Top 10 cazuri de utilizare și aplicații pentru Big Data Analytics pentru industriile globale

Știți cât de importante sunt datele pentru organizații și ce impact pot avea acestea? Ei bine, milioane de organizații de pe tot globul se bazează în mare măsură pe date. Datele pot fi considerate moneda peisajului digital de astăzi, deoarece, fără date, ar fi foarte dificil pentru companii să se dezvolte și să se cultive. Este prezent în mai multe forme în jurul nostru, chiar de la datele dumneavoastră de contact până la datele guvernamentale extrem de confidențiale. Datele sunt un activ atât de important pentru companii încât acestea pot investi milioane de dolari pentru a le proteja împotriva amenințărilor externe și a pierderilor neașteptate de date. Astfel, putem susține cu încredere că pierderea datelor pentru o organizație ar putea fi catastrofală. Dar, acum se pune întrebarea de ce sunt datele atât de importante și ce sunt exact datele mari?

Prin intermediul acestui blog, vom descoperi lumea complexă a datelor mari, inclusiv cazurile sale de utilizare pentru diverse industrii globale. În plus, vom explora modul în care analiza big data ar putea ajuta aceste sectoare. Big data este o forță majoră din spatele revoluției digitale globale, prin urmare este esențial să înțelegem natura și aplicațiile sale. Mai mult, trebuie să înțelegem acest subiect complicat în termeni simpli. Dar înainte de a intra în subiect, trebuie să înțelegem care este amploarea datelor mari și care este prezența sa pe piață.

• Potrivit diverselor cercetări și studii, industria globală a datelor mari este de așteptat să atingă o evaluare de 268,4 miliarde USD până în 2026.
• Companiile încă produc anual volume enorme de date; până în 2025, se estimează că întreaga cantitate de date produse, salvate și utilizate la nivel mondial va depăși 180 zettabytes.
• În 2023, 91,9% dintre companii au înregistrat o rentabilitate vizibilă a eforturilor lor de date și analiză.

După cum am văzut, mediul nostru este plin de o cantitate mare de date. Mai mult, cantitatea de date care există deja este extinsă zilnic cu milioane de zettabytes. Deci, haideți să ne aprofundăm în specificul pentru a înțelege datele mari și cazurile de aplicare ale acestora pentru întreprinderi internaționale.

Bazele Big Data și Big Data Analytics

Big data se referă la un set mare de date nestructurate care nu au fost încă analizate și simplificate. Aceste date sunt generate într-un volum foarte mare și într-un ritm foarte mare. În plus, aceste date devin tot mai mari dacă nu sunt procesate la timp. Aceste date pot fi generate de pe diverse medii, cum ar fi:

• Informații colectate de pe site-uri de rețele sociale precum Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn și altele
• Informații din mai multe magazine online care arată modele de cumpărare și interacțiunea cu clienții
• Numeroase tipuri de informații, inclusiv date de recensământ, penale, economice, educaționale, de sănătate și de mediu, sunt disponibile de la instituțiile publice și guvernamentale.
• Date de transport: detalii despre capacitatea, marca și modelul vehiculului, disponibilitate și distanța parcursă, printre alte aspecte ale datelor de transport.
• Date din motoarele de căutare: motoarele de căutare dețin baze de date extinse de informații.

Acum că am înțeles elementele de bază ale datelor și diferitele surse din care pot fi generate, haideți să ne aprofundăm în elementele de bază ale analizei datelor mari.

Cunoașterea Big Data Analytics

După cum sa arătat anterior, Big Data reprezintă doar volume foarte mari de date nestructurate care trebuie procesate și analizate. Actul de a aranja, de a evalua și de a transforma cantități masive de date nestructurate în informații utile este cunoscut sub denumirea de analiză a datelor mari. Analiza datelor mari este esențială pentru a evidenția diferitele modele și constatări care pot fi găsite din cantități enorme de date. Aceste informații derivate din datele mari pot ajuta companiile să proiecteze și să implementeze eficient o serie de strategii și să rămână cu un pas înaintea rivalilor lor în această eră a concurenței intense. Multe tipuri diferite de organizații pot utiliza aceste date pentru a crea strategii de marketing sau pentru a îmbunătăți operațiunile.

