Big Data: Definition, Beispiele und Typen

Wie groß ist wirklich groß?

Was wäre, wenn Sie eines Tages aufwachen und eine Armee von Stegosauriern vor Ihrem Haus finden?

Sie würden um Ihr Leben rennen. Aber wo werden sich bestimmte Unternehmen verstecken, wenn sie mit LKW-Ladungen von Big Data konfrontiert werden?

An einem normalen Tag ist ein Unternehmen verschiedenen Varianten komplexer Datensätze in Form von Big Data ausgesetzt. Es kann sich um Clickstreams auf ihrer Website, Likes und Shares in sozialen Medien oder um harte Informationen wie Maschinenaufbauzeit, Maschinenmodellnummer, Modelltyp und Motorinformationen handeln. Die Anordnung und Kennzeichnung dieser Daten mit Big Data Software ist wichtig, um zukünftige Geschäftsprognosen zu erstellen.

Sei es irgendein Daten, von der Erfassung von Social-Media-Traffic, technischen Daten oder harten Daten wie Produktionskosten, Aufbauzeiten und Bestandsverfolgung, es kann leistungsstarken maschinellen Lernalgorithmen in ERP-Anwendungen zugeführt werden, um Produkte reibungslos funktionieren zu lassen.

Um das schiere Ausmaß von Big Data zu verstehen, müssen wir zunächst in seine Geschichte blicken und sehen, wie weit wir in so kurzer Zeit gekommen sind.

Geschichte von Big Data

Die Praxis, große Mengen an Informationen zu sammeln und zu speichern und zu versuchen, diese Informationen zu verstehen, gibt es seit Jahrhunderten. Zum Beispiel begann das U.S. Census Bureau 1790 damit, Bevölkerungsdaten auf Lochkarten zu erfassen und erstellte etwa 500 Stanzungen pro Tag. 100 Jahre später verarbeitete die „Tabelliermaschine“ Informationen auf diesen Lochkarten Hunderte Male schneller als Menschen es konnten.

Die frühen Spuren von Big Data finden sich im Finanzsektor. Mit dem Wachstum der Finanzdaten während der wirtschaftlichen Liberalisierung lernten viele Finanzunternehmen, Big Data zu ihrem Vorteil zu nutzen. Risikozahlen, Kreditbewertungen, Kontoauszüge und Hauptbücher fielen unter die Kriterien von Big Data, die mit relationalen Datenbanken verwaltet wurden.

Im Jahr 2005 präsentierten soziale Medien-Apps wie Facebook, Netflix und Twitter einen neuen Blickwinkel auf Big Data. Eine Menge Videoinhalte wurde nun live gestreamt und an das Publikum verteilt, um Engagement zu fördern. Soziales Engagement war ein Echtzeiteinblick in das Verbraucherverhalten und die Stimmung, was zur Expansion von Big Data führte.

Im März 2009 startete Apache Cassandra, eine hoch skalierbare und funktionsübergreifende No-SQL-Datenbank, um Big Data zu verwalten, zu speichern und abzurufen. Sie wurde entwickelt, um große Datenmengen über ERPs und Commodity-Server ohne Ausfallrisiko zu handhaben. Apache startete eine zweite Open-Source-Datenbankmanagementplattform, Hadoop,

Mit dem Start von Hadoop durch Apache im Jahr 2011, einem leistungsstarken Open-Source-Framework zum Speichern großer Datenbanken und Ausführen von Anwendungen. Hadoop ist eine Multi-Cloud-Umgebung, die mit Cloud-Umgebungen synchronisiert wird, um Big Data zu schützen und zu sichern.

Das Internet der Dinge (IoT) revolutionierte Big Data im Jahr 2014. In einer internetverbundenen Welt entschieden sich mehr Unternehmen, ihre Ausgaben in Richtung Big Data zu verlagern, um Betriebskosten zu senken, die Effizienz zu steigern und neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.

Jetzt ist der Umfang von Big Data nahezu endlos. Forscher in wissenschaftlichen Bereichen nutzen Echtzeitdaten, um den Stromverbrauch, die Verschmutzung, den Verkehr und vieles mehr zu betrachten. Aufkommende Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen Big Data für zukünftige Automatisierung und helfen Menschen, neue Lösungen zu entdecken.

