10 najlepszych przypadków użycia i zastosowań analizy Big Data dla globalnych branż

Czy zdajesz sobie sprawę, jak ważne są dane dla organizacji i jaki wpływ mogą mieć? Cóż, miliony organizacji na całym świecie w dużym stopniu polegają na danych. Dane można uznać za walutę dzisiejszego krajobrazu cyfrowego, ponieważ bez nich rozwój i rozwój przedsiębiorstw byłby dużym wyzwaniem. Jest obecny w wielu formach wokół nas, począwszy od danych kontaktowych po wysoce poufne dane rządowe. Dane są tak ważnym aktywem dla firm, że mogą zainwestować miliony dolarów w zabezpieczenie ich przed zagrożeniami zewnętrznymi i nieoczekiwaną utratą danych. Można zatem śmiało stwierdzić, że utrata danych dla organizacji może mieć katastrofalne skutki. Ale teraz pojawia się pytanie, dlaczego dane są tak ważne i czym właściwie są duże zbiory danych?

Za pośrednictwem tego bloga odkryjemy złożony świat dużych zbiorów danych, w tym przypadki ich wykorzystania w różnych światowych branżach. Dodatkowo zbadamy, w jaki sposób analiza dużych zbiorów danych może pomóc tym sektorom. Duże zbiory danych to główna siła stojąca za globalną rewolucją cyfrową, dlatego niezwykle istotne jest zrozumienie ich natury i zastosowań. Co więcej, musimy zrozumieć ten skomplikowany temat w prostych słowach. Zanim jednak przejdziemy do tematu, musimy zrozumieć, jaka jest skala big data i jaka jest jego obecność na rynku.

• Według różnych badań i analiz oczekuje się, że do 2026 r. globalna branża big data osiągnie wycenę na poziomie 268,4 miliarda dolarów.
• Firmy w dalszym ciągu wytwarzają rocznie ogromne ilości danych; przewiduje się, że do roku 2025 całkowita ilość danych wytwarzanych, zapisywanych i wykorzystywanych na całym świecie przekroczy 180 zettabajtów.
• W 2023 r. 91,9% firm odnotowało zauważalny zwrot z wysiłków związanych z danymi i analityką.

Jak widzieliśmy, nasze środowisko jest wypełnione ogromną ilością danych. Co więcej, ilość już istniejących danych powiększa się codziennie o miliony zettabajtów. Przyjrzyjmy się więc szczegółom, aby zrozumieć big data i przypadki jego zastosowania w międzynarodowych przedsiębiorstwach.

Podstawy Big Data i analityki Big Data

Big data odnosi się do dużego zbioru nieustrukturyzowanych danych, które nie zostały jeszcze przeanalizowane i uproszczone. Dane te są generowane w bardzo dużej ilości i bardzo szybkim tempie. Co więcej, dane te stają się coraz większe, jeśli nie są przetwarzane terminowo. Dane te mogą być generowane z różnych mediów, takich jak:

• Informacje zebrane z serwisów społecznościowych, takich jak Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn i inne
• Informacje z kilku sklepów internetowych pokazujące wzorce zakupów i interakcje z klientami
• Instytucje publiczne i rządowe udostępniają wiele rodzajów informacji, w tym dane dotyczące spisów powszechnych, kryminalne, gospodarcze, edukacyjne, zdrowotne i środowiskowe.
• Dane transportowe: szczegółowe informacje na temat pojemności, marki i modelu pojazdu, dostępności i przebytej odległości, a także inne aspekty danych transportowych.
• Dane z wyszukiwarek: Wyszukiwarki posiadają obszerne bazy danych zawierające informacje.

Teraz, gdy zrozumieliśmy podstawy danych i różnych źródeł, z których można je wygenerować, przejdźmy do podstaw analityki dużych zbiorów danych.

Poznanie analityki Big Data

Jak wykazano wcześniej, duże zbiory danych to po prostu bardzo duże ilości nieustrukturyzowanych danych, które należy przetworzyć i przeanalizować. Czynność porządkowania, oceniania i przekształcania ogromnych ilości nieustrukturyzowanych danych w przydatne informacje nazywana jest analizą dużych zbiorów danych. Analiza dużych zbiorów danych jest niezbędna, aby uwidocznić różne wzorce i wnioski, które można znaleźć na podstawie ogromnych ilości danych. Te spostrzeżenia oparte na dużych zbiorach danych mogą pomóc firmom skutecznie projektować i wdrażać szereg strategii oraz pozostać o krok przed rywalami w epoce intensywnej konkurencji. Wiele różnych typów organizacji może wykorzystywać te dane do tworzenia strategii marketingowych lub usprawniania operacji.

