10 лучших сценариев использования и приложений анализа больших данных для мировых отраслей

Знаете ли вы, насколько важны данные для организаций и какое влияние они могут оказать? Что ж, миллионы организаций по всему миру в значительной степени полагаются на данные. Данные можно считать валютой сегодняшнего цифрового ландшафта, потому что без данных бизнесу будет очень сложно расти и развиваться. Он присутствует в различных формах вокруг нас, начиная от ваших контактных данных и заканчивая крайне конфиденциальными правительственными данными. Данные являются настолько важным активом для бизнеса, что они могут инвестировать миллионы долларов в их защиту от внешних угроз и неожиданной потери данных. Таким образом, мы можем с уверенностью утверждать, что потеря данных для организации может иметь катастрофические последствия. Но теперь возникает вопрос, почему данные так важны и что такое большие данные?

В этом блоге мы раскроем сложный мир больших данных, включая варианты их использования в различных глобальных отраслях. Кроме того, мы исследуем, как аналитика больших данных может помочь этим секторам. Большие данные являются основной движущей силой глобальной цифровой революции, поэтому крайне важно понимать их природу и применение. Более того, мы должны понять эту сложную тему простыми словами. Но прежде чем мы углубимся в эту тему, нам необходимо понять, каков масштаб больших данных и каково их присутствие на рынке.

• Согласно различным исследованиям и исследованиям, ожидается, что к 2026 году глобальная индустрия больших данных достигнет оценки в 268,4 миллиарда долларов США.
• Компании по-прежнему ежегодно производят огромные объемы данных; прогнозируется, что к 2025 году общий объем производимых, сохраняемых и используемых данных во всем мире превысит 180 зеттабайт.
• В 2023 году 91,9% компаний увидели заметную отдачу от своих усилий по обработке данных и аналитике.

Как мы видели, наша среда наполнена огромным количеством данных. Более того, объем уже существующих данных ежедневно увеличивается на миллионы зеттабайт. Итак, давайте углубимся в особенности, чтобы понять большие данные и варианты их применения для международных предприятий.

Основы больших данных и аналитики больших данных

Большие данные — это большой набор неструктурированных данных, которые еще не были проанализированы и упрощены. Эти данные генерируются в очень большом объеме и с очень высокой скоростью. Более того, эти данные продолжают увеличиваться, если они не обрабатываются своевременно. Эти данные могут быть получены из различных источников, таких как:

• Информация, собранная с сайтов социальных сетей, таких как Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn и других.
• Информация из нескольких интернет-магазинов, показывающая модели покупок и взаимодействие с клиентами.
• Многочисленные виды информации, включая данные переписи населения, уголовные, экономические, образовательные, медицинские и экологические данные, доступны в государственных и правительственных учреждениях.
• Транспортные данные: подробная информация о мощности, марке и модели транспортного средства, доступности и пройденном расстоянии, а также другие аспекты транспортных данных.
• Данные поисковых систем: Поисковые системы владеют обширными базами данных.

Теперь, когда мы поняли основы данных и различные источники, из которых они могут быть получены, давайте углубимся в основы анализа больших данных.

Знакомство с аналитикой больших данных

Как было показано ранее, большие данные — это просто очень большие объемы неструктурированных данных, которые необходимо обрабатывать и просматривать. Процесс упорядочивания, оценки и превращения огромных объемов неструктурированных данных в полезную информацию известен как анализ больших данных. Аналитика больших данных необходима для выявления различных закономерностей и выводов, которые можно получить из огромных объемов данных. Эта информация, полученная на основе больших данных, может помочь компаниям эффективно разрабатывать и реализовывать ряд стратегий и оставаться на шаг впереди своих конкурентов в эпоху острой конкуренции. Многие различные типы организаций могут использовать эти данные для создания маркетинговых стратегий или улучшения операций.

Варианты использования аналитики больших данных для различных отраслей

1. Розничная торговля и электронная коммерция

Поскольку онлайн-продажу товаров и услуг обслуживают многочисленные веб-сайты, данные, собранные с этих веб-сайтов, огромны. Эти данные могут содержать важную информацию, такую ​​как тенденции потребительских покупок, колебания цен, спрос и предложение, рекламные тенденции, возвраты и замены, отзывы продавцов и многие другие данные. Кроме того, эти данные могут содержать различные скрытые закономерности и идеи, которые могут быть заранее не видны организациям.

С помощью анализа больших данных организации электронной коммерции и розничной торговли могут разрабатывать продукты, пользующиеся большим спросом. Кроме того, они могут выпускать эти продукты на рынок в пик сезона, чтобы получить максимальную выгоду. Кроме того, организации также могут сделать шаг вперед, предоставляя персонализированные и сверхперсонализированные услуги и качество обслуживания клиентов. Они могут улучшить взаимодействие с клиентами и решать важные события, такие как жалобы и отток клиентов.