Diese Meilensteine wurden möglich, als die Welt beschloss, digital zu werden.

Sechs V’s von Big Data

Geboren im Finanz- und Wirtschaftssektor begann Big Data langsam seine Renaissance in andere Sektoren wie E-Commerce, Automobil, Lieferkette und Logistik. Meistens hängt das Auftreten von Big Data von sechs einflussreichen Faktoren ab.

1. Volumen

Big Data wird als großes Volumen von niedrigdichten, unstrukturierten Daten klassifiziert, die behandelt, programmiert und validiert werden müssen. Organisationen haben es mit Terabytes, Zettabytes und Petabytes von Daten aus verschiedenen Attributen wie sozialen, Verbraucherkanälen, Technik, Produkt, Qualitätssicherung und so weiter zu tun.

Es gibt eine Menge Daten da draußen – eine fast unverständliche Menge. Laut den neuesten Schätzungen werden täglich 328,77 Millionen Terabytes an Daten erzeugt, überwacht und konsumiert. Wenn Sie diese Zahl in Perspektive setzen, ist es wie eine Reise durch die gesamte Milchstraße.

Wenn Sie denken, dass diese Zahlen unverständlich sind, dann schauen Sie sich das an; Ein von Seagate in Auftrag gegebener und von IDC durchgeführter Bericht schätzt, dass das digitale Universum bis 2025 163 Zettabytes an Daten oder 163 Billionen Gigabytes erreichen wird.

2. Geschwindigkeit

Geschwindigkeit ist die Rate, mit der Daten über mobile und LAN-Netzwerke übertragen werden. Mit dem Anstieg von Technologien wie dem Internet der Dinge und 5G-Edge-Computing können Daten über große Bereiche übertragen werden. Sie werden in digitale Signale umgewandelt und über Transmission Control Protocol (TCP) oder Internet Protocol (IP) Anbieter übertragen. Der Empfänger wandelt digital in analog um und schreibt es auf die Festplatte oder speichert es im Speicher.

Die Geschwindigkeit, mit der das Internet der Dinge (IoT) große Operationen in der Welt automatisiert, ist verblüffend. Laut einem G2-Statistikartikel werden 55,7 Milliarden verbundene IoT-Geräte fast 80 Zettabytes an Daten erzeugen.

Ich liebe Analogien. Für mich expandiert das Big Data-Universum ähnlich wie unser physisches Universum aus Sternen, Planeten, Galaxien und dunkler Materie.

Big Data-Technologien und Metadaten (Daten über Daten) gepaart mit verschiedenen Arten von KI und maschinellem Lernen werden ihr volles Potenzial ausschöpfen, um das Universum zu einer selbstunterstützenden Maschine zu machen.

3. Wert

Big Data muss für den Zweck des Unternehmens von hohem Wert sein. Was auch immer Sie generieren, muss mit Ihrer gesamten ERP-Implementierung synchronisiert werden. Diese Daten werden langfristig alle Ihre Geschäftsprobleme beantworten. Datenbanken sollten speicherbar, cloud-kompatibel, abrufbar und mit externen Stakeholdern teilbar sein. Daten sind ein komplizierter Weg zu beschreiten. Manchmal können wertvolle Daten aufgrund ihrer unstrukturierten Form mit Ausreißern verwechselt werden. Es ist unerlässlich, ihren vollständigen Wert zu ermitteln, um sicherzustellen, dass Sie nicht einmal ein Körnchen wertvoller Daten verlieren. Dies kann durch maschinelle Lernsoftware oder Cross-Training von Produkt- und Datenteams erreicht werden.

Wert ist das einfachste V von Big Data. Es fragt: „Wie können wir diese Daten nutzen, um etwas Bedeutungsvolles für unsere Benutzer und das Unternehmen zu extrahieren?“ Big Data wird nicht viel Wert bringen, wenn es ohne Zweck analysiert wird.

Vertrauen Sie auf eine zuverlässige Datenattributionsquelle, während Sie Daten für Ihre Organisation sammeln. Ihre Daten müssen eine Geschichte über den Wert Ihrer Organisation auf dem Verbrauchermarkt erzählen. Die Reziprozität der Verbraucher und ihre Präferenz für Ihre Marke in Bezug auf Website-Cookies, Likes, Kommentare und Shares sind das, woran Sie arbeiten müssen, um zukünftige Marken-Trends vorherzusagen.

