Большое количество данных за последние несколько лет сыграла важную роль в изменении правил игры для большинства отраслей.Согласно Wikibon,Согласно прогнозам, доходы мирового рынка больших данных для программного обеспечения и услуг вырастут с 42 млрд долларов в 2018 году до 103 млрд долларов в 2027 году, достигнув совокупного годового темпа роста (CAGR) в 10,48%. Вот почему, - один из самых востребованных навыков в отрасли.В этом блоге о приложениях для больших данных я расскажу вам о различных отраслях, где я расскажу, как большие данные меняют их.
генерировать случайную строку в Java
Приложения для больших данных
Основная цель приложений для больших данных - помочь компаниям принимать более информативные бизнес-решения путем анализа больших объемов данных. Он может включать журналы веб-сервера, данные о потоках кликов в Интернете, контент и отчеты об активности в социальных сетях, текст из электронных писем клиентов, сведения о звонках по мобильному телефону и данные о машинах, полученные с помощью нескольких датчиков.
Организации из разных областей вкладывают средства в приложения для больших данных для изучения больших наборов данных, чтобы выявить все скрытые закономерности, неизвестные корреляции, рыночные тенденции, предпочтения клиентов и другую полезную бизнес-информацию. В этом блоге мы расскажем:
- Приложения больших данных в здравоохранении
- Приложения больших данных в производстве
- Приложения больших данных в СМИ и развлечениях
- Приложения больших данных в IoT
- Приложения для больших данных в правительстве
Давайте разберемся, как приложения с большими данными играют важную роль в различных областях.
Приложения для больших данных: Здравоохранение
Уровень данных, генерируемых в системах здравоохранения, нетривиален. Традиционно отрасль здравоохранения отставала в использовании больших данных из-за ограниченной способности стандартизировать и консолидировать данные.
Но теперь аналитика больших данных улучшила здравоохранение, предоставив персонализированную медицину и предписывающую аналитику. Исследователи собирают данные, чтобы увидеть, какие методы лечения более эффективны при определенных состояниях, выявить закономерности, связанные с побочными эффектами лекарств, и получить другую важную информацию, которая может помочь пациентам и сократить расходы.
С появлением мобильного здравоохранения, электронного здравоохранения и носимых технологий объем данных растет с экспоненциальной скоростью. Сюда входят данные электронных медицинских карт, данные изображений, данные пациентов, данные датчиков и другие формы данных.
Сопоставляя медицинские данные с наборами географических данных, можно предсказать болезнь, которая разовьется в определенных областях. На основе прогнозов легче разработать стратегию диагностики и спланировать запасы сывороток и вакцин.
Приложения для больших данных: производство
Прогнозное производство обеспечивает практически нулевое время простоя и прозрачность. Для систематического преобразования данных в полезную информацию требуется огромное количество данных и расширенные инструменты прогнозирования.
Основные преимущества использования приложений больших данных в обрабатывающей промышленности:
- Качество продукции и отслеживание дефектов
- Планирование поставок
- Отслеживание дефектов производственного процесса
- Прогнозирование выпуска
- Повышение энергоэффективности
- Тестирование и моделирование новых производственных процессов
- Поддержка массовой кастомизации производства
Приложения больших данных: СМИ и развлечения
Различные компании в сфере средств массовой информации и индустрии развлечений сталкиваются с новыми бизнес-моделями в том, как они создают, продвигают и распространяют свой контент. Это происходит из-за текущего потребительскийпоиск и требование доступа к контенту в любом месте, в любое время и с любого устройства.