Przypadki użycia analizy Big Data dla różnych branż

1. Handel detaliczny i elektroniczny

Ponieważ wiele stron internetowych obsługuje sprzedaż towarów i usług online, dane zebrane na tych stronach są ogromne. Dane te mogą zawierać kluczowe informacje, takie jak trendy zakupów konsumenckich, wahania cen, popyt i podaż, trendy reklamowe, zwroty i wymiany, opinie sprzedawców i wiele innych danych. Dodatkowo dane te mogą zawierać różne ukryte wzorce i spostrzeżenia, które mogą wcześniej nie być widoczne dla organizacji.

Za pomocą analizy dużych zbiorów danych organizacje zajmujące się handlem elektronicznym i handlem detalicznym mogą opracowywać produkty, na które istnieje duże zapotrzebowanie. Dodatkowo mogą wypuścić te produkty na rynek w szczycie sezonu, aby uzyskać maksymalne korzyści. Co więcej, organizacje mogą również pójść o krok do przodu, zapewniając spersonalizowane i hiperspersonalizowane usługi oraz doświadczenia klientów. Mogą usprawnić podróże klientów i zająć się kluczowymi zdarzeniami, takimi jak skargi klientów i odpływ klientów.

2. Usługi bankowe i finansowe

Banki codziennie tworzą nowe konta i każdego dnia dokonują miliarda transakcji. Dlatego dla banków i innych instytucji finansowych bardzo ważne jest uważne monitorowanie tych danych. Nie można zaprzeczyć, że codziennie ma miejsce znaczna liczba oszustw i nielegalnej działalności. Z tego powodu banki i inne organizacje finansowe muszą przeglądać dużą ilość danych, aby zidentyfikować wszelkie nietypowe lub niezgodne z prawem zachowania, które mogą zagrozić systemowi finansowemu.

Pomaga to bankom w utrzymaniu dobrego i zdrowego systemu finansowego, a także chroni je przed nieuczciwą działalnością. Co więcej, banki mogą stworzyć i wdrożyć kompleksowy plan zarządzania ryzykiem, który może chronić je przed nieprzewidzianymi zagrożeniami. Co więcej, banki mogą wprowadzić więcej produktów inwestycyjnych, zmodernizować istniejące produkty lub zaprzestać wycofywania produktów, które nie przynoszą wysokich zysków.

3. Podróże i turystyka

Świat był świadkiem nagłego wzrostu turystyki po pandemii Covid. Dzięki temu branża turystyczna i turystyczna przeżywa ciągły rozkwit. Zaraz po samolotach, autobusy, taksówki, pociągi, a także autostrady i szlaki wodne są najpowszechniej używanymi środkami transportu. Źródła te mogą generować duże ilości danych, które mogą ujawnić najpopularniejsze miejsca turystyczne, statystyki dotyczące godzin szczytu podróży i liczby odwiedzających. Wiele firm zajmujących się podróżami i turystyką może wykorzystać tę ogromną ilość danych do ulepszenia i optymalizacji swoich pakietów wakacyjnych zgodnie z trendami rynkowymi.

Co więcej, wiele linii lotniczych i prywatnych przewoźników kolejowych może również optymalizować swoje taryfy i wdrażać bardziej efektywne systemy cenowe. Ponadto hotele na całym świecie mogą korzystać z analiz predykcyjnych, aby przewidywać sezonowy popyt i lepiej przygotowywać się na nagłe wzrosty lub spadki ruchu turystycznego. Może to przynieść korzyści nie tylko branży turystycznej, ale także turystom na całym świecie.

4. Lotnictwo

Musiałeś wiele słyszeć o skrzynkach blokowych, do których zespół dochodzeniowy próbuje uzyskać dostęp po każdym zdarzeniu. „Czarna skrzynka” to po prostu urządzenie rejestrujące krytyczne dane lotu. Może to być kierunek lotu, prędkość, wysokość, prędkość wznoszenia i opadania, plan lotu i konfiguracja statku powietrznego. Może także rejestrować różne działania załogi podczas lotu. CVR (Cockpit Voice Recorder) dodatkowo rejestruje wszystkie rozmowy załogi i kontrolera ruchu lotniczego. Ponieważ codziennie na całym świecie odbywają się tysiące lotów, dane rejestrowane przez block box są ogromne.