4. Wahrhaftigkeit

Hochgeschwindigkeits-, hochqualitative und hochskalierbare Datensätze werden nur bevorzugt, um optimale Geschäftsentscheidungen zu treffen. Nur hoch erreichbare und greifbare Daten können als Trainings-Eingabedaten gefüttert und bedeutungsvolle Ergebnisse erzeugen.

Wahrhaftigkeit bezieht sich auf die Genauigkeit der Daten. Nicht alle Daten sind präzise oder konsistent, und mit dem Wachstum von Big Data wird es immer schwieriger zu bestimmen, welche Daten tatsächlich Wert bringen. Ein gutes Beispiel für inkonsistente Daten sind soziale Mediendaten, die oft volatil sind und in die eine oder andere Richtung tendieren. Konsistente Daten wären Wettervorhersagen, die viel einfacher vorherzusagen und zu verfolgen sind.

5. Variabilität

Das interessanteste Merkmal von Big Data ist, dass es variabel ist. Ein Verbraucher kann eine Ware bevorzugen, aber im nächsten Moment zu einem völlig anderen Kauf wechseln. Die Abonnementmodelle oder Lizenzen im Internet ändern sich basierend auf dem Verbraucherinteresse. Zu bestimmen, wie schnell Ihre Big Data sich dreht, ist eine großartige Möglichkeit, das Markenverhalten zu lernen.

Zum Beispiel, wenn Sie Trends aus der medizinischen Akte eines Patienten vorhersagen, kann ein Datenelement mit den Salzen übereinstimmen, die ihm für ein aktuelles Set von Symptomen verschrieben wurden, mit denen er konfrontiert ist. Die medizinische Geschichte kann eine Zusammensetzung von n Anzahl klinischer Salze sein, die der Patient im Laufe der Jahre konsumiert haben könnte. Um den Verlauf der nächsten möglichen Diagnose zu studieren, müssen Sie alte Daten verarbeiten und behandeln. Die Variabilität medizinischer Daten hilft bei der Erstellung von Nanobots, einer wachsenden Ära der Gesundheits- und Medizintechnik heute.

6. Vielfalt

Die Vielfalt von Big Data bezieht sich auf die strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Big Data, die in Data Lakes und -Warehouses gespeichert werden. Es können Ganzzahlen, Arrays, Strings, Floats, Doubles oder Booleans sein. In der Vergangenheit konnten Daten aus Datenbanken und Tabellenkalkulationen gesammelt werden, aber jetzt hat eine riesige Flut von Social-Media-Traffic heterogene Datentypen mitgebracht. Likes, Kommentare, Shares, Rabatte, Engagement, SMS, Video- und Audioformate sind einige Beispiele für alarmierende Volumen sozialer Daten, die zusätzliche Verarbeitung benötigen, um Wert zu extrahieren.

Wie funktioniert Big Data?

Der Big Data-Markt beschleunigt sich mit ernsthaft atemberaubenden Geschwindigkeiten. Im Jahr 2014 war Big Data nur ein 18,3 Milliarden Dollar Markt. Laut der Umfrage von Markets and Markets würde Big Data mit dem Anstieg von Cloud-Speicher und Netzwerkkonnektivität seinen größten Sprung im Datenvolumen erleben. Der mit Big Data verbundene Umsatz betrug 2021 162,1 Milliarden Dollar und soll bis 2026 273,4 Milliarden Dollar bei einer CAGR von 11,0% erreichen.

Einer der Hauptgründe für diese Beschleunigung kann mit dem Internet der Dinge (IoT) in Verbindung gebracht werden. Zum Besseren oder Schlechteren sind Menschen ständig mit internetverbundenen Geräten oder Fernautomatisierung beschäftigt, die zum ständigen Datenfluss beitragen. Die IoT-Markgröße wird voraussichtlich bis 2026 650,5 Milliarden Dollar erreichen und jedes Jahr stetig wachsen.

Die Geräte, die wir heute besitzen, wie Smartphones, Laptops, Tablets, Smart-TVs, Spielkonsolen, Smartwatches, Ihr Amazon Echo und sogar selbstfahrende Fahrzeuge wie Tesla Autopilot, werden in Zukunft standardisiert sein. Technologien wie Objekterkennung und Mixed Reality würden einen Benutzer leicht zwischen realen und digitalen Umgebungen teleportieren.

