Reaalajas suurandmete rakendused erinevates domeenides

Big Data rakendused muudavad organisatsioone murranguliselt ja aitavad neil suurte andmemahtude analüüsimisel teha informatiivsemaid äriotsuseid.

Suured andmed on viimastel aastatel mänginud enamiku tööstusharude jaoks suurt mängude vahetajat.Wikiboni andmetelPrognoositakse, et kogu maailmas suureneb tarkvara ja teenuste suurandmete turu tulu 42 miljardilt dollarilt 2018. aastal 103 miljardile dollarile 2027. aastal, saavutades ühendaastase kasvumäära (CAGR) 10,48%. See on põhjus, miks, on tööstuses üks süvenenumaid oskusi.Selles Big Data Applications ajaveebis juhatan teid läbi erinevate tööstusharude, kus selgitan, kuidas Big Data neid murranguliselt muudab.

Suurandmete rakendused

Big Data rakenduste esmane eesmärk on aidata ettevõtetel teha informatiivsemaid äriotsuseid, analüüsides suuri andmemahte. See võib sisaldada veebiserveri logisid, Interneti-klõpsude voo andmeid, sotsiaalmeedia sisu ja tegevusaruandeid, teksti klientide e-kirjadest, mobiiltelefonikõne üksikasju ja mitme anduri abil hõivatud masinaandmeid.



Erinevast domeenist pärit organisatsioonid investeerivad Big Data rakendustesse, et uurida suuri andmekogumeid, et paljastada kõik varjatud mustrid, tundmatud seosed, turusuundumused, klientide eelistused ja muu kasulik äriteave. Selles blogis kajastame järgmist:

loe xml-fail Java-näites

Mõistame, kuidas Big Data rakendused mängivad suurt rolli erinevates domeenides.

Suurandmete rakendused: Tervishoid

Tervishoiusüsteemides genereeritud andmete tase pole tühine. Traditsiooniliselt jäi tervishoiutööstus Big Data kasutamisest maha, kuna andmete standardiseerimine ja konsolideerimine oli piiratud.

Kuid nüüd on suurandmete analüüs parandanud tervishoiuteenuseid, pakkudes isikupärastatud meditsiini ja retseptianalüüsi. Teadlased kaevandavad andmeid, et näha, millised ravimeetodid on konkreetsetes tingimustes tõhusamad, teha kindlaks ravimite kõrvaltoimetega seotud mustrid ja saada muud olulist teavet, mis võib patsiente aidata ja kulusid vähendada.

M-tervise, e-tervise ja kantavate tehnoloogiate täiendava kasutuselevõtuga suureneb andmete maht eksponentsiaalse kiirusega. See hõlmab elektroonilisi tervisekontrolli andmeid, pildistamisandmeid, patsiendi loodud andmeid, andurite andmeid ja muid andmete vorme.

Kaardistades tervishoiuandmed geograafiliste andmekogumitega, on võimalik ennustada haigusi, mis konkreetsetes piirkondades eskaleeruvad. Ennustuste põhjal on lihtsam diagnostikat strateegiseerida ning seerumite ja vaktsiinide varumist planeerida.

Tervishoiu suured andmed - suurandmete rakendused - EdurekaSuurandmete rakendused: tootmine

Ettenähtav tootmine tagab peaaegu nullseisaku ja läbipaistvuse. See eeldab tohutut hulka andmeid ja täiustatud ennustamisvahendeid andmete süstemaatiliseks töötlemiseks kasulikuks teabeks.

Suurandmed Big Data rakenduste kasutamisel töötlevas tööstuses on järgmised:

  • Toote kvaliteedi ja defektide jälgimine
  • Varude planeerimine
  • Tootmisprotsessi defektide jälgimine
  • Väljundi prognoosimine
  • Energiatõhususe suurendamine
  • Uute tootmisprotsesside testimine ja simuleerimine
  • Toetus tootmise massiliseks kohandamiseks

Suurandmete rakendused: meedia ja meelelahutus

Erinevad meedia- ja meelelahutustööstuse ettevõtted seisavad silmitsi uute ärimudelitega, kuidas nad oma sisu loovad, turustavad ja levitavad. See juhtub voolu tõttu tarbija omaotsing ja nõue pääseda sisule juurde ükskõik kus, igal ajal ja mis tahes seadmes.

java addactionlistener (see)

Big Data pakub miljoneid inimesi puudutavat teavet. Nüüd kohandavad avaldamiskeskkonnad reklaame ja sisu tarbijate meelitamiseks. Need teadmised on kogutud mitmesuguste andmete hankimise kaudu. Big Data rakendused tulevad meedia- ja meelelahutustööstusele kasuks:

  • Ennustamine, mida publik soovib
  • Optimeerimise ajastamine
  • Suurenev omandamine ja hoidmine
  • Reklaami sihtimine
  • Sisu monetiseerimine ja uute toodete väljatöötamine

Suurandmete rakendused: asjade Internet (IoT)

Andmed on saadud seadmed pakuvad seadme omavahelise ühenduvuse kaardistamist. Selliseid kaardistusi on efektiivsuse suurendamiseks kasutanud erinevad ettevõtted ja valitsused. IoT on üha enam kasutusel ka sensoorsete andmete kogumise vahendina ning neid sensoorset teavet kasutatakse meditsiinilises ja tootmises.