вопросы на собеседовании с загрузчиком классов Java
Большие данные предоставляют полезные точки информации о миллионах людей. Теперь издательские среды адаптируют рекламу и контент к потребителям. Эти идеи собираются с помощью различных действий по интеллектуальному анализу данных. Приложения для больших данных приносят пользу индустрии медиа и развлечений за счет:
- Предсказание того, чего хочет аудитория
- Оптимизация расписания
- Увеличение привлечения и удержания
- Таргетинг рекламы
- Монетизация контента и разработка новых продуктов
Приложения для больших данных: Интернет вещей (IoT)
Данные извлечены из devices обеспечивает отображение взаимосвязи устройств. Такие сопоставления использовались различными компаниями и правительствами для повышения эффективности. Интернет вещей также все чаще используется как средство сбора сенсорных данных, и эти сенсорные данные используются в медицине и на производстве.
Приложения для больших данных: правительство
Использование и внедрение больших данных в правительственные процессы позволяет повысить эффективность с точки зрения затрат, производительности и инноваций. В государственных учреждениях одни и те же наборы данных часто применяются в нескольких приложениях, и это требует совместной работы нескольких отделов.
Поскольку правительство в основном действует во всех сферах, оно играет важную роль в создании инновационных приложений для больших данных во всех без исключения доменах. Позвольте мне коснуться некоторых из основных областей:
Кибербезопасность и разведка
Федеральное правительство запустило план исследований и разработок в области кибербезопасности, который полагается на способность анализировать большие наборы данных с целью повышения безопасности компьютерных сетей США.
Национальное агентство геопространственной разведки создает «Карту мира», которая может собирать и анализировать данные из самых разных источников, таких как спутниковые данные и данные социальных сетей. Он содержит различные данные из секретных, несекретных и сверхсекретных сетей.
Прогнозирование и предупреждение преступности
Полицейские департаменты могут использовать расширенную аналитику в режиме реального времени для предоставления действенной информации, которая может использоваться для понимания преступного поведения, выявления моделей преступлений / инцидентов и выявления угроз на основе местоположения.
получить размер массива javascript
Оценка фармацевтических препаратов
Согласно отчету McKinsey, технологии больших данных могут снизить затраты на исследования и разработки для фармацевтических производителей на 40–70 миллиардов долларов. FDA и NIH используют технологии больших данных для доступа к большим объемам данных для оценки лекарств и лечения.
Научное исследование
Национальный научный фонд приступил к реализации долгосрочного плана:
- Внедряйте новые методы извлечения знаний из данных
- Разрабатывать новые подходы к образованию
- Создайте новую инфраструктуру для «управления, обработки и предоставления данных сообществам».
Прогноз погоды
NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований) ежеминутно собирает данные с наземных, морских и космических датчиков. Daily NOAA использует большие данные для анализа и извлечения ценности из более чем 20 терабайт данных.
Соблюдение налогового законодательства
Приложения для больших данных могут использоваться налоговыми организациями для анализа как неструктурированных, так и структурированных данных из различных источников с целью выявления подозрительного поведения и множественных идентификационных данных. Это поможет в выявлении налогового мошенничества.
Оптимизация трафика
Большие данные помогают в агрегировании данных о дорожном движении в реальном времени, собранных с датчиков дороги, устройств GPS и видеокамер. Потенциальные проблемы с дорожным движением в густонаселенных районах можно предотвратить, изменив маршруты общественного транспорта в режиме реального времени.
Я только что привел несколько ярких примеров приложений для больших данных, но существует бесчисленное множество способов, которыми большие данные революционизируют каждую область. Надеюсь, вы нашли этот блог достаточно информативным. В своем следующем блоге я расскажу о карьерные возможности в больших данных и Hadoop.
Теперь, когда вы знакомы с различными сертификатами Hadoop, ознакомьтесь с от Edureka, надежной компании по онлайн-обучению с сетью из более чем 250 000 довольных учащихся по всему миру. Учебный курс Edureka Big Data по сертификации Hadoop помогает учащимся стать экспертами в области HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume и Sqoop, используя примеры использования в реальном времени в области розничной торговли, социальных сетей, авиации, туризма, финансов.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, отметьте это в разделе комментариев, и мы свяжемся с вами.