Из-за увеличения количества транзакций компании создали огромное хранилище данных, содержащих эти транзакции. Следовательно, необходима бизнес-информация, идеи и разведданные. Менеджеры компаний принимали решения на основе данных и фактов, а не на основе опыта или учреждения. Создание интеллекта вокруг бизнес-целей и их операционных нюансов был успешным.
За последнее десятилетие компании перешли в цифровую эпоху, автоматизировав свои процессы. Приложения для работы с большими данными могут выявлять скрытые закономерности и тенденции для компаний, которые хотят лучше понять поведение своих пользователей и клиентов. Компании могут использовать эти идеи для поиска направлений инноваций и предоставления конкурентных преимуществ, предлагая продукты и услуги раньше конкурентов.
В этой статье мы обсудим примеры больших данных в целом и аналитику больших данных, а также рассмотрим семь различных примеров применения больших данных.
Что такое большие данные?
Данные, которые имеют большее разнообразие, поступают с большей скоростью и содержат больший объем, называются большими данными. Другими словами, это то, что известно как три V. Наборы данных, которые являются большими и сложными, особенно те, которые поступают из новых источников, могут быть описывается как большие данные. Наборы данных настолько велики, что традиционное программное обеспечение для обработки данных не может с ними справиться. Однако эти огромные объемы данных могут решить ранее невозможные бизнес-задачи. Чтобы эффективно использовать эти большие наборы данных, организациям необходимо применять инновационные методы извлечения данных. Эффективный веб-скрейпинг требует не только технических навыков, но и прочная основа в обработке данных и анализ для получения значимых идей. Объединяя эти навыки, компании могут раскрыть весь потенциал больших данных и стимулировать рост.
Большая аналитика данных
Аналитика больших данных подразумевает изучение больших данных с целью выявления информации, которая может помочь организациям принимать обоснованные бизнес-решения, например, скрытые закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клиентов.
Организации могут анализировать наборы данных и собирать новую информацию, используя технологии и методы анализа данных. Запросы бизнес-аналитики дают ответы на основные вопросы бизнес-аналитики (BI).
В контексте аналитики аналитика больших данных — это форма расширенной аналитики, которая включает в себя сложные приложения для работы с большими данными и примеры, сопровождающие расширенные функции, такие как прогностические модели, статистические алгоритмы и анализ «что если», которые поддерживаются системами расширенной аналитики.
Аналитика больших данных: почему это важно?
Используя системы и программное обеспечение для анализа больших данных, организации могут принимать решения на основе данных, которые улучшат результаты бизнеса за счет принятия решений на основе данных. Из этого может возникнуть несколько преимуществ, включая более эффективный маркетинг, новые возможности получения дохода, персонализацию клиентов и повышение операционной эффективности. При эффективном использовании эти преимущества могут обеспечить конкурентное преимущество перед конкурентами.
Преимущества аналитики больших данных
Аналитика на основе больших данных может обеспечить следующие преимущества:
• Возможность анализировать большие объемы данных из множества различных источников, в различных форматах и типах, за короткое время.
• Принятие стратегических решений можно улучшить за счет понимания систем цепочки поставок, операций и других аспектов стратегического планирования.
• Эффективность и оптимизация бизнес-процессов могут привести к экономии средств.
• Если вы лучше понимаете потребности, поведение и настроения клиентов, это может привести к получению более качественной маркетинговой информации и информации о разработке продукта.
• При больших размерах выборки данных можно разработать новые, более обоснованные стратегии управления рисками.
7 лучших примеров применения больших данных в 2025 году
В этой статье мы перечислим 7 крупнейших отраслей, в которых применяются приложения для обработки больших данных:
1. Маркетинг и реклама с использованием больших данных
Анализ больших данных может быть очень полезен в нескольких областях маркетинга и рекламы, и это одна из них. Вы, вероятно, видели использование больших данных в рекламе на Facebook или Instagram, если вы когда-либо видели его. Вот несколько более конкретных примеров, которые мы можем рассмотреть более подробно.
Netflix
У Netflix более 150 миллионов подписчиков, и компания собирает информацию о каждом из них. Пользователи могут видеть, что они смотрят, когда они это смотрят, какое устройство они используют, если шоу поставлено на паузу, и как быстро они заканчивают серию. Часто люди смотрят одни и те же сцены дважды, поэтому они делают их скриншоты. Почему так происходит?
Netflix может создавать индивидуальные профили пользователей на основе всей этой информации. Их эффективность в выборе фильмов и телешоу впечатляет, поскольку они могут адаптировать опыт в соответствии с предпочтениями пользователей. Данные, которые собирает Netflix, помогают им решать, какие шоу будут следующими для комиссии, несмотря на то, что вы могли прочитать в статьях о том, что он тратит деньги на новые шоу. Netflix освоил будущее измерений. Мир, в котором пользователи контролируют, сколько данных они предоставляют и в какой форме. Известные как данные нулевой стороны, клиенты с радостью делятся своими предпочтениями, чтобы им предлагали фильмы, которые они, скорее всего, предпочтут.
