Velké datové aplikace v reálném čase v různých doménách

Big Data aplikace způsobují revoluci v organizacích a pomáhají jim činit více informativní obchodní rozhodnutí analýzou velkého množství dat.

Velká data hraje v posledních několika letech roli velkého měniče her ve většině průmyslových odvětví.Podle Wikibonu,Předpokládá se, že celosvětové tržby z Big Data na trhu se softwarem a službami vzrostou ze 42 miliard USD v roce 2018 na 103 miliard USD v roce 2027, čímž dosáhnou složené roční míry růstu (CAGR) 10,48%. To je důvod, proč, je jednou z nejvíce zaujatých dovedností v tomto odvětví.V tomto blogu Big Data Applications vás provedu různými průmyslovými doménami, kde vysvětlím, jak v nich Big Data přináší revoluci.

Velké datové aplikace

Primárním cílem aplikací Big Data je pomoci společnostem učinit informativnější obchodní rozhodnutí analýzou velkého množství dat. Mohlo by to zahrnovat protokoly webového serveru, data streamu kliknutí na internetu, zprávy o obsahu a aktivitě na sociálních médiích, text z e-mailů zákazníků, podrobnosti o hovorech z mobilních telefonů a data strojů zachycená více senzory.





Organizace z různých domén investují do aplikací Big Data, které zkoumají velké datové sady, aby odhalily všechny skryté vzorce, neznámé korelace, tržní trendy, preference zákazníků a další užitečné obchodní informace. V tomto blogu se budeme zabývat:



Pojďme pochopit, jak aplikace Big Data hrají hlavní roli v různých doménách.

Velké datové aplikace: Zdravotní péče

Úroveň dat generovaných v systémech zdravotní péče není triviální. Zdravotnický průmysl tradičně zaostával v používání Big Data kvůli omezené schopnosti standardizovat a konsolidovat data.

Nyní však analýza velkých dat zlepšila zdravotní péči tím, že poskytuje personalizovaný lék a normativní analýzy. Vědci získávají data, aby zjistili, jaké léčby jsou pro konkrétní podmínky účinnější, identifikují vzorce související s vedlejšími účinky léků a získávají další důležité informace, které mohou pomoci pacientům a snížit náklady.



Díky dalšímu přijetí technologií mHealth, eHealth a nositelných technologií roste objem dat exponenciálním tempem. To zahrnuje data elektronických zdravotních záznamů, zobrazovací data, data generovaná pacientem, data senzorů a další formy dat.

Mapováním údajů o zdravotní péči pomocí geografických datových sad je možné předpovědět onemocnění, které bude v konkrétních oblastech eskalovat. Na základě předpovědí je snazší strategizovat diagnostiku a plánovat skladování sér a vakcín.

co je apache spark vs hadoop

Big Data ve zdravotnictví - Big Data Applications - EdurekaBig Data Applications: Výroba

Prediktivní výroba poskytuje téměř nulové prostoje a transparentnost. Vyžaduje obrovské množství dat a pokročilé predikční nástroje pro systematický proces dat do užitečných informací.

Hlavní výhody používání aplikací Big Data ve zpracovatelském průmyslu jsou:

  • Sledování kvality a vad produktu
  • Plánování dodávek
  • Sledování vad výrobního procesu
  • Předpověď výstupu
  • Zvyšování energetické účinnosti
  • Testování a simulace nových výrobních procesů
  • Podpora hromadného přizpůsobení výroby

Big Data Applications: Media & Entertainment

Různé společnosti v mediálním a zábavním průmyslu čelí novým obchodním modelům, a to pro způsob, jakým - vytvářejí, prodávají a distribuují svůj obsah. To se děje kvůli proudu spotřebitelskévyhledávání a požadavek na přístup k obsahu kdekoli, kdykoli a na jakémkoli zařízení.

Big Data poskytuje užitečné informace o milionech jednotlivců. Nyní publikační prostředí přizpůsobuje reklamy a obsah tak, aby přitahovaly spotřebitele. Tyto přehledy se shromažďují prostřednictvím různých činností těžby dat. Big Data aplikace přináší výhody mediálnímu a zábavnímu průmyslu tím, že:

  • Předvídání toho, co diváci chtějí
  • Optimalizace plánování
  • Zvyšování akvizice a retence
  • Cílení reklam
  • Monetizace obsahu a vývoj nových produktů

Velké datové aplikace: Internet věcí (IoT)

Data extrahována z devices provides a mapping of device inter-connectivity. Taková mapování používaly různé společnosti a vlády ke zvýšení efektivity. IoT je také stále více přijímán jako prostředek shromažďování senzorických dat a tato senzorická data se používají v lékařských a výrobních kontextech.

Big Data Applications: Government

Použití a přijetí velkých dat v rámci vládních procesů umožňuje efektivitu z hlediska nákladů, produktivity a inovací. V případech vládního použití se stejné datové sady často používají napříč více aplikacemi a pro spolupráci vyžaduje více oddělení.

Vzhledem k tomu, že vláda působí převážně ve všech doménách, hraje důležitou roli při inovaci aplikací Big Data v každé doméně. Dovolte mi věnovat se některým z hlavních oblastí:

Kybernetická bezpečnost a inteligence

Federální vláda zahájila plán výzkumu a vývoje v oblasti kybernetické bezpečnosti, který se spoléhá na schopnost analyzovat velké soubory dat, aby se zlepšilo zabezpečení počítačových sítí v USA.

Národní geoprostorová zpravodajská agentura vytváří „Mapu světa“, která může shromažďovat a analyzovat data z nejrůznějších zdrojů, jako jsou údaje ze satelitů a sociálních médií. Obsahuje řadu dat z utajovaných, nezařazených a přísně tajných sítí.

Predikce a prevence kriminality

Policejní oddělení mohou využít pokročilé analytiky v reálném čase k poskytnutí užitečných informací, které lze použít k pochopení kriminálního chování, identifikaci vzorů kriminality / incidentů a odhalení hrozeb založených na poloze.

Hodnocení farmaceutických léků

Podle zprávy McKinsey by technologie Big Data mohly snížit náklady farmaceutických výrobců na výzkum a vývoj o 40 až 70 miliard dolarů. FDA a NIH používají technologie Big Data k přístupu k velkému množství dat k hodnocení léků a léčby.

Vědecký výzkum

Národní vědecká nadace zahájila dlouhodobý plán:

  • Implementovat nové metody pro odvozování znalostí z dat
  • Rozvíjet nové přístupy ke vzdělávání
  • Vytvořte novou infrastrukturu pro „správu, správu a poskytování dat komunitám“.

Předpověď počasí

NOAA (Národní úřad pro oceán a atmosféru) shromažďuje data každou minutu každý den z pozemních, mořských a vesmírných senzorů. Denně NOAA používá Big Data k analýze a extrakci hodnoty z více než 20 terabajtů dat.

Dodržení daňové povinnosti

Big Data Applications mohou daňové organizace použít k analýze jak nestrukturovaných, tak strukturovaných dat z různých zdrojů za účelem identifikace podezřelého chování a více identit. To by pomohlo při identifikaci daňových podvodů.

Optimalizace provozu

Big Data pomáhá agregovat údaje o provozu v reálném čase shromážděné ze silničních senzorů, zařízení GPS a videokamer. Potenciálním problémům s dopravou v hustých oblastech lze zabránit úpravou tras veřejné dopravy v reálném čase.

Právě jsem sdělil některé z významných příkladů aplikací Big Data, ale existuje nespočet způsobů, jakými Big Data převratuje každou doménu. Doufám, že jste našli tento blog dostatečně poučný. Ve svém dalším blogu budu hovořit o pracovní příležitosti v Big Data a Hadoop.

Nyní, když znáte různé certifikace Hadoop, podívejte se na Edureka, důvěryhodná online vzdělávací společnost se sítí více než 250 000 spokojených studentů po celém světě. Kurz certifikace Edureka Big Data Hadoop Certification Training pomáhá studentům stát se odborníky na HDFS, Yarn, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume a Sqoop pomocí případů použití v reálném čase v oblasti maloobchodu, sociálních médií, letectví, cestovního ruchu, financí.

Máte na nás dotaz? Uveďte to prosím v sekci komentáře a my se vám ozveme.