Linie lotnicze mogą analizować te dane i obserwować wzorce, aby analizować działanie różnych systemów i podzespołów samolotu. Dodatkowo mogą wykorzystywać dane z wypadków do formułowania bardziej rygorystycznych środków bezpieczeństwa i egzekwowania list kontrolnych, które zminimalizują ryzyko wypadków. Dzięki temu nie tylko podróż lotnicza będzie bezpieczna, ale także zapewni optymalne funkcjonowanie samolotu.

5. Motoryzacja

Globalni producenci samochodów konkurują ze sobą, aby tworzyć nowe pojazdy, które nie tylko mają najnowsze funkcje, ale także przewyższają konkurencję. Przemysł motoryzacyjny, który łączy kilka odrębnych branż, ma wiele zastosowań w analizie dużych zbiorów danych, niezależnie od tego, czy jest to strategia marketingowa, czy badania i rozwój. Przemysł motoryzacyjny, istotny element obsługiwanych przez siebie ekosystemów publicznych i prywatnych, codziennie generuje ogromne ilości danych.

Dane te można wykorzystać do śledzenia i monitorowania wydajności samochodu, badania jego potrzeb lub sprawdzania, dlaczego klienci narzekają. Co więcej, dane te mogą przewidywać trendy rynkowe w zakresie produkcji, sprzedaży i technologii przedsiębiorstw motoryzacyjnych.

6. Opieka zdrowotna

Sektor opieki zdrowotnej to ogromna branża, która generuje ogromne ilości danych niezbędnych dla badań, firm ubezpieczeniowych, placówek medycznych, rządów i osób prywatnych. Dane te mogą obejmować dokumentację pacjenta, historię medyczną, dokumentację ubezpieczeniową i tak dalej. Ponadto może uwypuklić różne trendy pokazujące rozprzestrzenianie się wirusa lub choroby.

Analityka dużych zbiorów danych, jeśli jest właściwie stosowana, może analizować ogromne bloki danych i umożliwiać badaczom medycyny pozyskiwanie środków medycznych z całego świata, a także tworzenie skuteczniejszych i bardziej ukierunkowanych programów leczenia. Ponadto można wykorzystać te dane do przewidywania wybuchów pandemii lub epidemii w celu powstrzymania ich zaciekłości.

7. Rząd i egzekwowanie prawa

Organy ścigania i organizacje rządowe w dużym stopniu polegają na danych, ponieważ są one dla nich jednym z najważniejszych zasobów. Dane te mogą generować wiele źródeł, takich jak kamery ciała, nagrania CCTV, satelity, systemy publiczne, rejestracje, certyfikaty i media społecznościowe. Co więcej, agencje rządowe mogą również kupować dane od organizacji prywatnych, co ostatecznie może skutkować powstaniem ogromnej bazy danych.

W tym przypadku analizę Big Data można wykorzystać do przewidywania oszustw konsumenckich, zmian politycznych i śledzenia bezpieczeństwa granic. Ponadto rządy na całym świecie mogą śledzić i monitorować skuteczność różnych programów i programów opieki społecznej. Za pomocą analizy dużych zbiorów danych różne agencje bezpieczeństwa i wywiadu mogą śledzić działalność terrorystyczną lub przestępczą, usprawniać nadzór i przewidywać zagrożenia bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym. Może to być bardzo korzystne w powstrzymywaniu przestępstw i zapobieganiu naruszeniom bezpieczeństwa.

8. Ropa naftowa, gaz i energia odnawialna

Wszyscy doskonale zdajemy sobie sprawę, że nadmierne wykorzystanie wyczerpie najcenniejsze zasoby, czyli ropę i gaz. Analityka Big Data ma kilka zastosowań w sektorze energetycznym. Mogą one obejmować zapewnianie świeżego podejścia do innowacji lub wykorzystanie czujników danych do śledzenia i monitorowania nowych zasobów.

