ビッグデータ 過去数年間、ほとんどの業界で大きなゲームチェンジャーの役割を果たしてきました。ウィキボンによると、ソフトウェアとサービスの世界的なビッグデータ市場の収益は、2018年の420億ドルから2027年には1,030億ドルに増加し、10.48％の複合年間成長率（CAGR）を達成すると予測されています。これが理由です、 業界で最も夢中になっているスキルの1つです。このビッグデータアプリケーションのブログでは、さまざまな業界ドメインを紹介し、ビッグデータがどのようにそれらに革命をもたらしているかを説明します。
ビッグデータアプリケーション
ビッグデータアプリケーションの主な目標は、大量のデータを分析することにより、企業がより有益なビジネス上の意思決定を行えるようにすることです。これには、Webサーバーのログ、インターネットのクリックストリームデータ、ソーシャルメディアのコンテンツとアクティビティのレポート、顧客の電子メールからのテキスト、携帯電話の通話の詳細、複数のセンサーによってキャプチャされたマシンデータが含まれます。
さまざまなドメインの組織がビッグデータアプリケーションに投資して、大規模なデータセットを調べて、すべての隠れたパターン、未知の相関関係、市場動向、顧客の好み、その他の有用なビジネス情報を明らかにしています。このブログでは、以下について説明します。
- ヘルスケアにおけるビッグデータアプリケーション
- 製造業におけるビッグデータアプリケーション
- メディア＆エンターテインメントのビッグデータアプリケーション
- IoTにおけるビッグデータアプリケーション
- 政府におけるビッグデータアプリケーション
データ構造とアルゴリズムjava
ビッグデータアプリケーションがさまざまなドメインでどのように主要な役割を果たしているかを理解しましょう。
ビッグデータアプリケーション： 健康管理
医療システム内で生成されるデータのレベルは簡単ではありません。従来、医療業界は、データを標準化および統合する能力が限られていたため、ビッグデータの使用に遅れをとっていました。
しかし現在、ビッグデータ分析は個別化医療と規範的分析を提供することで医療を改善しています。研究者はデータをマイニングして、特定の状態に対してどの治療がより効果的であるかを確認し、薬の副作用に関連するパターンを特定し、患者を助けてコストを削減できるその他の重要な情報を取得しています。
mHealth、eHealth、ウェアラブルテクノロジーの採用が増えるにつれ、データの量は指数関数的に増加しています。これには、電子健康記録データ、画像データ、患者が生成したデータ、センサーデータ、およびその他の形式のデータが含まれます。
医療データを地理データセットとマッピングすることで、特定の地域で悪化する病気を予測することができます。予測に基づいて、診断の戦略を立て、血清とワクチンの備蓄を計画する方が簡単です。
ビッグデータアプリケーション：製造
予測製造は、ほぼゼロのダウンタイムと透明性を提供します。データを有用な情報に体系的に処理するには、膨大な量のデータと高度な予測ツールが必要です。
製造業でビッグデータアプリケーションを使用する主な利点は次のとおりです。
- 製品の品質と欠陥の追跡
- 供給計画
- 製造プロセスの欠陥追跡
- 出力予測
- エネルギー効率の向上
- 新しい製造プロセスのテストとシミュレーション
- 製造のマスカスタマイゼーションのサポート
ビッグデータアプリケーション：メディアとエンターテインメント
メディアおよびエンターテインメント業界のさまざまな企業は、コンテンツの作成、マーケティング、および配信の方法に関して、新しいビジネスモデルに直面しています。これは現在のせいで起こっています 消費者の検索と、いつでも、どこでも、どのデバイスからでもコンテンツにアクセスするための要件。
Javaの例のマーカーインターフェイス
ビッグデータは、何百万もの個人に関する実用的な情報ポイントを提供します。現在、出版環境は、消費者にアピールするために広告とコンテンツを調整しています。これらの洞察は、さまざまなデータマイニング活動を通じて収集されます。ビッグデータアプリケーションは、次の点でメディアおよびエンターテインメント業界に利益をもたらします。
- 聴衆が何を望んでいるかを予測する
- スケジューリングの最適化
- 獲得と保持の増加
- 広告ターゲティング
- コンテンツの収益化と新製品の開発
ビッグデータアプリケーション：モノのインターネット（IoT）
から抽出されたデータ デバイスは、デバイスの相互接続性のマッピングを提供します。このようなマッピングは、効率を高めるためにさまざまな企業や政府によって使用されてきました。 IoTは、感覚データを収集する手段としてもますます採用されており、この感覚データは医療および製造のコンテキストで使用されます。
ビッグデータアプリケーション：政府
政府のプロセス内でのビッグデータの使用と採用により、コスト、生産性、イノベーションの面で効率が向上します。政府のユースケースでは、同じデータセットが複数のアプリケーションに適用されることが多く、複数の部門が協力して作業する必要があります。
政府は主にすべてのドメインで活動しているため、すべてのドメインでビッグデータアプリケーションを革新する上で重要な役割を果たしています。いくつかの主要な分野について説明します。
サイバーセキュリティとインテリジェンス
連邦政府は、米国のコンピュータネットワークのセキュリティを向上させるために、大規模なデータセットを分析する機能に依存するサイバーセキュリティの研究開発計画を開始しました。
National Geospatial-Intelligence Agencyは、衛星データやソーシャルメディアデータなど、さまざまなソースからデータを収集して分析できる「世界地図」を作成しています。これには、分類済み、未分類、および極秘のネットワークからのさまざまなデータが含まれています。
犯罪の予測と防止
警察署は、高度なリアルタイム分析を活用して、犯罪行為の理解、犯罪/インシデントパターンの特定、およびロケーションベースの脅威の発見に使用できる実用的なインテリジェンスを提供できます。
Pythonでバイナリに変換する
医薬品の評価
マッキンゼーのレポートによると、ビッグデータテクノロジーは製薬会社の研究開発コストを400億ドルから700億ドル削減する可能性があります。 FDAとNIHは、ビッグデータテクノロジーを使用して大量のデータにアクセスし、薬物と治療を評価しています。
科学研究
国立科学財団は、次のような長期計画を開始しました。
- データから知識を引き出すための新しい方法を実装する
- 教育への新しいアプローチを開発する
- 「データを管理、管理、およびコミュニティに提供する」ための新しいインフラストラクチャを作成します。
天気予報
NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）は、陸、海、および宇宙ベースのセンサーから毎日1分ごとにデータを収集します。毎日のNOAAは、ビッグデータを使用して、20テラバイトを超えるデータから値を分析および抽出します。
税務コンプライアンス
税務機関はビッグデータアプリケーションを使用して、さまざまなソースからの非構造化データと構造化データの両方を分析し、疑わしい行動や複数のIDを特定できます。これは、脱税の特定に役立ちます。
トラフィックの最適化
ビッグデータは、道路センサー、GPSデバイス、ビデオカメラから収集されたリアルタイムの交通データを集約するのに役立ちます。公共交通機関のルートをリアルタイムで調整することで、密集した地域での潜在的な交通問題を防ぐことができます。
ビッグデータアプリケーションの著名な例をいくつか紹介しましたが、ビッグデータがすべてのドメインに革命をもたらしている方法は数え切れないほどあります。このブログが十分に参考になることを願っています。次のブログでは、 キャリアの機会 ビッグデータとHadoopで。
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