Suurandmete rakendused: valitsus

Suurandmete kasutamine ja kasutuselevõtt valitsusprotsessides võimaldab tõhusust suurendada kulude, tootlikkuse ja innovatsiooni osas. Valitsuse kasutuse korral rakendatakse samu andmekogumeid sageli mitmel rakendusel ja see nõuab mitme osakonna koostööd.

Kuna valitsus tegutseb peamiselt kõigis valdkondades, mängib see olulist rolli Big Data rakenduste uuendamisel igas valdkonnas. Lubage mul käsitleda mõnda peamist valdkonda:

Küberturvalisus ja intelligentsus

Föderaalvalitsus käivitas küberturvalisuse uurimis- ja arenduskava, mis tugineb suurte andmekogumite analüüsimise võimele, et parandada USA arvutivõrkude turvalisust.

Riiklik georuumilise luure agentuur loob „Maailmakaardi“, mis võib koguda ja analüüsida mitmesugustest allikatest pärinevaid andmeid, näiteks satelliidi- ja sotsiaalmeedia andmeid. See sisaldab mitmesuguseid andmeid salastatud, klassifitseerimata ja ülisalajastest võrkudest.

Kuritegevuse ennustamine ja ennetamine

Politseiosakonnad saavad kasutada täiustatud reaalajas analüüsi, et pakkuda toimivaid luureandmeid, mida saab kasutada kuritegeliku käitumise mõistmiseks, kuritegevuse / juhtumimustrite tuvastamiseks ja asukohapõhiste ohtude avastamiseks.

informaatika õppimine samm-sammult

Farmaatsiaravimite hindamine

McKinsey aruande kohaselt võivad Big Data tehnoloogiad vähendada ravimitootjate uurimis- ja arenduskulusid 40–70 miljardi dollari võrra. FDA ja NIH kasutavad Big Data tehnoloogiaid, et pääseda juurde suurele hulgale andmetele ravimite ja ravi hindamiseks.

Teaduslikud uuringud

Riiklik teadusfond on algatanud pikaajalise kava:

  • Rakendada uusi meetodeid andmetest teadmiste saamiseks
  • Töötada välja uued lähenemisviisid haridusele
  • Looge uus infrastruktuur kogukondade andmete haldamiseks, kureerimiseks ja serveerimiseks.

Ilmaennustus

NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) kogub iga päev iga minut andmeid maa-, mere- ja kosmosepõhistest anduritest. Daily NOAA kasutab Big Data'it, et analüüsida ja eraldada väärtust enam kui 20 terabaiti andmetest.

Maksude järgimine

Maksundusorganisatsioonid saavad suurandmete rakendusi kasutada mitmesugustest allikatest pärit struktureerimata ja struktureeritud andmete analüüsimiseks, et tuvastada kahtlane käitumine ja mitu identiteeti. See aitaks tuvastada maksupettusi.

Liikluse optimeerimine

Big Data aitab koondada reaalajas liiklusandmeid, mis on kogutud teeanduritelt, GPS-seadmetelt ja videokaameratelt. Võimalikke liiklusprobleeme tihedates piirkondades saab vältida, kohandades ühistranspordi marsruute reaalajas.

Olen just edastanud mõned Big Data rakenduste silmapaistvad näited, kuid on olemas loendamatuid viise, kuidas Big Data muudab iga domeeni murranguliseks. Loodan, et leidsite selle ajaveebi piisavalt informatiivseks. Oma järgmises blogis räägin karjäärivõimalusi aastal Big Data ja Hadoop.

Nüüd, kui teate erinevaid Hadoopi sertifikaate, vaadake autor Edureka, usaldusväärne veebiõppeettevõte, mille võrgustik koosneb enam kui 250 000 rahulolevast õppijast ja mis levib üle kogu maailma. Edureka Big Data Hadoopi sertifitseerimiskoolitus aitab õppijatel saada HDFS, lõnga, MapReduce, Pig, Hive, HBase, Oozie, Flume ja Sqoop ekspertideks, kasutades reaalajas kasutatavaid juhtumeid jaekaubanduse, sotsiaalse meedia, lennunduse, turismi ja rahanduse valdkonnas.

Kas teil on meile küsimus? Palun mainige seda kommentaaride jaotises ja võtame teiega ühendust.