2. Банковские и финансовые услуги

Банки ежедневно открывают новые счета и ежедневно выполняют миллиард транзакций. Таким образом, для банков и других финансовых учреждений крайне важно тщательно отслеживать эти данные. Нельзя отрицать, что ежедневно происходит значительное количество случаев мошенничества и незаконной деятельности. Из-за этого банкам и другим финансовым организациям приходится анализировать большой объем данных, чтобы выявить любое необычное или незаконное поведение, которое может поставить под угрозу финансовую систему.

Это помогает банкам поддерживать хорошую и надежную финансовую систему, а также защищает их от мошеннической деятельности. Более того, банки могут создать и реализовать всеобъемлющий план управления рисками, который может защитить их от непредвиденных опасностей. Кроме того, банки могут ввести больше инвестиционных продуктов, обновить существующие продукты или прекратить выпуск продуктов, которые не приносят высокой доходности.

3. Путешествия и туризм

Мир стал свидетелем внезапного всплеска туризма после Covid. Благодаря этому индустрия путешествий и туризма переживает постоянный бум. После самолетов наиболее широко используемыми видами транспорта являются автобусы, такси, поезда, а также автомобильные и морские пути. Эти источники могут генерировать большой объем данных, раскрывающих наиболее популярные туристические места, статистику пикового времени в пути и количества посетителей. Многие туристические компании могут использовать этот огромный объем данных для улучшения и оптимизации своих туристических пакетов в соответствии с тенденциями рынка.

Более того, многие авиакомпании и частные железнодорожные перевозчики также могут оптимизировать свои тарифы и внедрить более эффективные схемы ценообразования. Кроме того, отели по всему миру могут использовать прогнозную аналитику, чтобы предвидеть сезонный спрос и лучше подготовиться к внезапным всплескам или спадам туризма. Это может принести пользу не только индустрии путешествий и туризма, но и туристам по всему миру.

4. Авиация

Вы, наверное, много слышали о блок-боксах, к которым следственная группа пытается получить доступ после каждого инцидента. «Черный ящик» — это просто устройство, записывающее важные данные полета. Это могут быть направление полета, скорость, высота, скорость набора высоты и снижения, план полета и конфигурация самолета. Он также может записывать различные действия экипажа на протяжении всего полета. CVR (диктофон в кабине экипажа) дополнительно записывает все разговоры экипажа и авиадиспетчера. Поскольку ежедневно по всему миру выполняются тысячи рейсов, данные, записываемые блок-боксом, огромны.

Авиакомпании могут анализировать эти данные и наблюдать закономерности для анализа производительности различных систем и компонентов самолета. Кроме того, они могут использовать данные об авариях для разработки более строгих мер безопасности и внедрения контрольных списков, которые сведут к минимуму риск несчастных случаев. Следовательно, это не только сделает авиаперелеты безопасными, но и обеспечит оптимальное функционирование воздушного судна.

5. Автомобильная промышленность

Мировые автопроизводители конкурируют друг с другом за создание новых автомобилей, которые не только обладают новейшими функциями, но и превосходят своих конкурентов. Автомобильная промышленность, объединяющая несколько отдельных отраслей, имеет множество применений для анализа больших данных, будь то маркетинговая стратегия или исследования и разработки. Автомобильная промышленность, жизненно важный компонент государственных и частных экосистем, которые она поддерживает, ежедневно производит огромные объемы данных.

Эти данные можно использовать для отслеживания и мониторинга производительности автомобиля, изучения потребностей автомобиля или выяснения причин жалоб клиентов. Кроме того, эти данные могут предсказать рыночные тенденции в производстве, продажах и технологиях автомобильного бизнеса.

6. Здравоохранение

Сектор здравоохранения — это огромная отрасль, которая генерирует огромные объемы данных, которые жизненно важны для исследований, страховых компаний, медицинских учреждений, правительств и частных лиц. Эти данные могут включать записи пациентов, историю болезни, страховые записи и т. д. Кроме того, он может выявить различные тенденции, свидетельствующие о распространении вируса или болезни.

Аналитика больших данных при правильном использовании может анализировать огромные блоки данных и позволить исследователям-медикам получать медикаменты со всего мира, а также создавать более успешные и целенаправленные программы лечения. Кроме того, можно использовать эти данные для прогнозирования вспышек пандемий или эпидемий, чтобы сдержать их жестокость.

7. Правительство и правоохранительные органы

Правоохранительные органы и правительственные организации в значительной степени полагаются на данные, поскольку для них это один из наиболее важных активов. Эти данные могут генерироваться из множества источников, таких как нательные камеры, записи с камер видеонаблюдения, спутники, государственные схемы, регистрации, сертификаты и социальные сети. Более того, правительственные учреждения также могут покупать данные у частных организаций, что в конечном итоге может привести к созданию огромной базы данных.