Cazuri de utilizare pentru Big Data Analytics pentru diverse industrii

1. Comerțul cu amănuntul și comerțul electronic

Deoarece mai multe site-uri web se adresează vânzării online de bunuri și servicii, datele culese de pe aceste site-uri web sunt enorme. Aceste date pot conține informații cruciale, cum ar fi tendințele de cumpărare ale consumatorilor, fluctuația prețurilor, cererea și oferta, tendințele publicitare, retururile și înlocuirile, feedbackul vânzătorului și multe alte date. În plus, aceste date pot conține diverse modele și perspective ascunse care ar putea să nu fie vizibile organizațiilor în prealabil.

Cu ajutorul analizei de date mari, comerțul electronic și organizațiile de retail pot dezvolta produse care sunt la mare căutare. În plus, ei pot lansa aceste produse pe piață în sezonul de vârf pentru a obține un avantaj maxim. În plus, organizațiile pot face, de asemenea, un pas înainte, oferind servicii personalizate și hiperpersonalizate și experiențe clienților. Acestea pot îmbunătăți călătoriile clienților și pot aborda evenimente cruciale, cum ar fi plângerile clienților și ratarea clienților.

2. Servicii bancare și financiare

Băncile creează noi conturi zilnic și efectuează un miliard de tranzacții în fiecare zi. Astfel, pentru bănci și alte instituții financiare, este extrem de esențial să monitorizezi aceste date cu atenție. Nu se poate nega faptul că o cantitate semnificativă de fraudă și activitate ilegală are loc zilnic. Din acest motiv, băncile și alte organizații financiare trebuie să treacă printr-o cantitate mare de date pentru a identifica orice comportament neobișnuit sau ilegal care poate pune în pericol sistemul financiar.

Acest lucru ajută băncile să mențină un sistem financiar bun și solid, pe lângă protecția lor împotriva activităților frauduloase. În plus, băncile pot crea și executa un plan atotcuprinzător de gestionare a riscurilor care le-ar putea proteja împotriva pericolelor neprevăzute. În plus, băncile pot introduce mai multe produse de investiții, își pot moderniza produsele existente sau pot întrerupe produsele care nu produc randamente ridicate.

3. Călătorii și turism

Lumea a fost martoră la o creștere bruscă a turismului post-Covid. Datorită acestui fapt, industria turismului și călătoriilor a fost într-un boom continuu. După avioane, autobuzele, taxiurile, trenurile, precum și autostrăzile și căile maritime sunt cele mai utilizate moduri de transport. Aceste surse pot produce o cantitate mare de date care pot dezvălui cele mai populare locații turistice, statistici despre perioadele de vârf de călătorie și numărul de vizitatori. Multe companii de turism și turism pot utiliza această cantitate mare de date pentru a-și îmbunătăți și optimiza pachetele de vacanță în funcție de tendințele pieței.

În plus, multe companii aeriene și transportatori feroviari privați își pot optimiza tarifele și pot implementa scheme de prețuri mai eficiente. În plus, hotelurile din întreaga lume pot folosi analize predictive pentru a anticipa cererea sezonieră și pentru a se pregăti mai bine pentru creșteri sau scăderi bruște ale turismului. Acest lucru poate aduce beneficii nu numai industriei călătoriilor și turismului, ci și turiștilor din întreaga lume.

4. Aviația

Probabil că ați auzit multe despre casetele de bloc pe care o echipă de investigație încearcă să le acceseze postați fiecare incident. O „cutie neagră” este pur și simplu un dispozitiv care înregistrează date critice de zbor. Aceasta poate fi direcția zborului, viteza, altitudinea, rata de urcare și coborâre, planul de zbor și configurația aeronavei. De asemenea, poate înregistra diferitele acțiuni ale echipajului pe parcursul zborului. Un CVR (Cockpit Voice Recorder) înregistrează în plus toate conversațiile echipajului și ale controlorilor de trafic aerian. Deoarece mii de zboruri operează zilnic pe tot globul, datele înregistrate de caseta bloc sunt uriașe.

