Stor Data har spilt en rolle som en stor spillveksler for de fleste bransjer de siste årene.I følge Wikibon,verdensomspennende Big Data-markedsinntekter for programvare og tjenester forventes å øke fra $ 42B i 2018 til $ 103B i 2027, og oppnår en sammensatt årlig vekstrate (CAGR) på 10,48%. Dette er grunnen til at er en av de mest oppslukte ferdighetene i bransjen.I denne Big Data Applications-bloggen vil jeg ta deg gjennom forskjellige bransjedomener, hvor jeg skal forklare hvordan Big Data revolusjonerer dem.
Big Data-applikasjoner
Det primære målet med Big Data-applikasjoner er å hjelpe selskaper med å ta mer informative forretningsbeslutninger ved å analysere store datamengder. Det kan omfatte logger på webserveren, data om klikk på Internett, sosiale innhold og aktivitetsrapporter, tekst fra e-post fra kunder, detaljer om mobiltelefonsamtaler og maskindata fanget av flere sensorer.
Organisasjoner fra forskjellige domener investerer i Big Data-applikasjoner for å undersøke store datasett for å avdekke alle skjulte mønstre, ukjente sammenhenger, markedstrender, kundepreferanser og annen nyttig forretningsinformasjon. I denne bloggen skal vi dekke:
- Big Data-applikasjoner i helsevesenet
- Big Data-applikasjoner innen produksjon
- Big Data-applikasjoner i media og underholdning
- Big Data-applikasjoner i IoT
- Big Data-applikasjoner i regjeringen
La oss forstå hvordan Big Data-applikasjoner spiller en viktig rolle på forskjellige domener.
Big Data-applikasjoner: Helsevesen
Datanivået generert i helsesystemer er ikke trivielt. Tradisjonelt henger helsevesenet i å bruke Big Data på grunn av begrenset evne til å standardisere og konsolidere data.
Men nå har Big data-analyse forbedret helsetjenester ved å tilby personlig medisin og reseptbelagt analyse. Forskere bryter ut dataene for å se hvilke behandlinger som er mer effektive for spesielle forhold, identifisere mønstre relatert til medikamentbivirkninger og få annen viktig informasjon som kan hjelpe pasienter og redusere kostnadene.
Med den ekstra adopsjonen av mHelse, e-helse og bærbare teknologier øker datamengden eksponentielt. Dette inkluderer elektroniske helseregistreringsdata, bildedata, pasientgenererte data, sensordata og andre former for data.
Ved å kartlegge helsedata med geografiske datasett, er det mulig å forutsi sykdom som vil eskalere i bestemte områder. Basert på spådommer, er det enklere å strategisere diagnostikk og planlegge strømpe serum og vaksiner.
Big Data-applikasjoner: Produksjon
Forutsigende produksjon gir nesten null nedetid og gjennomsiktighet. Det krever en enorm mengde data og avanserte prediksjonsverktøy for en systematisk prosess av data til nyttig informasjon.
Viktige fordeler ved å bruke Big Data-applikasjoner i produksjonsindustrien er:
- Produktkvalitet og feilsporing
- Forsyningsplanlegging
- Produksjonsprosessfeilsporing
- Produksjonsprognoser
- Øker energieffektiviteten
- Testing og simulering av nye produksjonsprosesser
- Støtte for massetilpasning av produksjon
Big Data-applikasjoner: Media og underholdning
Ulike selskaper i medie- og underholdningsindustrien står overfor nye forretningsmodeller, for måten de - lager, markedsfører og distribuerer innholdet på. Dette skjer på grunn av strøm forbrukerenssøk og kravet om tilgang til innhold hvor som helst, når som helst, på hvilken som helst enhet.