Ponadto analiza dużych zbiorów danych może przynieść przemysłowi energetycznemu ogromne korzyści na kilka sposobów. Różne rafinerie i organizacje energetyczne mogą śledzić i monitorować wydajność różnych urządzeń i rurociągów energetycznych. Co więcej, mogą skutecznie zarządzać konserwacją predykcyjną sprzętu w odległych i głębokowodnych lokalizacjach. Do przydatnych danych, jakie technologia może dostarczyć w dziedzinie energii odnawialnej, należą mapy wylesiania, analizy kosztów i korzyści różnych metod produkcji energii oraz analizy danych geograficznych na potrzeby budowy obiektów wykorzystujących energię odnawialną.

9. Rolnictwo

Rolnicy na całym świecie wykorzystują różnorodne techniki rolnicze do produkcji szerokiej gamy towarów. Mogą to być nieprzetworzone produkty spożywcze, takie jak owoce, warzywa, przyprawy i inne cenne rośliny uprawne. Jednym z kluczowych czynników wpływających na rolnictwo jest pogoda. Inne istotne elementy rolnictwa obejmują płodozmian i żyzność gleby.

Wgląd w dane geoprzestrzenne na potrzeby rozwoju obiektów wykorzystujących energię odnawialną, oceny kosztów i korzyści różnych technik produkcji energii oraz mapy wylesiania to tylko niektóre z cennych danych, jakie technologia może zaoferować w dziedzinie energii odnawialnej. Przemysł rolniczy może wykorzystać moc analityki dużych zbiorów danych i może zapewnić dużą produkcję rolną.

Przeczytaj więcej: Usługa analizy Big Data: odkrywanie sekretów sukcesu

10. Doradztwo biznesowe i zarządcze

Celem każdej firmy jest osiągnięcie wyższego wzrostu i ciągłe wyznaczanie nowych standardów. Najczęstszym wyzwaniem, przed którym stają nowe firmy, jest brak wiedzy i danych. Firmy, które nie mają zasobów do analizowania złożonych danych i uzyskiwania praktycznych wyników, najczęściej przegrywają wyścig konkurencyjny.

Dzięki swoim ogromnym możliwościom analiza dużych zbiorów danych może zatem być wirtuozem zarządzania procesami biznesowymi i usprawniania. Dzięki analizie danych firmy mogą zrobić znacznie więcej, w tym dokonywać bardziej ukierunkowanych, opartych na danych i inteligentnych wyborów.

Podsumowując

Podsumowując, big data jest fundamentem obecnej ery cyfrowej i ma wpływ na różnorodne biznesy na całym świecie, z różnych branż. Szeroki zakres zastosowań, od rządu i rolnictwa po handel detaliczny i opiekę zdrowotną, demonstruje jego rewolucyjną siłę. Analityka Big Data pomaga firmom podejmować mądre decyzje, optymalizować operacje i zdobywać wnikliwą wiedzę. Korzystanie z tych technologii jest niezbędne w obliczu rosnącej ilości danych generowanych na całym świecie. Wykładniczy rozwój rynku dużych zbiorów danych podkreśla jego znaczenie. Ogólnie rzecz biorąc, globalne przedsiębiorstwa w dalszym ciągu wprowadzają innowacje i skutecznie radzą sobie z wyzwaniami dzisiejszego skomplikowanego otoczenia biznesowego.

Często zadawane pytania

P1 W jaki sposób organizacje mogą sprostać wymaganiom skalowalności Big Data Analytics?

Odpowiedź: Korzystając z rozwiązań chmurowych zapewniających elastyczne zasoby obliczeniowe, organizacje mogą zarządzać potrzebami w zakresie skalowalności w Big Data Analytics.Gwarantuje to optymalną wydajność, umożliwiając ich skalowanie w górę lub w dół w odpowiedzi na potrzeby przetwarzania.

Pytanie 2 W jaki sposób organizacje mogą zapewnić zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych w Big Data Analytics?

Odpowiedź: Zapewnienie zgodności obejmuje egzekwowanie środków, takich jak anonimizacja danych wrażliwych, uzyskiwanie niezbędnej zgody i częsta ocena procedur dotyczących danych.Organizacje muszą samodzielnie informować się o wszelkich zmianach w przepisach o ochronie danych, aby zapewnić zgodność z wymogami prawnymi.

P3 W jaki sposób Big Data Analytics przyczynia się do spersonalizowanego marketingu?

Odpowiedź: Analityka Big Data analizuje preferencje, działania i dane demograficzne konsumentów, aby umożliwić ukierunkowany marketing.Wykorzystywanie tych danych do bardziej ukierunkowanych i trafnych działań marketingowych zwiększa zaangażowanie konsumentów i współczynniki konwersji.