Die Hardware selbst ermöglicht effizientere Möglichkeiten, Daten zu teilen, aber das eigentliche Volumen von Big Data kommt von der Art und Weise, wie wir mit diesen Geräten interagieren. Zum Beispiel kann ein tragbares Gerät, wie eine Smartwatch, alle Arten von Daten über Sie sammeln. Dieses Gerät kann Herzfrequenz, Schritte, Schlafqualität, Blutdruck und SPO2-Werte verfolgen.

Die einfache Verfügbarkeit von Daten führt auch zu einer branchenübergreifenden Nutzung. Biometrischer Druck, der zur Vorhersage von Wetterbedingungen verwendet wird, kann von Automobilen als Variablen verwendet werden, um tornado-sichere Autos zu entwerfen. Radioaktive Neuronen, die zur Gestaltung von Chemotherapie oder anderen Immuntherapien verwendet werden, könnten auch ein pharmazeutisches Medikament sein, das ein Patient als schmerzfreie Medikation konsumieren kann.

Während sich Big Data entfaltet und seine Decke ausbreitet, werden mehr maschinelle Lern- und Deep-Learning-Algorithmen es nutzen, um schnelle, effiziente und genaue Vorhersagen zu treffen. Seine einfache Verfügbarkeit kann sich als echte Herausforderung für die Zukunft der Menschheit herausstellen.

Arten von Big Data

Wir wissen, dass der Zustrom von mehr Geräten, Plattformen und Speicheroptionen nicht nur das Volumen der Daten erhöhen wird, sondern auch die Möglichkeiten, wie sie gespeichert, trainiert und produziert werden können.

Aber nicht alle Daten sind gleich geschaffen. Damit meine ich, dass die Art und Weise, wie Sie eine ID-Nummer in einer relationalen Datenbank speichern und suchen, völlig anders ist als das Extrahieren von Verkehrszahlen für Videoinhalte.

Eine Art von Daten ist das, was wir strukturierte Daten nennen, und eine andere wird unstrukturierte Daten genannt. Aber es gibt auch eine dritte Art von Daten, die halbstrukturierte Daten genannt wird. Lassen Sie uns die Unterschiede zwischen jedem Datentyp untersuchen.

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten sind größtenteils hochorganisiert in einer relationalen Datenbank. Relationale Daten werden in Form von (Structured Query Language) SQL-Abfragen gespeichert. Wenn Sie ein Stück Information innerhalb der Datenbank abrufen müssten, könnten Sie dies leicht mit einer schnellen "select*from Abfrage" tun.

Strukturierte Daten sind tatsächlich ziemlich ähnlich wie Maschinensprache, oder die einzige Sprache, die ein Computer verstehen kann. Diese Art von Daten sitzt ordentlich in einem festen Feld innerhalb eines Datensatzes oder einer Datei. Es bildet die erste Schicht der Datenbanknetzwerkarchitektur, wo Daten ordentlich verwaltet und in großen strukturierten Datenbanken gespeichert werden, um Feature-Tabellen zu erstellen.

Eines der häufigsten Beispiele für strukturierte Daten ist etwas, das Sie in einer Tabellenkalkulation sehen würden. Wenn Sie mit einem Studenten-Darlehensvertreter am Telefon sind und er Sie nach Ihrer persönlichen Identifikation fragt, arbeiten sie wahrscheinlich mit strukturierten Daten. Dies sind abhängige Variablen eines Excel-Blattes, die verwendet werden, um Datenbeziehungen und vorhergesagte Werte für Regression zu erstellen.

Unstrukturierte Daten

Es wäre schön, wenn alle Daten ordentlich strukturiert sein könnten, aber von Menschen generierte Daten wie Fotos in sozialen Medien, Voicemails, Textnachrichten und mehr sind hoch unstrukturiert und entsprechen nicht einem einzigen Datentyp.

Tatsächlich sind 80-90 Prozent aller Daten unstrukturiert – was erklärt, warum wir nur 3 Prozent der weltweiten Daten "taggen" konnten. Aber was bedeutet unstrukturiert? Es bedeutet Daten, die nicht leicht von Maschinensprache identifizierbar sind und nicht einem Standard-Datenbank- oder Tabellenkalkulationsformat entsprechen.