Amazon
Компания собирает много информации о своих пользователях, как это делает Netflix. Их данные включают в себя то, что пользователи покупают, как часто (и как долго) они просматривают, и даже оставляют ли они отзывы клиентов (полезно для анализа настроений). Используя адрес выставления счета, Amazon может даже оценить доход человека.
Amazon может генерировать узкоспециализированные сегментированные профили пользователей на основе всех этих данных, собранных у миллионов пользователей. Затем их маркетинг может быть таргетирован на основе привычек просмотра пользователей с помощью предиктивной аналитики. Используя это, мы предлагаем, что вы, возможно, захотите купить дальше, и группируем продукты вместе, чтобы вы могли совершать покупки более эффективно.
2. Банковское дело и ценные бумаги
Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) использует подход Big Data для мониторинга активности на финансовом рынке. В настоящее время они используют сетевую аналитику и обработку естественного языка для выявления незаконной торговли на финансовых рынках.
«Крупные игроки» финансовых рынков, такие как высокочастотные трейдеры, банки, хедж-фонды, аналитики настроений и прогностические модели, используют большие данные для торговой аналитики в высокочастотной торговле, аналитики поддержки принятия торговых решений, измерения настроений и прогностической аналитики.
Аналитика рисков также в значительной степени опирается на большие данные в этой отрасли, например, в борьбе с отмыванием денег, управлении корпоративными рисками и системе «Знай своего клиента».
Для обеспечения безопасности и соответствия этим операциям клиенты проходят множество процессов проверки, включая биометрическую аутентификацию, проверку документов, проверку возраста и мониторинг транзакций. Они известны как процесс проверки KYC, в то время как процесс проверки для AML включает в себя более широкую проверку заявителя и его исторических транзакций для соблюдения требований проверки на отмывание денег.
3. Развлечения, СМИ и коммуникации
Организации в этой отрасли одновременно анализируют данные о клиентах и поведенческие данные для создания подробных профилей клиентов, которые можно использовать для:
• Разные целевые аудитории требуют разных типов контента
• Предоставлять рекомендации по контенту по запросу на основе предпочтений пользователя
• Показатели производительности используются для измерения эффективности контента.
Одним из наиболее ярких примеров анализа настроений в реальном времени является то, что предоставляется пользователям ТВ, мобильных устройств и веб-сайтов во время чемпионата Уимблдона (видео на YouTube), где большие данные используются для предоставления подробного анализа настроений пользователей во время матчей.
Музыкальный стриминговый сервис Spotify использует аналитику Hadoop Big Data для сбора данных миллионов пользователей по всему миру. Затем он анализирует данные, чтобы предоставить пользователю обоснованные музыкальные рекомендации.
Amazon Prime, предлагающий своим клиентам музыку, видео и книги для Kindle, в значительной степени зависит от больших данных. Infochimps, Splunk, Pervasive Software и Visible Measures — вот лишь некоторые из компаний, работающих с большими данными в этой отрасли. разработчики Scala.
4. Поставщики медицинских услуг
Потенциал больших данных в сфере здравоохранения распространяется на фармацевтические компании и поставщиков медицинских продуктов. От диагностики и лечения заболеваний до профилактики заболеваний и отслеживания заболеваний доступны огромные объемы данных.
Электронные медицинские отчеты
Мы записываем все в наших медицинских записях, включая демографические данные, семейные истории и диеты. Было время, когда эта информация была доступна на бумаге, что делало ее менее ценной. Электронные медицинские карты (EHR) сейчас создаются во всем мире благодаря оцифровке этих данных. В электронных медицинских картах есть большой потенциал, включая лучшая электронная медицинская карта для психиатрии.
В повседневной жизни они помогают врачам получать напоминания или предупреждения о пациентах (например, о проверках лекарств). Кроме того, клинические исследователи могут также выявлять корреляции между такими вещами, как болезнь, образ жизни и окружающая среда с ЭМКИнформирование о новых вмешательствах и изменениях в политике правительства в области здравоохранения кардинально меняют то, как мы выявляем, предотвращаем и лечим заболевания.
Носимые устройства
Поставщики медицинских услуг постоянно ищут более быстрые, дешевые и эффективные методы лечения. Носимые устройства имеют решающее значение. Возможно отслеживание пациентов в режиме реального времени. Эти данные в режиме реального времени могут быть дополнительно интегрированы в облако разработка программного обеспечения для страхования, расширяя возможности страховщиков по оценке рисков для здоровья и предоставлению персонализированных рекомендаций по страхованию. Врачи могут контролировать артериальное давление пациентов дома с помощью кардиомонитора, а не полагаться на быстрые больничные тесты. Если есть, врачи могут быстро вмешаться.
Более того, поставщики медицинских услуг могут улучшить свои продукты, используя инструменты аналитики больших данных для сбора данных от бесчисленных пациентов. Деньги и жизни в конечном итоге сохраняются.
Отслеживание болезней
Отслеживание заболеваний — еще одно применение больших данных в здравоохранении. Текущее Пандемия коронавируса служит примером этого. Правительства изо всех сил пытаются запустить системы отслеживания и прослеживания, чтобы остановить распространение коронавируса. Китайское правительство установило тепловые детекторы для выявления пациентов с лихорадкой на железнодорожных станциях.
