Aplicații big data

Big Data au crescut atât de mult cererea specialiștilor în managementul informațiilor, astfel încât Software AG, Oracle Corporation, IBM, Microsoft, SAP, EMC, HP și Dell au cheltuit peste 15 miliarde de dolari pentru firme de software specializate în managementul datelor și analiză. În 2010, această industrie era în valoare de peste 100 de miliarde de dolari și creștea cu aproape 10% pe an: cam de două ori mai rapidă decât cea a software-ului în ansamblu.

Economiile dezvoltate folosesc din ce în ce mai mult tehnologii cu intensitate a datelor. Există 4,6 miliarde de abonamente la telefonie mobilă în întreaga lume, iar între 1 miliard și 2 miliarde de persoane care accesează internetul. Între 1990 și 2005, mai mult de 1 miliard de persoane din întreaga lume au intrat în clasa de mijloc, ceea ce înseamnă că mai mulți oameni au devenit mai literați, ceea ce a dus la creșterea informațiilor. Capacitatea efectivă a lumii de a face schimb de informații prin intermediul rețelelor de telecomunicații a fost de 281 petabyte în 1986, 471 petabytes în 1993, 2,2 exabytes în 2000, 65 exabytes în 2007 și predicții au pus traficul de internet la 667 exabytes anual până în 2014. Conform unei estimări, o treime din informațiile stocate global sunt sub formă de date alfanumerice și imagini statice, care este formatul cel mai util pentru majoritatea aplicațiilor de date mari. Acest lucru indică, de asemenea, potențialul datelor încă neutilizate (adică sub formă de conținut video și audio).

În timp ce mulți furnizori oferă soluții off-the-shelf pentru date mari, experții recomandă dezvoltarea unor soluții interne adaptate pentru a rezolva problema companiei în momentul în care compania dispune de capacități tehnice suficiente.

Guvern

Folosirea și adoptarea de date importante în cadrul proceselor guvernamentale permite creșterea eficienței în ceea ce privește costurile, productivitatea și inovația, dar nu vine fără defectele sale. Analiza datelor necesită adesea mai multe părți ale guvernului (central și local) să colaboreze și să creeze procese noi și inovatoare pentru a obține rezultatul dorit.

CRVS (Registrul civil și statisticile vitale) colectează toate certificatele de la naștere până la moarte. CRVS este o sursă de date impo

Dezvoltare internațională

Cercetările privind utilizarea eficientă a tehnologiilor informației și comunicațiilor pentru dezvoltare (cunoscută și sub numele de ICT4D) sugerează că tehnologia Big Data poate aduce contribuții importante, dar prezintă, de asemenea, provocări unice pentru dezvoltarea internațională. Progresele în analiza Big Data oferă oportunități rentabile de îmbunătățire a procesului de luare a deciziilor în domenii critice de dezvoltare, cum ar fi îngrijirea sănătății, ocuparea forței de muncă, productivitatea economică, criminalitatea, securitatea și gestionarea dezastrelor naturale și a resurselor În plus, datele generate de utilizatori oferă noi oportunități pentru a da vocea nemaiauzită. Cu toate acestea, provocările de lungă durată pentru regiunile în curs de dezvoltare, cum ar fi infrastructura tehnologică inadecvată și deficitul resurselor economice și umane, exacerbe preocupările existente cu date importante, cum ar fi confidențialitatea, metodologia imperfectă și aspectele legate de interoperabilitate.

Fabrici

Pe baza studiului Global Trends TCS 2013, îmbunătățirile în planificarea aprovizionării și calitatea produselor oferă cel mai mare beneficiu de date mari pentru producție. Datele mari oferă o infrastructură de transparență în industria prelucrătoare, care este capacitatea de a dezvălui incertitudini, cum ar fi performanța și disponibilitatea componentelor incoerente. Fabricarea previzibilă ca o abordare aplicabilă aproape de zero și transparență necesită o cantitate mare de date și instrumente avansate de predicție pentru un proces sistematic de date în informații utile. Un cadru conceptual de fabricare predictivă începe cu obținerea de date în care sunt disponibile diferite tipuri de date senzoriale cum ar fi datele acustice, vibrațiile, presiunea, curentul, tensiunea și controlerul. O cantitate mare de date senzoriale, pe lângă datele istorice, construiesc datele importante din fabricație. Datele generate mari au rolul de contribuție la instrumentele predictive și la strategiile preventive, cum ar fi Prognostica și Managementul Sănătății (PHM).

Sănătate

Analiza mare a datelor a contribuit la îmbunătățirea asistenței medicale prin furnizarea de medicamente personalizate și analize prescriptive, intervenții clinice cu riscuri și analize predictive, reducerea gradului de variație a deșeurilor și îngrijirilor, raportarea automată externă și internă a datelor pacientului, termenii standardizați medicali și registrele pacienților și soluțiile punctuale fragmentate. ] Unele domenii de îmbunătățire sunt mai aspirative decât cele implementate. Nivelul datelor generate în sistemele de sănătate nu este banal. Odată cu adoptarea în continuare a tehnologiilor mHealth, eHealth și wearable, volumul de date va continua să crească. Acestea includ datele de înregistrare electronică a datelor de sănătate, datele privind imaginile, datele generate de pacienți, datele senzorilor și alte forme de date dificil de procesat. Există acum o nevoie și mai mare pentru ca astfel de medii să acorde mai multă atenție calității datelor și informațiilor. „Datele mari înseamnă foarte des” date murdare „, iar fracțiunea de inexactități de date crește odată cu creșterea volumului de date.” Inspectia umana la scara mare de date este imposibila si exista o nevoie disperata in serviciul de sanatate pentru instrumente inteligente pentru acuratetea si controlul credibilitatii si manipularea informatiilor ratate. Deși informațiile extinse în domeniul asistenței medicale sunt acum electronice, acestea se potrivesc sub umbrela mare de date, deoarece cele mai multe sunt nestructurate și greu de utilizat. Utilizarea datelor importante în domeniul asistenței medicale a generat provocări etice semnificative, variind de la riscurile pentru drepturile individuale, viața privată și autonomia, la transparență și încredere.