Sie könnten überrascht sein, aber die meisten unstrukturierten Daten sind tatsächlich textlastig. Es kann eine Reihe von Kommentaren zu einer Datenumfrage sein, automatisierte Rabatt-Workflows, die auf einer E-Commerce-Website laufen, und accountbasierte Marketingmaßnahmen für jede Verbraucherpräferenz. Was auch immer die Metriken sein mögen, es ist schwer, sie zu zerlegen, um das Verbraucherinteresse zu messen und potenzielle Einnahmen zu erzielen.

Es gibt auch maschinell generierte unstrukturierte Daten, die für Maschinen leichter zu verarbeiten sind. Ein Beispiel wären Satellitenbilder, die Wettervorhersagen erfassen, oder eine Marke, die spezifische monatliche Abonnementpläne betreibt, für die ein Verbraucher sich entscheiden kann.

Halbstrukturierte Daten

Die dritte Art von Daten liegt irgendwo zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten, auch bekannt als halbstrukturierte Daten.

Dinge wie XML-Sitemaps, RSS-Feeds oder E-Mails sind Beispiele für halbstrukturierte Daten, da sie zwar Tags wie Daten, Zeiten, Website-Informationen, Metadaten und Absender-/Empfängerinformationen enthalten, ihre Sprache jedoch nicht strukturiert ist. Diese Dokumente enthalten textuelle Informationen zu grundlegenden Attributen einer Website, wie Domainregistrierung, Domain-Score, Header und Subheader, URLs (no-follow und do-follow), wesentliche Dateien für Google-Crawler und so weiter.

Arten von Big Data-Analysen

Big Data-Analysen sind eine Möglichkeit, Merkmale und Datenbeziehungen aus großen Datenmengen zu extrahieren, sie basierend auf Merkmalen zu sortieren und sie in Trainingsmodulen zu verwenden, um schnelle und genaue Ausgaben zu extrahieren.

Unternehmen nutzen heutzutage Business-Intelligence-Software wie Power BI, um wichtige Entscheidungen zu analysieren, Datenquellen zu verwalten und unterstützende Anbieteraktionen zu ergreifen. Anbieterbeschwerden und Unterstützungsdaten können auch kohärent mit Power BI behandelt werden, das tiefgehende Einblicke in Produktmängel und -fehler bietet.

Big Data-Analysen betrachten auch mehr Rohdaten, um versteckte Muster, Markttrends und Kundenpräferenzen aufzudecken, um fundierte Vorhersagen zu treffen.

Deskriptive Analyse

Die deskriptive Analysetechnik erstellt einfache Berichte, Grafiken und andere Datenvisualisierungen, die es Unternehmen ermöglichen, zu verstehen, was zu einem bestimmten Zeitpunkt passiert ist. Es ist wichtig zu beachten, dass sich die deskriptive Analyse nur auf Ereignisse bezieht, die in der Vergangenheit passiert sind.

Es passiert, um Ihre Daten in Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Alpha-Level, Konfidenzgraphen und Balkendiagrammen neu zu verwenden, um zu bestimmen, welche Aktion einflussreich ist und welche Hypothese der Datenanalyse entspricht.

Diagnostische Analyse

Die diagnostische Analysetechnik gibt tiefere Einblicke in ein spezifisches Problem, während die deskriptive Analyse eher einen Überblick bietet. Unternehmen können die diagnostische Analyse nutzen, um zu verstehen, warum ein Problem aufgetreten ist. Diese Analyse ist etwas komplexer und kann sogar Aspekte von KI oder maschinellem Lernen beinhalten.

Unternehmen führen vollständige Gesundheitsdiagnosen und Überwachung von maschinellen Lernmodellen durch, um ihre Anwendbarkeit in verschiedenen Geschäftsanwendungen zu überprüfen. Aufgrund der ursprünglichen Fallstricke und des Ressourcenverbrauchs in der Diagnosephase entscheiden sich Unternehmen für maschinelles Lern-Operationalisierung von MLOps, um vollwertige ML-Automatisierung durchzuführen, die Zeit, Bandbreite, Kosten und Ressourcen spart.