Требование использовать идентификацию перед использованием общественного транспорта позволяет властям быстро оповещать тех, кто подвергся воздействию. Китайское правительство также использует камеры видеонаблюдения и мобильные данные для отслеживания тех, кто нарушил карантин. Большие данные действительно вызывают проблемы с конфиденциальностью, но подход Китая, тем не менее, демонстрирует свою силу.
5. образование
До недавнего времени существовала тенденция рассматривать образование как универсальное предложение. Теперь, когда компании используют большие данные, это уже не так. Образовательный опыт улучшается школами, колледжами и поставщиками технологий.
Сокращение количества отсева
Большие данные были приняты Университетом Пердью в Индиане одними из первых. Используя сигналы, Пердью разработал систему раннего вмешательства, помогающую предсказывать академические и поведенческие проблемы у студентов. Пердью смог точно предсказать показатели отсева, применив предиктивное моделирование к данным студентов (таким как подготовка к занятиям и вовлеченность).
Если требовалось действие, студенты и преподаватели уведомлялись, что позволяло колледжу вмешаться. Вероятность отчисления снизилась на 21% в исследовании, включавшем несколько курсов Signals.
Улучшение процесса обучения
Некоторые поставщики образовательных технологий используют большие данные. Британская компания Sparx разработала математическое приложение для детей. Приложение улучшает обучение учеников с помощью машинного обучения, персонализированного контента и аналитики данных. Каждый ученик получает наиболее релевантный контент на основе своих предыдущих ответов с помощью адаптивного алгоритма с более чем 32,000 XNUMX вопросов.
Предоставляя обратную связь в режиме реального времени, ошибки могут быть немедленно устранены. Sparx также получает более широкое представление о моделях обучения и подводных камнях учащихся, собирая данные от своих пользователей из разных школ.
Улучшение методов обучения
Большие данные использовались для улучшения методов обучения другими поставщиками образовательных технологий. Аналитическое приложение DIBELS используется учителями начальной школы Рузвельта в Сан-Франциско. Учителя могут видеть, где их ученикам нужна помощь, основываясь на данных приложения об их привычках чтения. Учителя могут нацеливать обучение там, где агрегация данных по всем ученикам больше всего в этом нуждается. Педагогам также рекомендуется задуматься.
6. Правительство
Существует множество примеров применения больших данных в государственных службах, таких как разведка нефти, анализ финансового рынка, выявление мошенничества, медицинские исследования и охрана окружающей среды.
Вот несколько примеров приложений для работы с большими данными:
• Данные из неструктурированных источников используются Управлением социального обеспечения (SSA) для анализа большого количества заявлений о социальной инвалидности. Медицинская информация обрабатывается быстро и эффективно с помощью аналитики для более быстрого принятия решений и обнаружения подозрительных или мошеннических заявлений.
• Управление по контролю за продуктами и лекарствами (FDA) использует данные из Big Data для обнаружения и изучения закономерностей заболеваний, связанных с продуктами питания. Следовательно, возможно более быстрое лечение и меньше смертей.
• Департамент внутренней безопасности использует большие данные для нескольких целей. Правительство использует большие данные для защиты страны, анализируя данные из различных агентств.
Пример
Департамент по контролю за продуктами питания и лекарственными средствами (FDA), являющийся частью федерального правительства Соединенных Штатов Америки, использует анализ больших данных для выявления закономерностей и ассоциаций с целью изучения и выявления ожидаемых или неожиданных случаев возникновения заболеваний пищевого происхождения в будущем.
7. Розничная и оптовая торговля
Розничные и оптовые магазины продолжают собирать большие данные из программ лояльности клиентов, системы торговых точек, запасы товаров на складе и местная демография.
Microsoft, Cisco и IBM представляют Big Data примеры для розничной торговли на конференции розничной торговли Big Show в Нью-Йорке в 2014 году, в том числе:
• Анализируя модели покупок, местные события и другие данные, можно добиться оптимального подбора персонала.
• Сокращение случаев мошенничества
• Своевременный анализ запасов
Использование социальных сетей в традиционных магазинах имеет отличный потенциал и продолжает медленно расти. Клиенты привлекаются через социальные сети, удерживаются через социальные сети, а продукты продвигаются через социальные сети.
Заключение
В этом блоге были продемонстрированы некоторые примеры практического применения больших данных. Большие данные — горячая тема в наши дни, и это неудивительно, учитывая все их применения. Важно помнить, что большие данные — это не то, сколько данных собрала организация; это то, что они будут с ними делать.
Решения Big Data позволяют легко и эффективно анализировать большие данные. Многие отрасли используют эти решения Big Data, чтобы извлечь выгоду из огромных объемов доступных данных. Для сбора данных одним из лучших инструментов, которые вы можете использовать, является Crawlbase, инструмент для веб-скрапинга, позволяющий эффективно и экономя время извлекать большие объемы данных из Интернета.
