Big Data har spelat en roll som en stor spelväxlare för de flesta branscher under de senaste åren.Enligt Wikibon,världsomspännande Big Data-marknadsintäkter för programvara och tjänster förväntas öka från $ 42 miljarder 2018 till $ 103 miljarder år 2027, och uppnår en sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på 10,48%. Det här är varför, är en av de mest uppslukade färdigheterna i branschen.I denna Big Data Applications-blogg tar jag dig igenom olika branschdomäner, där jag kommer att förklara hur Big Data revolutionerar dem.
Big Data-applikationer
Det primära målet med Big Data-applikationer är att hjälpa företag att fatta mer informativa affärsbeslut genom att analysera stora datamängder. Det kan inkludera webbserverloggar, klickströmdata på Internet, sociala medieinnehåll och aktivitetsrapporter, text från kundens e-post, mobiltelefonsamtal och maskindata som fångats av flera sensorer.
Organisationer från olika domäner investerar i Big Data-applikationer för att undersöka stora datamängder för att avslöja alla dolda mönster, okända korrelationer, marknadstrender, kundpreferenser och annan användbar affärsinformation. I den här bloggen kommer vi att täcka:
- Stordataapplikationer inom vården
- Big Data-applikationer inom tillverkning
- Big Data-applikationer inom media och underhållning
- Big Data-applikationer i IoT
- Big Data-applikationer i regeringen
Låt oss förstå hur Big Data-applikationer spelar en viktig roll inom olika domäner.
java hur man använder detta
Big Data-applikationer: Sjukvård
Nivån på data som genereras inom sjukvården är inte trivial. Traditionellt slog hälso- och sjukvårdsindustrin i att använda Big Data på grund av begränsad förmåga att standardisera och konsolidera data.
Men nu har Big Data-analys förbättrat vården genom att tillhandahålla personlig medicin och receptbelagd analys. Forskare bryter ut uppgifterna för att se vilka behandlingar som är effektivare för särskilda tillstånd, identifiera mönster relaterade till läkemedelsbiverkningar och få annan viktig information som kan hjälpa patienter och sänka kostnaderna.
Med den extra antagandet av mHealth, eHealth och bärbar teknik ökar datamängden i en exponentiell takt. Detta inkluderar elektroniska hälsojournaldata, bilddata, patientgenererad data, sensordata och andra former av data.
Genom att kartlägga vårddata med geografiska datamängder är det möjligt att förutsäga sjukdomar som kommer att eskalera i specifika områden. Baserat på förutsägelser är det lättare att strategisera diagnostik och planera för att lagra serum och vacciner.
Big Data-applikationer: tillverkning
Förutsägbar tillverkning ger stilleståndstid och öppenhet nästan noll. Det kräver en enorm mängd data och avancerade verktyg för förutsägelse för en systematisk dataprocess till användbar information.
Stora fördelar med att använda Big Data-applikationer i tillverkningsindustrin är:
- Produktkvalitet och spårning av defekter
- Leveransplanering
- Tillverkningsprocess spårning av defekter
- Produktionsprognoser
- Öka energieffektiviteten
- Testning och simulering av nya tillverkningsprocesser
- Stöd för massanpassning av tillverkning
Big Data-applikationer: Media och underhållning
Olika företag inom media- och underhållningsindustrin står inför nya affärsmodeller för sitt sätt att skapa, marknadsföra och distribuera sitt innehåll. Detta händer på grund av strömmen konsumenternassökning och kravet på åtkomst till innehåll var som helst, när som helst, på vilken enhet som helst.