Prädiktive Analyse

Prädiktive Analyse ist eine Abkürzung für den maschinellen Lernalgorithmus, da er erwartete Trends in beobachtete Daten umwandelt. Es ist die Sprache, die von Geschäftsanalysten verwendet wird, um die Aufdeckung von Datentrends, Datensätzen und entscheidenden Techniken zu beschreiben, um Geschäftsprognosen zu erstellen.

Prädiktive Analyse ist eine Form der fortgeschrittenen Analyse, die Trends und Anomalien in Daten erkennt, um Ausgaben auszugleichen. Zum Beispiel kann in der Katastrophenvorhersage die prädiktive Analyse die Temperatur von tektonischen Platten, biometrischen Druck und andere verwandte Faktoren messen, um das Auftreten von Erdbeben vorherzusagen.

Durch die Kombination fortschrittlicher prädiktiver Algorithmen mit KI und maschinellem Lernen können Unternehmen möglicherweise vorhersagen, was als nächstes wahrscheinlich passieren wird. Eine fundierte Antwort über die Zukunft geben zu können, kann einem Unternehmen viel Wert bringen. Prädiktive Analyse ist nützlich für Nachfrageprognosen, Risikoplanung und Katastrophenwiederherstellung.

Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse Technik ist extrem komplex, weshalb sie noch nicht weit verbreitet ist. Während andere Analysetools verwendet werden können, um Ihre eigenen Schlussfolgerungen zu ziehen, liefert die präskriptive Analyse Ihnen tatsächliche Antworten. Ein hohes Maß an maschineller Lernreife und Infrastrukturbandbreite ist für diese Berichte erforderlich.

Beispiele für Big Data

Daten sind heutzutage in fast jedem Teil unserer Gesellschaft verwoben. Ob es ein Benutzer ist, der seinen Facebook-Status über ein mobiles Gerät aktualisiert, oder ein Unternehmen, das Daten nutzt, um die Produktfunktionalität zu verbessern, wir alle tragen zum Universum von Big Data bei.

In einem von Tableau gesponserten Bericht der Economist Intelligence Unit sagten 76 Prozent der Befragten, dass Datenanalysen ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Mehr datengetriebene Unternehmen in allen Branchen tauchen ständig auf. Hier ist, was einige Branchen mit all diesen Daten vorhaben.

Telekommunikation

Mit Milliarden von Mobilfunknutzern weltweit ist die Telekommunikation reif für Big Data-Innovation. Durch die Nutzung von Big Data-Analysen könnten Dienstanbieter sich schneller von einem Netzausfall erholen, indem sie die Ursache mit Echtzeitdaten ermitteln. Analysen können auch angewendet werden, um genauere und personalisierte Möglichkeiten zur Abrechnung von Kunden zu entdecken. Stimmungsdaten aus sozialen Medien, geospatiale Daten und andere mobile Daten können verwendet werden, um gezielte Medien- und Unterhaltungsoptionen anzubieten.

Finanzdienstleistungen

Mehr Banken bewegen sich weg von einer produktzentrierten Ausrichtung und konzentrieren sich darauf, kundenorientiert zu sein. Big Data kann helfen, Kundenpräferenzen durch einen Omnichannel-Kommunikationsansatz zu segmentieren. Die offensichtlichste Verwendung von Big Data in Finanzdienstleistungen ist die Betrugserkennung und -prävention. Big Data-Analysen und maschinelles Lernen können die Tendenzen eines Kunden untersuchen und sie von ungewöhnlichen Kontoaktivitäten oder -verhalten unterscheiden.

Die drei beliebtesten Anwendungsfälle von Big Data in Finanz- und Bankdienstleistungen sind:

• Explosives Datenwachstum
• Betrugs- und Risikoerkennung
• Umsatzsteuer- und Compliance-Vorschriften

Gesundheitswesen

Wir haben erwähnt, wie Smartwatch-Daten für personalisierte Patientenversorgung und angepasste Krankenversicherungsraten verwendet werden könnten. Prädiktive Analyse kann phänomenale Anwendungen in der Gesundheitsanalyse Industrie haben – was eine frühere Diagnose von Krankheiten und schmerzfreie Möglichkeiten zur Behandlung ermöglicht. Ein Blick in den Hintergrund eines früheren Patienten, die Geschichte von Allergien und Krankheiten und Behandlungskreisläufe kann eine verlängerte Diagnose für einen Patienten mit besseren Chancen auf Genesung von einer Krankheit entwerfen.

