Veliki podaci je igrao ulogu velikog promjenjivača igara u većini industrija tijekom posljednjih nekoliko godina.Prema Wikibonu,predviđa se da će se prihodi od softvera i usluga na svjetskom tržištu velikih podataka povećati sa 42 milijarde USD u 2018. na 103 milijarde USD 2027., postižući složenu godišnju stopu rasta (CAGR) od 10,48%. To je razlog zašto, je jedna od najzautiranijih vještina u industriji.Na ovom blogu aplikacija za velike podatke provest ću vas kroz razne domene industrije, gdje ću objasniti kako ih Big Data revolucionira.
Aplikacije za velike podatke
Primarni cilj aplikacija za velike podatke je pomoći tvrtkama u donošenju informativnijih poslovnih odluka analizirajući velike količine podataka. To može uključivati zapisnike web poslužitelja, podatke o protoku klikova na Internetu, sadržaje i izvještaje o aktivnostima na društvenim mrežama, tekst iz e-pošte kupaca, detalje poziva o mobilnom telefonu i podatke o stroju zabilježene od više senzora.
Organizacije s različitih domena ulažu u aplikacije velikih podataka za ispitivanje skupova podataka kako bi se otkrili svi skriveni obrasci, nepoznate korelacije, tržišni trendovi, preferencije kupaca i druge korisne poslovne informacije. Na ovom blogu ćemo obrađivati:
- Primjene velikih podataka u zdravstvu
- Primjene velikih podataka u proizvodnji
- Aplikacije velikih podataka u medijima i zabavi
- Aplikacije velikih podataka u IoT-u
- Primjene velikih podataka u vladi
Razumijemo kako aplikacije velikih podataka igraju glavnu ulogu u različitim domenama.
Aplikacije za velike podatke: Zdravstvo
Razina podataka generiranih u zdravstvenim sustavima nije trivijalna. Tradicionalno je zdravstvena industrija zaostajala u korištenju velikih podataka zbog ograničenih mogućnosti standardizacije i objedinjavanja podataka.
Ali sada su analitike velikih podataka poboljšale zdravstvenu zaštitu pružajući personaliziranu medicinu i analitiku na recept. Istraživači istražuju podatke kako bi vidjeli koji su tretmani učinkovitiji za određena stanja, prepoznali obrasce povezane s nuspojavama lijeka i stekli druge važne informacije koje mogu pomoći pacijentima i smanjiti troškove.
S dodatnim prihvaćanjem mZdravstva, eZdravstva i nosivih tehnologija, količina podataka povećava se eksponencijalnom brzinom. To uključuje elektroničke podatke o zdravstvenom kartonu, slikovne podatke, podatke generirane od pacijenta, podatke senzora i druge oblike podataka.
Mapiranjem zdravstvenih podataka s geografskim skupovima podataka moguće je predvidjeti bolest koja će eskalirati u određenim područjima. Na temelju predviđanja lakše je strateški dijagnosticirati i planirati skladištenje seruma i cjepiva.
Osnove sql poslužitelja za početnike
Primjene velikih podataka: proizvodnja
Predvidljiva proizvodnja osigurava gotovo nula zastoja i transparentnost. Zahtijeva enormnu količinu podataka i napredne alate za predviđanje za sustavni proces podataka u korisne informacije.
Glavne prednosti korištenja aplikacija Big Data u proizvodnoj industriji su:
- Kvaliteta proizvoda i praćenje nedostataka
- Planiranje opskrbe
- Praćenje nedostataka u proizvodnom procesu
- Predviđanje rezultata
- Povećavanje energetske učinkovitosti
- Ispitivanje i simulacija novih proizvodnih procesa
- Podrška za masovno prilagođavanje proizvodnje
Aplikacije za velike podatke: Mediji i zabava
Razne tvrtke u industriji medija i zabave suočavaju se s novim poslovnim modelima, na način na koji - stvaraju, plasiraju i distribuiraju svoj sadržaj. To se događa zbog struje potrošačkepretraživanje i zahtjev za pristup sadržaju bilo gdje, bilo kada i na bilo kojem uređaju.
Veliki podaci pružaju djelotvorne informacije o milijunima pojedinaca. Sada izdavačka okruženja prilagođavaju oglase i sadržaje kako bi privukla potrošače. Ti se uvidi prikupljaju kroz razne aktivnosti rudarenja podataka. Aplikacije velikih podataka pogoduju industriji medija i zabave:
- Predviđanje onoga što publika želi
- Optimizacija rasporeda
- Sve veće stjecanje i zadržavanje
- Ciljanje oglasa
- Unovčavanje sadržaja i razvoj novih proizvoda
Aplikacije za velike podatke: Internet of Things (IoT)
Podaci izvučeni iz uređaji pruža mapiranje međusobne povezanosti uređaja. Takva mapiranja koristile su razne tvrtke i vlade za povećanje učinkovitosti. IoT se također sve više prihvaća kao sredstvo za prikupljanje senzornih podataka, a ti se senzorni podaci koriste u medicinskom i proizvodnom kontekstu.
