи данни в медиите и развлеченията
- Приложения за големи данни в IoT
- Приложения за големи данни в правителството
Нека разберем как приложенията за големи данни играят основна роля в различни домейни.
Приложения за големи данни: Здравеопазване
Нивото на данните, генерирани в здравните системи, не е тривиално. Традиционно здравната индустрия изостава в използването на големи данни поради ограничените възможности за стандартизиране и консолидиране на данните.
Но сега анализът на големи данни подобри здравеопазването, като предостави персонализирана медицина и предписващ анализ. Изследователите извличат данните, за да видят какви лечения са по-ефективни при определени състояния, да идентифицират модели, свързани със страничните ефекти на лекарството, и да получат друга важна информация, която може да помогне на пациентите и да намали разходите.
С добавеното приемане на mHealth, eHealth и технологии за носене обемът на данните се увеличава с експоненциална скорост. Това включва електронни данни за здравни записи, данни за изображения, генерирани от пациента данни, данни от сензори и други форми на данни.
Чрез картографиране на данните за здравеопазването с географски набори от данни е възможно да се предскаже заболяване, което ще ескалира в определени области. Въз основа на прогнозите е по-лесно да се стратегия за диагностика и план за складиране на серуми и ваксини.
Приложения за големи данни: Производство
Прогнозното производство осигурява почти нулев престой и прозрачност. Това изисква огромно количество данни и усъвършенствани инструменти за прогнозиране за систематичен процес на данните в полезна информация.
Основните ползи от използването на приложения за големи данни в производствената индустрия са:
- Качество на продукта и проследяване на дефекти
- Планиране на доставките
- Проследяване на дефекти в производствения процес
- Прогнозиране на продукцията
- Повишаване на енергийната ефективност
- Тестване и симулация на нови производствени процеси
- Поддръжка за масово персонализиране на производството
Приложения за големи данни: Медии и развлечения
Различни компании в медийната и развлекателната индустрия са изправени пред нови бизнес модели, за начина, по който те - създават, продават и разпространяват своето съдържание. Това се случва заради тока потребителскитърсене и изискването за достъп до съдържание навсякъде, по всяко време и на всяко устройство.
Големите данни предоставят полезни информационни точки за милиони хора. Сега издателските среди приспособяват реклами и съдържание, за да привлекат потребителите. Тези прозрения се събират чрез различни дейности за извличане на данни. Приложенията за големи данни са от полза за медийната и развлекателна индустрия чрез:
- Предсказване какво иска публиката
- Оптимизиране на графика
- Увеличаване на придобиването и задържането
- Насочване на реклами
- Монетизиране на съдържанието и разработване на нови продукти
Приложения за големи данни: Интернет на нещата (IoT)
Данни, извлечени от устройства осигурява картографиране на взаимосвързаността на устройствата. Такива карти са използвани от различни компании и правителства за повишаване на ефективността. IoT също все по-често се възприема като средство за събиране на сензорни данни и тези сензорни данни се използват в медицински и производствен контекст.
Приложения за големи данни: Правителство
Използването и приемането на големи данни в рамките на правителствените процеси позволява ефективност по отношение на разходите, производителността и иновациите. В случаите на държавна употреба едни и същи набори от данни често се прилагат в множество приложения и това изисква множество отдели да работят в сътрудничество.
Тъй като правителството действа главно във всички домейни, по този начин то играе важна роля в иновациите на приложенията за големи данни във всеки домейн. Позволете ми да разгледам някои от основните области:
Киберсигурност и разузнаване
Федералното правителство стартира план за изследвания и развитие на киберсигурността, който разчита на способността да се анализират големи масиви от данни, за да се подобри сигурността на компютърните мрежи в САЩ.
Националната агенция за геопространствено разузнаване създава „Карта на света“, която може да събира и анализира данни от голямо разнообразие от източници като сателитни и социални медийни данни. Той съдържа разнообразни данни от класифицирани, некласифицирани и строго секретни мрежи.
Прогнозиране и предотвратяване на престъпления
Полицейските отдели могат да използват усъвършенствани анализи в реално време, за да осигурят действаща информация, която може да се използва за разбиране на престъпното поведение, идентифициране на модели на престъпления / инциденти и разкриване на заплахи, базирани на местоположение.
Оценка на фармацевтичните лекарства
Според доклад на McKinsey технологиите за големи данни могат да намалят разходите за научноизследователска и развойна дейност за производителите на фармацевтични продукти с 40 до 70 млрд. Долара. FDA и NIH използват технологии за големи данни за достъп до големи количества данни за оценка на лекарствата и лечението.
Научно изследване
Националната научна фондация инициира дългосрочен план за:
- Внедряване на нови методи за извличане на знания от данни
- Разработване на нови подходи към образованието
- Създайте нова инфраструктура за „управление, куриране и обслужване на данни на общности“.
Прогноза за времето
NOAA (Национална администрация за океаните и атмосферата) събира данни всяка минута на всеки ден от земни, морски и космически сензори. Ежедневно NOAA използва големи данни за анализ и извличане на стойност от над 20 терабайта данни.
Данъчно спазване
Приложенията за големи данни могат да се използват от данъчните организации за анализ на неструктурирани и структурирани данни от различни източници, за да се идентифицират подозрителни поведения и множество самоличности. Това би помогнало при идентифицирането на данъчни измами.
Оптимизация на трафика
Big Data помага при събирането на данни за трафика в реално време, събрани от пътни сензори, GPS устройства и видеокамери. Потенциалните проблеми с трафика в гъсти райони могат да бъдат предотвратени чрез коригиране на маршрутите на обществения транспорт в реално време.
Току-що предадох някои от видните примери за приложения за големи данни, но има безброй начини, по които Big Data прави революция във всеки домейн. Надявам се, че този блог ви е бил достатъчно информативен. В следващия си блог ще говоря за кариерни възможности в Big Data и Hadoop.
какво е екземпляр на клас в java
Сега, след като познавате различни сертификати за Hadoop, разгледайте от Edureka, доверена компания за онлайн обучение с мрежа от над 250 000 доволни учащи, разпространени по целия свят. Курсът за обучение по сертифициране на големи данни Hadoop на Edureka помага на обучаващите се да станат експерти в HDFS, прежди, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume и Sqoop, като използват случаи в реално време за търговия на дребно, социални медии, авиация, туризъм, финанси.
Имате въпрос към нас? Моля, споменете го в раздела за коментари и ние ще се свържем с вас.