Companiile aeriene pot analiza aceste date și pot observa modele pentru a analiza performanța diferitelor sisteme și componente ale aeronavei. În plus, aceștia pot utiliza datele din accidente pentru a formula măsuri de siguranță mai stricte și pentru a aplica liste de verificare care vor minimiza riscul de accidente. Prin urmare, acest lucru nu numai că va face călătoria cu avionul în siguranță, ci va asigura și funcționarea optimă a aeronavei.

5. Automobile

Producătorii mondiali de automobile concurează între ei pentru a crea vehicule noi care nu numai că au cele mai noi caracteristici, ci și își depășesc concurenții. Industria auto, care combină mai multe industrii distincte, are multe utilizări pentru analiza datelor mari, fie că este vorba de strategie de marketing sau de cercetare și dezvoltare. Industria auto, o componentă vitală a ecosistemelor publice și private pe care le susține, produce zilnic cantități enorme de date.

Se pot folosi aceste date pentru a urmări și monitoriza performanța unui automobil, pentru a examina nevoile vehiculului sau pentru a afla de ce clienții se plâng. În plus, aceste date pot prezice tendințele pieței pentru producția, vânzările și tehnologia companiilor de automobile.

6. Asistență medicală

Sectorul asistenței medicale este o industrie imensă care generează cantități enorme de date care sunt vitale pentru cercetare, companii de asigurări, unități medicale, guverne și indivizi. Aceste date pot cuprinde înregistrările pacientului, istoricul medical, înregistrările asigurărilor și așa mai departe. În plus, poate evidenția diverse tendințe care arată răspândirea unui virus sau a unei boli.

Analiza datelor mari, atunci când este utilizată corespunzător, poate analiza blocuri masive de date și poate permite cercetătorilor medicali să obțină materiale medicale din întreaga lume, în plus față de crearea de programe de tratament mai de succes și mai concentrate. În plus, se pot folosi aceste date pentru a prezice focarele de pandemie sau epidemii pentru a le limita ferocitatea.

7. Guvernul și aplicarea legii

Agențiile de aplicare a legii și organizațiile guvernamentale se bazează în mare măsură pe date, deoarece acestea sunt unul dintre cele mai importante active pentru ele. Mai multe surse, cum ar fi camerele corporale, filmările CCTV, sateliții, schemele publice, înregistrările, certificările și rețelele sociale pot genera aceste date. În plus, agențiile guvernamentale pot cumpăra și date de la organizații private, ceea ce poate duce în cele din urmă la o bază de date uriașă.

Analiza datelor mari în acest caz poate fi utilizată pentru a prezice fraudele consumatorilor, schimbările politice și pentru a urmări securitatea la frontieră. În plus, guvernele din întreaga lume pot urmări și monitoriza performanța diferitelor scheme și programe de asistență socială. Cu ajutorul analizei de date mari, diverse agenții de securitate și informații pot urmări activitățile teroriste sau criminale, pot îmbunătăți supravegherea și pot prezice amenințările de securitate în timp real. Acest lucru poate fi extrem de benefic în stoparea infracțiunilor și prevenirea încălcării securității.

8. Petrol, gaze și energie regenerabilă

Cu toții știm foarte bine că suprautilizarea va epuiza cele mai prețioase resurse, petrol și gaze. Analiza datelor mari are mai multe aplicații în sectorul energetic. Acestea pot varia de la furnizarea de noi abordări ale inovației până la utilizarea senzorilor de date pentru urmărirea și monitorizarea resurselor noi.