Aplikacije za velike podatke: Vlada
Korištenje i usvajanje velikih podataka u vladinim procesima omogućuje učinkovitost u smislu troškova, produktivnosti i inovacija. U slučajevima državne uprave, isti se skupovi podataka često primjenjuju u više aplikacija i zahtijeva više odjela da rade u suradnji.
Budući da vlada uglavnom djeluje u svim domenama, stoga igra važnu ulogu u inoviranju aplikacija za velike podatke u svakoj domeni. Dopustite mi da se obratim nekim od glavnih područja:
Cyber sigurnost i obavještajni podaci
Savezna vlada pokrenula je plan istraživanja i razvoja kibernetičke sigurnosti koji se oslanja na sposobnost analize velikih skupova podataka kako bi se poboljšala sigurnost američkih računalnih mreža.
Nacionalna geoprostorno-obavještajna agencija izrađuje 'Zemljovid svijeta' koja može prikupiti i analizirati podatke iz širokog spektra izvora kao što su satelitski podaci i podaci društvenih medija. Sadrži razne podatke iz klasificiranih, nerazvrstanih i strogo povjerljivih mreža.
Predviđanje i prevencija kriminala
Policijske uprave mogu se poslužiti naprednom analitikom u stvarnom vremenu kako bi pružile djelotvorne obavještajne podatke koji se mogu koristiti za razumijevanje kriminalnog ponašanja, prepoznavanje obrazaca zločina / nezgoda i otkrivanje prijetnji temeljenih na lokaciji.
kako inicijalizirati objekt u pythonu
Procjena farmaceutskih lijekova
Prema izvješću McKinseyja, tehnologije velikih podataka mogle bi smanjiti troškove istraživanja i razvoja za proizvođače lijekova za 40 do 70 milijardi dolara. FDA i NIH koriste tehnologije velikih podataka za pristup velikim količinama podataka za procjenu lijekova i liječenja.
Znanstveno istraživanje
Nacionalna zaklada za znanost pokrenula je dugoročni plan:
- Primijeniti nove metode za izvođenje znanja iz podataka
- Razviti nove pristupe obrazovanju
- Stvorite novu infrastrukturu za 'upravljanje, kuriranje i posluživanje podataka zajednicama'.
Prognoza vremena
NOAA (Nacionalna uprava za oceane i atmosferu) prikuplja podatke svake minute svakog dana s kopna, mora i svemirskih senzora. Daily NOAA koristi velike podatke za analizu i izdvajanje vrijednosti iz preko 20 terabajta podataka.
Porezne obveze
Aplikacije velikih podataka porezne organizacije mogu koristiti za analizu nestrukturiranih i strukturiranih podataka iz različitih izvora kako bi se identificiralo sumnjivo ponašanje i višestruki identitet. To bi pomoglo u identificiranju poreznih prijevara.
Optimizacija prometa
Big Data pomaže u prikupljanju podataka o prometu u stvarnom vremenu prikupljenih od senzora na cesti, GPS uređaja i video kamera. Potencijalni problemi u prometu u gustim područjima mogu se spriječiti prilagodbom ruta javnog prijevoza u stvarnom vremenu.
Upravo sam prenio neke od istaknutih primjera aplikacija Big Data, ali postoje nebrojeni načini na koje Big Data revolucionira svaku domenu. Nadam se da vam je ovaj blog bio dovoljno informativan. U svom sljedećem blogu govorit ću o mogućnosti karijere u Big Data i Hadoop.
Sad kad znate razne Hadoop certifikate, pogledajte Edureka, pouzdana tvrtka za internetsko učenje s mrežom od više od 250 000 zadovoljnih učenika raširenih širom svijeta. Edureka tečaj obuke za certificiranje velikih podataka Hadoop pomaže učenicima da postanu stručnjaci za HDFS, pređu, MapReduce, svinju, košnicu, HBase, Oozie, Flume i Sqoop koristeći slučajeve korištenja u stvarnom vremenu na maloprodaji, društvenim mrežama, zrakoplovstvu, turizmu i financijama.
Imate pitanje za nas? Molimo spomenite to u odjeljku za komentare i javit ćemo vam se.