Schauen Sie sich an, wie blutschwimmende Nanobots, die in medizinische Kapseln injiziert werden, durch einen endoskopischen Trakt von Menschen reisen und betroffene Zellen töten.

                                                                                 Quelle: G2

Bildung

Ein Bildungsmodell passt nicht zu allen Schülern. Einige sind visuelle Lerner; andere sind Audio-Lerner. Einige bevorzugen online, während andere während persönlicher Vorlesungen aufblühen. Big Data-Analysen können verwendet werden, um individuellere Lernmodelle für alle Schüler zu erstellen. Big Data wird auch auf College-Campus verwendet, um Abbrecherquoten zu reduzieren, indem Risikofaktoren für Schüler identifiziert werden, die in ihren Klassen zurückfallen.

Big Data baut erfahrungsbasierte Lernumgebungen auf, um Schüler in Echtzeit zu trainieren, indem physische und digitale Umgebungen in eine 3D-Simulation zusammengeführt werden. Schauen Sie sich dieses Beispiel an:

                                                                               Quelle: NTLTP

Zukunft von Big Data

Der Big Data-Markt hat aus gutem Grund ein enormes Wachstum erfahren. Mehr Unternehmen erkennen die Bedeutung eines datengetriebenen Marketings und eines allgemeinen Geschäftsansatzes nicht nur für interne Prozesse, sondern auch zur Verbesserung der Erfahrungen ihrer Kunden.

Aufkommende Technologien wie KI, maschinelles Lernen und NLP nutzen Big Data, um neue Produkte, Benutzererfahrungen, Kosteneffizienzen und mehr zu entwickeln.

Wohin gehen wir von hier aus? Was ist die Zukunft von Big Data? Obwohl das Bild nicht vollständig klar ist, haben wir einige Ideen.

Basierend auf IDC-Forschung können wir vorhersagen, dass IoT den größten Teil dieses Wachstums antreibt. Bis 2025 wird die gesamte Basis installierter IoT-Einheiten 30,9 Milliarden Einheiten erreichen, ein massiver Anstieg von 13,8 Milliarden Einheiten im Jahr 2021! Heim- und Netzwerkautomatisierung werden ein neues Hoch erreichen und die globale Belegschaft in eine Hypersphäre geteilter Daten binden.

Einer der Hauptgründe für diesen Anstieg der Interaktionen ist der Anstieg von Spracherkennung und konversationeller Benutzeroberflächen. Genießen Sie es, mit Siri oder Alexa zu chatten? Gute Nachrichten: Bereiten Sie sich darauf vor, in naher Zukunft viele weitere dieser Freunde zu finden.

Aber IoT wird nicht nur die Benutzer-zu-Gerät-Interaktionen erhöhen; es wird auch eine entscheidende Rolle in Maschine-zu-Maschine (M2M) Interaktionen spielen. Sensoren werden eine treibende Technologie sein, die Maschinen mit dem Internet verbindet. Wir werden Daten aus M2M-Interaktionen nutzen, um den menschlichen Einfluss auf die Umwelt, Waldbrände, Erdbeben und andere Naturkräfte zu überwachen.

Während Big Data weiterhin entscheidend für Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung sein wird, sind die Einsätze höher, wenn wir uns auf Daten für Dinge wie selbstfahrende Autos oder automatisierten Massentransport verlassen. Damit dieser Traum Wirklichkeit wird, müssen die Datenwahrhaftigkeit verschiedener Geschäftsstrategien und Chancenpläne erfasst, analysiert und in Entscheidungen übersetzt werden.

"Groß" ist eine Untertreibung für Daten

Das Aufkommen von Big Data hat die Kundenorientierung in den Vordergrund gerückt. Big Data hilft Unternehmen, schnellere, kalkulierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Nutzung von Big Data-Analysen können wir vorhersagen, wo zukünftige Probleme auftreten und wie wir sie mit agilen Lösungen angehen können. Dies hat uns sicherlich auf einen Fahrplan beschleunigter Innovation gebracht.

Erfahren Sie, wie Data Warehousing Kundenbeschwerden und Helpdesk-Eskalationen viel effizienter bewältigt als traditionelle Abfragemanagementsysteme.

Dieser Artikel wurde ursprünglich 2018 veröffentlicht. Der Inhalt wurde mit neuen Informationen aktualisiert.