În plus, analiza datelor mari poate beneficia foarte mult industria energetică în mai multe moduri. Diverse rafinării și organizații energetice pot urmări și monitoriza performanța diferitelor echipamente și conducte energetice. În plus, ei pot gestiona eficient întreținerea echipamentelor predictive în locații îndepărtate și de adâncime. Câteva dintre datele utile pe care tehnologia le poate furniza în domeniul energiei regenerabile includ hărți de defrișare, analize cost-beneficiu ale diferitelor metode de producere a energiei și informații geografice pentru construirea de instalații de energie regenerabilă.

9. Agricultura

Peste tot în lume, fermierii folosesc o varietate de tehnici agricole pentru a produce o gamă largă de mărfuri. Acestea pot include produse alimentare neprocesate, cum ar fi fructele, legumele, mirodeniile și alte culturi valoroase. Unul dintre factorii cheie care influențează agricultura este vremea. Alte elemente cruciale în agricultură includ rotația culturilor și fertilitatea solului.

Datele geospațiale pentru dezvoltarea instalațiilor de energie regenerabilă, evaluările cost-beneficiu ale diferitelor tehnici de producere a energiei și hărțile defrișărilor sunt doar câteva dintre datele valoroase pe care tehnologia le poate oferi în domeniul energiei regenerabile. Industria agricolă poate valorifica puterea analizei de date mari și poate oferi o cantitate mare de producție agricolă.

Citiți mai multe: Serviciul de analiză a datelor mari: Descoperirea secretelor către succes

10. Consultanta in afaceri si management

Fiecare afacere își propune să obțină o creștere mai mare și să stabilească noi repere în mod constant. Cea mai frecventă provocare cu care se confruntă noile companii este lipsa de informații și date. Companiile care nu au resursele pentru a analiza date complexe și a obține rezultate acționabile pierd cel mai adesea cursa competitivă.

Cu vastele sale capacități, analiza big data poate fi, prin urmare, un virtuoz al gestionării și eficientizării proceselor de afaceri. Companiile pot face mult mai mult cu informațiile despre date, inclusiv luând alegeri mai concentrate, bazate pe date și mai inteligente.

Rezumând

Pentru a rezuma, big data este fundamentul erei digitale actuale și are un impact asupra unei varietăți de afaceri din întreaga lume din diverse industrii. Gama sa largă de utilizări, de la guvern și agricultură până la comerțul cu amănuntul și asistența medicală, demonstrează puterea sa revoluționară. Analiza datelor mari ajută companiile să ia decizii înțelepte, să optimizeze operațiunile și să obțină cunoștințe perspicace. Utilizarea acestor tehnologii este esențială pe măsură ce cantitatea de date generată la nivel mondial crește. Expansiunea exponențială a pieței de date mari îi evidențiază importanța. În ansamblu, afacerile globale continuă să inoveze și să negocieze cu succes provocările mediului de afaceri complicat de astăzi.

Întrebări frecvente

Q1 Cum pot organizațiile să facă față cerințelor de scalabilitate ale Big Data Analytics?

Răspuns: Prin utilizarea soluțiilor bazate pe cloud care oferă resurse de calcul elastice, organizațiile pot gestiona nevoile de scalabilitate în Big Data Analytics.Acest lucru garantează performanțe optime, permițându-le să crească sau să scadă ca răspuns la nevoile de procesare.

Q2 Cum pot organizațiile să asigure conformitatea cu reglementările privind protecția datelor în Big Data Analytics?

Răspuns: Asigurarea conformității implică aplicarea unor măsuri precum anonimizarea datelor sensibile, obținerea consimțământului necesar și evaluarea frecventă a procedurilor de date.Organizațiile trebuie să se informeze despre orice modificări aduse reglementărilor privind protecția datelor pentru a asigura conformitatea cu cerințele legale.

Q3 Cum contribuie Big Data Analytics la marketingul personalizat?

Răspuns: Big Data Analytics analizează preferințele, acțiunile și datele demografice ale consumatorilor pentru a permite marketingul direcționat.Utilizarea acestor date pentru a informa activități de marketing mai concentrate și mai pertinente crește implicarea consumatorilor și ratele de conversie.