Аналитика больших данных в этом случае может использоваться для прогнозирования потребительского мошенничества, политических сдвигов и отслеживания безопасности границ. Кроме того, правительства по всему миру могут отслеживать и контролировать эффективность различных схем и программ социального обеспечения. С помощью анализа больших данных различные службы безопасности и разведки могут отслеживать террористическую или преступную деятельность, усиливать наблюдение и прогнозировать угрозы безопасности в режиме реального времени. Это может оказаться весьма полезным для пресечения преступлений и предотвращения нарушений безопасности.

8. Нефть, газ и возобновляемые источники энергии

Мы все прекрасно понимаем, что чрезмерное использование приведет к истощению самых ценных ресурсов – нефти и газа. Аналитика больших данных имеет несколько применений в энергетическом секторе. Они могут варьироваться от предоставления новых подходов к инновациям до использования датчиков данных для отслеживания и мониторинга новых ресурсов.

Кроме того, анализ больших данных может принести большую пользу энергетической отрасли по нескольким причинам. Различные нефтеперерабатывающие заводы и энергетические организации могут отслеживать и контролировать работу различного энергетического оборудования и трубопроводов. Кроме того, они могут эффективно управлять профилактическим обслуживанием оборудования в отдаленных и глубоководных местах. Некоторые из полезных данных, которые эта технология может предоставить в области возобновляемой энергетики, включают карты вырубки лесов, анализ затрат и выгод различных методов производства энергии, а также понимание географических данных для строительства объектов возобновляемой энергетики.

9. Сельское хозяйство

Во всем мире фермеры используют различные сельскохозяйственные методы для производства широкого спектра товаров. К ним могут относиться необработанные пищевые продукты, такие как фрукты, овощи, специи и другие ценные культуры. Одним из ключевых факторов, влияющих на сельское хозяйство, является погода. Другие важные элементы сельского хозяйства включают севооборот и плодородие почвы.

Геопространственные данные для развития объектов возобновляемой энергетики, оценки затрат и выгод различных методов производства энергии и карты вырубки лесов — это лишь некоторые из ценных данных, которые технология может предложить в области возобновляемых источников энергии. Сельскохозяйственная отрасль может использовать возможности анализа больших данных и обеспечить большие объемы сельскохозяйственной продукции.

Подробнее: Служба анализа больших данных: раскрываем секреты успеха

10. Бизнес и управленческий консалтинг

Каждый бизнес стремится достичь более высокого роста и постоянно устанавливать новые ориентиры. Наиболее распространенной проблемой, с которой сталкиваются новые предприятия, является недостаток понимания и данных. Компании, у которых нет ресурсов для анализа сложных данных и получения практических результатов, чаще всего проигрывают конкурентную гонку.

Таким образом, благодаря своим обширным возможностям аналитика больших данных может стать виртуозом управления бизнес-процессами и их оптимизации. Компании могут сделать гораздо больше, используя информацию о данных, в том числе делать более целенаправленный, основанный на данных и разумный выбор.

Подведение итогов

Подводя итог, можно сказать, что большие данные являются основой нынешней цифровой эпохи и оказывают влияние на множество предприятий по всему миру из различных отраслей. Его широкий спектр применения, от правительства и сельского хозяйства до розничной торговли и здравоохранения, демонстрирует его революционную силу. Аналитика больших данных помогает компаниям принимать мудрые решения, оптимизировать операции и получать ценные знания. Использование этих технологий имеет важное значение, поскольку объем данных, генерируемых во всем мире, увеличивается. Экспоненциальное расширение рынка больших данных подчеркивает его важность. В целом, глобальный бизнес продолжает внедрять инновации и успешно решать проблемы современной сложной бизнес-среды.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1. Как организации могут удовлетворить требования масштабируемости аналитики больших данных?

Ответ: Используя облачные решения, которые предоставляют эластичные вычислительные ресурсы, организации могут удовлетворить потребности в масштабируемости в аналитике больших данных.Это гарантирует оптимальную производительность, позволяя увеличивать или уменьшать масштаб в зависимости от потребностей обработки.

Вопрос 2. Как организации могут обеспечить соблюдение правил защиты данных при анализе больших данных?

Ответ: Обеспечение соблюдения требований предполагает принятие таких мер, как анонимизация конфиденциальных данных, получение необходимого согласия и частая оценка процедур обработки данных.Организации должны информировать себя о любых изменениях в правилах защиты данных, чтобы обеспечить соблюдение требований законодательства.

Вопрос 3. Как аналитика больших данных способствует персонализированному маркетингу?

Ответ: Аналитика больших данных анализирует потребительские предпочтения, действия и демографию, чтобы обеспечить целевой маркетинг.Использование этих данных для более целенаправленной и актуальной маркетинговой деятельности увеличивает вовлеченность потребителей и коэффициенты конверсии.