Big Data gir nyttige informasjonspunkter om millioner av individer. Nå skreddersyr publiseringsmiljøer annonser og innhold for å appellere til forbrukerne. Denne innsikten er samlet gjennom ulike data-mining aktiviteter. Big Data-applikasjoner fordeler media- og underholdningsindustrien ved å:
- Forutsi hva publikum vil ha
- Planleggingsoptimalisering
- Øker anskaffelse og oppbevaring
- Annonsemålretting
- Inntektsgenerering og utvikling av nye produkter
Big Data-applikasjoner: Internet of Things (IoT)
Data hentet fra enheter gir en kartlegging av enhetens sammenkobling. Slike kartlegginger har blitt brukt av forskjellige selskaper og myndigheter for å øke effektiviteten. IoT blir også i økende grad vedtatt som et middel for å samle sensoriske data, og disse sensoriske dataene brukes i medisinske og produksjonssammenheng.
Big Data-applikasjoner: Regjeringen
Bruk og adopsjon av Big Data i statlige prosesser tillater effektiviseringer når det gjelder kostnader, produktivitet og innovasjon. I statlige brukssaker blir de samme datasett ofte brukt på tvers av flere applikasjoner, og det krever at flere avdelinger jobber i samarbeid.
Siden regjeringen hovedsakelig handler på alle domenene, spiller den en viktig rolle i å innovere Big Data-applikasjoner i hvert domene. La meg ta for meg noen av de viktigste områdene:
Cybersikkerhet og intelligens
Den føderale regjeringen lanserte en forsknings- og utviklingsplan for cybersikkerhet som er avhengig av muligheten til å analysere store datasett for å forbedre sikkerheten til amerikanske datanettverk.
java delt streng flere avgrensere
National Geospatial-Intelligence Agency oppretter et 'Kart over verdenen' som kan samle og analysere data fra et bredt utvalg av kilder, for eksempel data fra satellitt og sosiale medier. Den inneholder en rekke data fra klassifiserte, uklassifiserte og topphemmelige nettverk.
Forutsigelse og forebygging av kriminalitet
Politiavdelinger kan utnytte avansert analyse i sanntid for å gi handlingsbar intelligens som kan brukes til å forstå kriminell atferd, identifisere kriminalitets- / hendelsesmønstre og avdekke stedsbaserte trusler.
Farmasøytisk legemiddelvurdering
I følge en McKinsey-rapport kan Big Data-teknologier redusere forsknings- og utviklingskostnadene for farmasøytiske produsenter med 40 milliarder dollar til 70 milliarder dollar. FDA og NIH bruker Big Data-teknologier for å få tilgang til store mengder data for å evaluere medisiner og behandling.
Vitenskapelig forskning
National Science Foundation har initiert en langsiktig plan for å:
- Implementere nye metoder for å utlede kunnskap fra data
- Utvikle nye tilnærminger til utdanning
- Lag en ny infrastruktur for å 'administrere, kuratere og servere data til lokalsamfunn'.
Værmelding
NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) samler inn data hvert minutt hver dag fra land-, sjø- og rombaserte sensorer. Daily NOAA bruker Big Data for å analysere og hente ut verdi fra over 20 terabyte data.
Skatteoverensstemmelse
Big Data-applikasjoner kan brukes av skatteorganisasjoner til å analysere både ustrukturerte og strukturerte data fra en rekke kilder for å identifisere mistenkelig atferd og flere identiteter. Dette vil hjelpe til med å identifisere skattesvindel.
Trafikkoptimalisering
Big Data hjelper til med å samle sanntids trafikkdata samlet fra veisensorer, GPS-enheter og videokameraer. De potensielle trafikkproblemene i tette områder kan forebygges ved å justere rutene for offentlig transport i sanntid.
Jeg har nettopp formidlet noen av de fremtredende eksemplene på Big Data-applikasjoner, men det er utallige måter som Big Data revolusjonerer hvert eneste domene. Jeg håper du syntes denne bloggen var informativ nok. I min neste blogg vil jeg snakke om karrieremuligheter i Big Data og Hadoop.
Nå som du kjenner til forskjellige Hadoop-sertifiseringer, sjekk ut av Edureka, et pålitelig online læringsfirma med et nettverk med mer enn 250 000 fornøyde elever spredt over hele verden. Edureka Big Data Hadoop Certification Training-kurset hjelper elever å bli eksperter i HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume og Sqoop ved å bruke sanntidsbruk på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.
Har du spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.