Big Data tillhandahåller användbara poäng med information om miljontals individer. Nu skräddarsyr publiceringsmiljöer annonser och innehåll för att tilltala konsumenter. Dessa insikter samlas genom olika data-mining aktiviteter. Big Data-applikationer gynnar media- och underhållningsindustrin genom att:
- Förutsäg vad publiken vill
- Schemaläggningsoptimering
- Öka förvärv och retention
- Annonsinriktning
- Intäktsgenerering och utveckling av nya produkter
Big Data Applications: Internet of Things (IoT)
Data extraherad från enheter ger en kartläggning av enhetens inter-anslutning. Sådana kartläggningar har använts av olika företag och regeringar för att öka effektiviteten. IoT antas också alltmer som ett sätt att samla in sensoriska data, och dessa sensoriska data används i medicinska och tillverkningssammanhang.
Stordatatillämpningar: Regeringen
Användning och antagande av Big Data inom statliga processer möjliggör effektiviseringar när det gäller kostnad, produktivitet och innovation. I statliga användningsfall tillämpas ofta samma datamängder i flera applikationer och det kräver att flera avdelningar arbetar i samarbete.
Eftersom regeringen huvudsakligen agerar inom alla domäner, spelar den således en viktig roll för att förnya Big Data-applikationer inom varje domän. Låt mig ta upp några av de viktigaste områdena:
Cybersäkerhet och intelligens
Den federala regeringen lanserade en forsknings- och utvecklingsplan för cybersäkerhet som bygger på förmågan att analysera stora datamängder för att förbättra säkerheten för amerikanska datanätverk.
National Geospatial-Intelligence Agency skapar en 'Karta över världen' som kan samla in och analysera data från en mängd olika källor, såsom satellit- och sociala mediedata. Den innehåller en mängd olika data från klassificerade, oklassificerade och topphemliga nätverk.
Brottsförutsägelse och förebyggande
Polisavdelningar kan utnyttja avancerad analys i realtid för att tillhandahålla användbar intelligens som kan användas för att förstå brottsligt beteende, identifiera brott / incidentmönster och avslöja platsbaserade hot.
datablandning i tablå 10
Läkemedelsutvärdering
Enligt en McKinsey-rapport kan Big Data-teknik minska forsknings- och utvecklingskostnaderna för läkemedelsproducenter med 40 miljarder till 70 miljarder dollar. FDA och NIH använder Big Data-teknik för att få tillgång till stora mängder data för att utvärdera läkemedel och behandling.
Vetenskaplig forskning
National Science Foundation har initierat en långsiktig plan för att:
- Implementera nya metoder för att härleda kunskap från data
- Utveckla nya metoder för utbildning
- Skapa en ny infrastruktur för att 'hantera, samordna och betjäna data till samhällen'.
Väderprognos
NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) samlar in data varje minut varje dag från land-, havs- och rymdbaserade sensorer. Daily NOAA använder Big Data för att analysera och extrahera värde från över 20 terabyte data.
Skatteöverensstämmelse
Big Data-applikationer kan användas av skatteorganisationer för att analysera både ostrukturerad och strukturerad data från en mängd olika källor för att identifiera misstänkt beteende och flera identiteter. Detta skulle hjälpa till vid identifiering av skattebedrägerier.
Trafikoptimering
Big Data hjälper till att samla trafikdata i realtid som samlats in från vägsensorer, GPS-enheter och videokameror. De potentiella trafikproblemen i täta områden kan förhindras genom att justera kollektivtrafikvägarna i realtid.
Jag har just förmedlat några av de framstående exemplen på Big Data-applikationer, men det finns otaliga sätt på vilka Big Data revolutionerar varje domän. Jag hoppas att du tyckte att den här bloggen var tillräckligt informativ. I min nästa blogg kommer jag att prata om karriärmöjligheter i Big Data och Hadoop.
Nu när du känner till olika Hadoop-certifiering, kolla in av Edureka, ett pålitligt online-lärande företag med ett nätverk av mer än 250 000 nöjda elever spridda över hela världen. Edureka-kursen Big Data Hadoop-certifiering hjälper eleverna att bli experter på HDFS, Garn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume och Sqoop med realtidsanvändningsfall på Retail, Social Media, Aviation, Tourism, Finance.
Har du en fråga till oss? Vänligen nämna det i kommentarfältet så återkommer vi till dig.