Educaţie

Un studiu McKinsey Global Institute a constatat o lipsă de 1,5 milioane de profesioniști și manageri de date foarte instruiți și un număr de universități, inclusiv Universitatea din Tennessee și UC Berkeley, au creat programe de masterat pentru a răspunde acestei cereri. Bootcamps-urile private au dezvoltat, de asemenea, programe pentru a satisface această cerere, inclusiv programe gratuite cum ar fi Incubatorul de date sau programe plătite, cum ar fi Adunarea Generală. În domeniul specific al marketingului, una dintre problemele subliniate de Wedel și Kannan este că marketingul are mai multe subdomenii (de exemplu, publicitate, promoții, dezvoltarea de produse, branding), care utilizează toate tipurile de date diferite. Deoarece soluțiile analitice de o mărime potrivită nu sunt de dorit, școlile de afaceri ar trebui să pregătească managerii de marketing să aibă cunoștințe ample despre diferitele tehnici utilizate în aceste subdomenii pentru a obține o imagine de ansamblu și pentru a lucra eficient cu analiștii.

Mass-media

Pentru a înțelege modul în care mass-media utilizează date mari, este mai întâi necesar să se asigure un anumit context în mecanismul utilizat pentru procesul media. A fost sugerat de Nick Couldry și Joseph Turow că practicienii din media și publicitate abordează date importante ca numeroase puncte de informare despre milioane de indivizi. Industria pare să se îndepărteze de abordarea tradițională a utilizării unor medii media specifice, cum ar fi ziarele, revistele sau emisiunile de televiziune, și, în schimb, punctele de intrare în consumatori cu tehnologii care ajung la persoane vizate la momente optime în locații optime. Scopul final este de a servi sau de a transmite, un mesaj sau un conținut care este (statistic vorbind) în conformitate cu mentalitatea consumatorului. De exemplu, mediile de publicare creează din ce în ce mai mult mesaje (reclame) și conținut (articole) pentru a atrage consumatorii care au fost colectați exclusiv prin diverse activități de extragere a datelor.

• Direcționarea consumatorilor (pentru publicitate de către comercianți)
• Captură de date
• Jurnalismul datelor: editorii și jurnaliștii folosesc instrumente de date mari pentru a furniza informații și infogradii inovatoare și inovatoare.

Canalul 4, radiodifuzorul britanic de servicii publice, este lider în domeniul analizei mari a datelor și a datelor.

Asigurare

Furnizorii de asigurări de sănătate colectează date despre „factorii determinanți ai sănătății”, cum ar fi consumul alimentar și TV, starea civilă, dimensiunea îmbrăcămintei și obiceiurile de cumpărare, din care fac previziuni privind costurile de sănătate, pentru a identifica problemele de sănătate ale clienților. Este controversat dacă aceste previziuni sunt în prezent utilizate pentru stabilirea prețurilor.

Internetul obiectelor (IoT)

Datele mari și activitatea IOT lucrează împreună. Datele extrase din dispozitivele IoT oferă o interconectare a dispozitivelor. Astfel de reprezentări au fost folosite de industria media, companiile și guvernele pentru a-și viza cu mai multă atenție audiența și pentru a spori eficiența mass-media. IoT este, de asemenea, adoptat din ce în ce mai mult ca mijloc de colectare a datelor senzoriale, iar aceste date senzoriale au fost utilizate în contexte medicale, de fabricare și transport.

Kevin Ashton, expert în domeniul inovării digitale, care este creditat cu termenul, definește Internetul lucrurilor în acest citat: „Dacă ar fi avut computere care să știe totul despre lucruri – folosind datele pe care le-au adunat fără niciun ajutor de la noi – am putea urmări și contoriza totul, reducând foarte mult pierderile, pierderile și costurile. Vom ști când trebuie înlocuite, reparate sau reamintind lucrurile și dacă acestea erau proaspete sau trecute peste tot. ”

Tehnologia informației

Mai ales începând cu anul 2015, date importante au ajuns să devină proeminente în cadrul Operațiunilor de Afaceri ca un instrument pentru a ajuta angajații să lucreze mai eficient și să eficientizeze colectarea și distribuția Tehnologiei Informației (IT). Utilizarea datelor importante pentru a rezolva problemele de IT și de colectare a datelor în cadrul unei întreprinderi se numește ITOA (Operations Analytics). Prin aplicarea unor principii de date importante în conceptele de inteligență a mașinilor și de calcul profund, departamentele IT pot prezice problemele potențiale și se pot deplasa pentru a oferi soluții înainte ca problemele să se întâmple. În acest timp, întreprinderile ITOA au început, de asemenea, să joace un rol major în gestionarea sistemelor oferind platforme care au adus împreună silozuri de date individuale și au generat informații din întregul sistem, mai degrabă decât din buzunare izolate de date.

(Include texte traduse și adaptate din Wikipedia de Nicolae Sfetcu)