Reālā laika lielo datu lietojumprogrammas dažādos domēnos



Lielo datu lietojumprogrammas revolucionizē organizācijas un palīdz tām pieņemt informatīvākus biznesa lēmumus, analizējot lielu datu apjomu.

Lielie dati pēdējos gados ir spēlējis lielu spēļu mainītāju lomu lielākajā daļā nozaru.Saskaņā ar Wikibon teiktoTiek prognozēts, ka pasaules lielo datu tirgus ieņēmumi no programmatūras un pakalpojumiem palielināsies no 42 miljardiem ASV dolāru 2018. gadā līdz 103 miljardiem ASV dolāru 2027. gadā, sasniedzot 10,48% salikto gada izaugsmes līmeni (CAGR). Tāpēc, ir viena no nozarē visvairāk iesaistītajām prasmēm.Šajā Big Data Applications emuārā es iepazīstināšu jūs ar dažādām nozares jomām, kur es paskaidrošu, kā Big Data tos revolucionāri pārveido.

Lielo datu lietojumprogrammas

Lielo datu lietojumprogrammu galvenais mērķis ir palīdzēt uzņēmumiem pieņemt informatīvākus biznesa lēmumus, analizējot lielu datu apjomu. Tas varētu ietvert tīmekļa servera žurnālus, interneta klikšķu straumes datus, sociālo mediju saturu un darbību pārskatus, tekstu no klientu e-pastiem, mobilā tālruņa zvanu datus un mašīnu datus, kurus uztver vairāki sensori.





Dažādu domēnu organizācijas iegulda lielo datu lietojumprogrammās, lai pārbaudītu lielas datu kopas, lai atklātu visus slēptos modeļus, nezināmas korelācijas, tirgus tendences, klientu vēlmes un citu noderīgu uzņēmējdarbības informāciju. Šajā emuārā mēs apskatīsim:



Sapratīsim, kā lielo datu lietojumprogrammām ir galvenā loma dažādos domēnos.

Lielo datu lietojumprogrammas: Veselības aprūpe

Veselības aprūpes sistēmās ģenerēto datu līmenis nav mazsvarīgs. Tradicionāli veselības aprūpes nozare atpalika no lielo datu izmantošanas, jo bija ierobežotas iespējas standartizēt un konsolidēt datus.

java atšķirība starp hashmap un hashtable

Bet tagad lielo datu analīze ir uzlabojusi veselības aprūpi, nodrošinot personalizētas zāles un recepšu analīzi. Pētnieki iegūst datus, lai redzētu, kāda ārstēšana ir efektīvāka noteiktos apstākļos, identificē modeļus, kas saistīti ar zāļu blakusparādībām, un iegūst citu svarīgu informāciju, kas var palīdzēt pacientiem un samazināt izmaksas.



Ar papildu m-veselības, e-veselības un valkājamo tehnoloģiju ieviešanu datu apjoms pieaug eksponenciāli. Tas ietver elektroniskos veselības reģistru datus, attēlveidošanas datus, pacienta ģenerētos datus, sensoru datus un cita veida datus.

Kartējot veselības aprūpes datus ar ģeogrāfisko datu kopām, ir iespējams paredzēt slimību, kas saasināsies noteiktās jomās. Pamatojoties uz prognozēm, ir vieglāk stratēģiski diagnosticēt un plānot serumu un vakcīnu uzkrāšanu.

Lielie dati veselības aprūpē - lielo datu lietojumi - EdurekaLielo datu lietojumi: ražošana

Paredzamā ražošana nodrošina gandrīz nulles dīkstāvi un pārredzamību. Tas prasa milzīgu datu daudzumu un uzlabotus prognozēšanas rīkus, lai sistemātiski apstrādātu datus par noderīgu informāciju.

Galvenie ieguvumi no Big Data lietojumu izmantošanas apstrādes rūpniecībā ir:

  • Produkta kvalitātes un defektu izsekošana
  • Piegādes plānošana
  • Ražošanas procesa defektu izsekošana
  • Rezultātu prognozēšana
  • Energoefektivitātes paaugstināšana
  • Jaunu ražošanas procesu pārbaude un simulācija
  • Atbalsts ražošanas masveida pielāgošanai

Lielo datu lietojumprogrammas: multivide un izklaide

Dažādi plašsaziņas līdzekļu un izklaides nozares uzņēmumi saskaras ar jauniem uzņēmējdarbības modeļiem attiecībā uz veidu, kā viņi veido, tirgo un izplata savu saturu. Tas notiek strāvas dēļ patērētājameklēšana un prasība piekļūt saturam jebkurā vietā un laikā jebkurā ierīcē.

kāda ir atšķirība starp abstrakto klasi un saskarni

Lielie dati nodrošina informācijas punktus par miljoniem cilvēku. Tagad izdevējdarbības vide ir pielāgojusi reklāmas un saturu, lai pievilinātu patērētājus. Šīs atziņas tiek apkopotas, izmantojot dažādas datu ieguves darbības. Big Data lietojumprogrammas sniedz labumu mediju un izklaides industrijai:

  • Paredzēt, ko vēlas auditorija
  • Optimizācijas plānošana
  • Pieaugoša iegūšana un noturēšana
  • Reklāmu mērķauditorijas atlase
  • Satura monetizācija un jaunu produktu izstrāde

Lielo datu lietojumprogrammas: lietu internets (IoT)

Dati iegūti no ierīces nodrošina ierīču savstarpējās savienojamības kartēšanu. Šādus kartējumus efektivitātes paaugstināšanai ir izmantojuši dažādi uzņēmumi un valdības. IoT arī arvien vairāk tiek izmantots kā līdzeklis sensoro datu vākšanai, un šie maņu dati tiek izmantoti medicīnas un ražošanas kontekstā.

Lielo datu lietojumi: valdība

Lielo datu izmantošana un ieviešana valdības procesos ļauj palielināt efektivitāti izmaksu, produktivitātes un inovāciju ziņā. Valdības izmantošanas gadījumos vienas un tās pašas datu kopas bieži tiek izmantotas vairākās lietojumprogrammās, un sadarbībai ir nepieciešami vairāki departamenti.

Tā kā valdība galvenokārt darbojas visās jomās, tādējādi tai ir svarīga loma Big Data lietojumprogrammu inovācijā katrā domēnā. Ļaujiet man pievērsties dažām galvenajām jomām:

Kiberdrošība un izlūkošana

Federālā valdība uzsāka kiberdrošības pētījumu un attīstības plānu, kas balstīts uz spēju analizēt lielas datu kopas, lai uzlabotu ASV datortīklu drošību.

Nacionālā ģeotelpiskās izlūkošanas aģentūra izveido “Pasaules karti”, kas var apkopot un analizēt datus no visdažādākajiem avotiem, piemēram, satelītu un sociālo mediju datiem. Tas satur dažādus datus no klasificētiem, neklasificētiem un sevišķi slepeniem tīkliem.

Noziedzības prognozēšana un novēršana

Policijas departamenti var izmantot uzlabotas reāllaika analīzes iespējas, lai sniegtu praktisku izlūkošanas informāciju, kuru var izmantot, lai izprastu noziedzīgu rīcību, identificētu noziegumu / incidentu modeļus un atklātu uz atrašanās vietu balstītus draudus.

atšķirība starp pārslodzi un pārsvaru c ++

Farmaceitisko zāļu novērtēšana

Saskaņā ar McKinsey ziņojumu Big Data tehnoloģijas varētu samazināt farmācijas ražotāju izpētes un attīstības izmaksas par 40 līdz 70 miljardiem ASV dolāru. FDA un NIH izmanto Big Data tehnoloģijas, lai piekļūtu lielam datu apjomam, lai novērtētu narkotikas un ārstēšanu.

Zinātniskā izpēte

Nacionālais zinātnes fonds ir uzsācis ilgtermiņa plānu, lai:

  • Īstenot jaunas metodes zināšanu iegūšanai no datiem
  • Izstrādāt jaunas pieejas izglītībai
  • Izveidojiet jaunu infrastruktūru, lai “pārvaldītu, kopētu un apkalpotu datus kopienām”.

Laika prognozēšana

NOAA (Nacionālā okeānu un atmosfēras pārvalde) katru dienu katru dienu apkopo datus no sauszemes, jūras un kosmosa sensoriem. Ikdienas NOAA izmanto lielos datus, lai analizētu un iegūtu vērtību no vairāk nekā 20 terabaitu datu.

Nodokļu ievērošana

Lielo datu lietojumprogrammas nodokļu organizācijas var izmantot, lai analizētu gan nestrukturētus, gan strukturētus datus no dažādiem avotiem, lai identificētu aizdomīgu rīcību un vairākas identitātes. Tas palīdzētu identificēt krāpšanos nodokļu jomā.

Satiksmes optimizācija

Lielie dati palīdz reāllaika satiksmes datus apkopot no ceļa sensoriem, GPS ierīcēm un videokamerām. Iespējamās satiksmes problēmas blīvās vietās var novērst, reāllaikā pielāgojot sabiedriskā transporta maršrutus.

Es tikko nodevu dažus ievērojamus lielo datu lietojumu piemērus, taču ir neskaitāmi veidi, kā lielie dati pārveido katru domēnu. Es ceru, ka šis emuārs jums šķita pietiekami informatīvs. Nākamajā emuārā es runāšu par karjeras iespējas publikācijās Big Data un Hadoop.

Tagad, kad jūs zināt dažādu Hadoop sertifikātu, pārbaudiet Autors: Edureka, uzticams tiešsaistes mācību uzņēmums ar vairāk nekā 250 000 apmierinātu izglītojamo tīklu visā pasaulē. Edureka Big Data Hadoop sertifikācijas apmācības kurss palīdz izglītojamajiem kļūt par HDFS, dzijas, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume un Sqoop ekspertiem, izmantojot reāllaika lietošanas gadījumus mazumtirdzniecības, sociālo mediju, aviācijas, tūrisma, finanšu jomā.

Vai mums ir jautājums? Lūdzu, pieminējiet to komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies.