البيانات الكبيرة كان يلعب دورًا كبيرًا في تغيير قواعد اللعبة لمعظم الصناعات على مدار السنوات القليلة الماضية.وفقًا لـ Wikibon ،من المتوقع أن تزيد إيرادات سوق البيانات الضخمة في جميع أنحاء العالم من البرمجيات والخدمات من 42 مليار دولار في 2018 إلى 103 مليار دولار في 2027 ، محققة معدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 10.48٪. هذا هو السبب، هي واحدة من أكثر المهارات انشغالًا في الصناعة.في مدونة تطبيقات البيانات الضخمة هذه ، سوف آخذك عبر مجالات صناعية مختلفة ، حيث سأشرح كيف تُحدث البيانات الضخمة ثورة فيها.
تطبيقات البيانات الضخمة
الهدف الأساسي من تطبيقات البيانات الضخمة هو مساعدة الشركات على اتخاذ قرارات تجارية أكثر إفادة من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات. يمكن أن تشمل سجلات خادم الويب وبيانات تدفق النقرات على الإنترنت ومحتوى الوسائط الاجتماعية وتقارير الأنشطة والنصوص من رسائل البريد الإلكتروني للعملاء وتفاصيل مكالمات الهاتف المحمول وبيانات الجهاز التي تم التقاطها بواسطة أجهزة استشعار متعددة.
تستثمر المؤسسات من مختلف المجالات في تطبيقات البيانات الضخمة ، لفحص مجموعات البيانات الكبيرة للكشف عن جميع الأنماط المخفية والارتباطات غير المعروفة واتجاهات السوق وتفضيلات العملاء وغيرها من المعلومات التجارية المفيدة. سنغطي في هذه المدونة:
- تطبيقات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية
- تطبيقات البيانات الضخمة في التصنيع
- تطبيقات البيانات الضخمة في وسائل الإعلام والترفيه
- تطبيقات البيانات الضخمة في إنترنت الأشياء
- تطبيقات البيانات الضخمة في الحكومة
دعونا نفهم كيف تلعب تطبيقات البيانات الضخمة دورًا رئيسيًا في المجالات المختلفة.
تطبيقات البيانات الضخمة: الرعاية الصحية
مستوى البيانات التي تم إنشاؤها داخل أنظمة الرعاية الصحية ليس تافها. تقليديا ، تأخر قطاع الرعاية الصحية في استخدام البيانات الضخمة ، بسبب القدرة المحدودة على توحيد البيانات وتوحيدها.
ولكن الآن قامت تحليلات البيانات الضخمة بتحسين الرعاية الصحية من خلال توفير الطب المخصص والتحليلات الوصفية. ينقب الباحثون في البيانات لمعرفة العلاجات الأكثر فعالية لظروف معينة ، وتحديد الأنماط المتعلقة بالآثار الجانبية للأدوية ، واكتساب معلومات مهمة أخرى يمكن أن تساعد المرضى وتقليل التكاليف.
جافا الفرق بين الهاشمب و الهاشتابل
مع التبني الإضافي لتقنيات الصحة المحمولة والصحة الإلكترونية والأجهزة القابلة للارتداء ، يتزايد حجم البيانات بمعدل أسي. يتضمن ذلك بيانات السجل الصحي الإلكتروني وبيانات التصوير والبيانات التي تم إنشاؤها بواسطة المريض وبيانات أجهزة الاستشعار وأشكال البيانات الأخرى.
من خلال تعيين بيانات الرعاية الصحية مع مجموعات البيانات الجغرافية ، من الممكن التنبؤ بالأمراض التي ستتفاقم في مناطق محددة. استنادًا إلى التوقعات ، من الأسهل وضع إستراتيجيات التشخيص والتخطيط لتخزين الأمصال واللقاحات.
تطبيقات البيانات الضخمة: التصنيع
يوفر التصنيع التنبئي فترة تعطل تقترب من الصفر وشفافية. يتطلب قدرًا هائلاً من البيانات وأدوات التنبؤ المتقدمة لعملية منهجية من البيانات إلى معلومات مفيدة.
الفوائد الرئيسية لاستخدام تطبيقات البيانات الضخمة في الصناعة التحويلية هي:
- جودة المنتج وتتبع العيوب
- تخطيط العرض
- تتبع عيوب عملية التصنيع
- التنبؤ بالمخرجات
- زيادة كفاءة الطاقة
- اختبار ومحاكاة عمليات التصنيع الجديدة
- دعم التخصيص الشامل للتصنيع
تطبيقات البيانات الضخمة: وسائل الإعلام والترفيه
تواجه العديد من الشركات في مجال الإعلام وصناعة الترفيه نماذج أعمال جديدة ، تتعلق بالطريقة التي تقوم بها - بإنشاء وتسويق وتوزيع المحتوى الخاص بها. هذا يحدث بسبب التيار المستهلكالبحث ومتطلبات الوصول إلى المحتوى في أي مكان وفي أي وقت وعلى أي جهاز.
توفر البيانات الضخمة نقاط معلومات قابلة للتنفيذ حول ملايين الأفراد. الآن ، تقوم بيئات النشر بتصميم الإعلانات والمحتوى لجذب المستهلكين. يتم جمع هذه الأفكار من خلال أنشطة التنقيب عن البيانات المختلفة. تفيد تطبيقات البيانات الضخمة صناعة الإعلام والترفيه من خلال:
- توقع ما يريده الجمهور
- جدولة التحسين
- زيادة الاكتساب والاحتفاظ
- استهداف الإعلان
- تسييل المحتوى وتطوير المنتجات الجديدة
تطبيقات البيانات الضخمة: إنترنت الأشياء (IoT)
البيانات المستخرجة من توفر الأجهزة مخططًا للاتصال البيني للجهاز. تم استخدام مثل هذه التعيينات من قبل العديد من الشركات والحكومات لزيادة الكفاءة. كما يتم اعتماد إنترنت الأشياء بشكل متزايد كوسيلة لجمع البيانات الحسية ، ويتم استخدام هذه البيانات الحسية في السياقات الطبية والتصنيعية.
تطبيقات البيانات الضخمة: الحكومة
يسمح استخدام البيانات الضخمة واعتمادها في العمليات الحكومية بالكفاءة من حيث التكلفة والإنتاجية والابتكار. في حالات الاستخدام الحكومية ، غالبًا ما يتم تطبيق نفس مجموعات البيانات عبر تطبيقات متعددة وتتطلب إدارات متعددة للعمل بشكل تعاوني.
نظرًا لأن الحكومة تعمل بشكل رئيسي في جميع المجالات ، فإنها تلعب دورًا مهمًا في ابتكار تطبيقات البيانات الضخمة في كل مجال. اسمحوا لي أن أتطرق إلى بعض المجالات الرئيسية:
الأمن السيبراني والاستخبارات
أطلقت الحكومة الفيدرالية خطة بحث وتطوير للأمن السيبراني تعتمد على القدرة على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة من أجل تحسين أمن شبكات الكمبيوتر الأمريكية.
تقوم وكالة الاستخبارات الجغرافية المكانية الوطنية بإنشاء 'خريطة العالم' التي يمكنها جمع وتحليل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر مثل بيانات الأقمار الصناعية ووسائل التواصل الاجتماعي. يحتوي على مجموعة متنوعة من البيانات من الشبكات المصنفة وغير المصنفة والسرية للغاية.
التنبؤ بالجريمة والوقاية منها
يمكن لإدارات الشرطة الاستفادة من التحليلات المتقدمة في الوقت الفعلي لتوفير معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ يمكن استخدامها لفهم السلوك الإجرامي ، وتحديد أنماط الجريمة / الحوادث ، والكشف عن التهديدات القائمة على الموقع.
تقييم الأدوية الصيدلانية
وفقًا لتقرير McKinsey ، يمكن لتقنيات البيانات الضخمة أن تقلل تكاليف البحث والتطوير لصانعي الأدوية بمقدار 40 مليار دولار إلى 70 مليار دولار. تستخدم إدارة الغذاء والدواء والمعاهد الوطنية للصحة تقنيات البيانات الضخمة للوصول إلى كميات كبيرة من البيانات لتقييم الأدوية والعلاج.
بحث علمي
بدأت مؤسسة العلوم الوطنية خطة طويلة الأجل من أجل:
- تنفيذ طرق جديدة لاشتقاق المعرفة من البيانات
- تطوير مناهج جديدة للتعليم
- إنشاء بنية تحتية جديدة 'لإدارة وتنظيم وخدمة البيانات للمجتمعات'.
التنبؤ بالطقس
تقوم الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) بجمع البيانات كل دقيقة من كل يوم من أجهزة الاستشعار الأرضية والبحرية والفضائية. تستخدم NOAA البيانات الضخمة لتحليل واستخراج القيمة من أكثر من 20 تيرابايت من البيانات.
الالتزام الضريبي
يمكن استخدام تطبيقات البيانات الضخمة من قبل المؤسسات الضريبية لتحليل البيانات غير المهيكلة والمنظمة من مجموعة متنوعة من المصادر من أجل تحديد السلوك المشبوه والهويات المتعددة. هذا من شأنه أن يساعد في تحديد الاحتيال الضريبي.
تحسين حركة المرور
تساعد البيانات الكبيرة في تجميع بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي التي يتم جمعها من أجهزة استشعار الطريق وأجهزة GPS وكاميرات الفيديو. يمكن منع مشاكل المرور المحتملة في المناطق الكثيفة من خلال تعديل طرق النقل العام في الوقت الفعلي.
لقد نقلت للتو بعض الأمثلة البارزة لتطبيقات البيانات الضخمة ، ولكن هناك طرقًا لا حصر لها تُحدث البيانات الضخمة ثورة في كل مجال. أتمنى أن تكون قد وجدت هذه المدونة مفيدة بما فيه الكفاية. في مدونتي التالية ، سأتحدث عن فرص عمل في البيانات الضخمة و Hadoop.
الآن بعد أن تعرفت على شهادات Hadoop المختلفة ، تحقق من ملف من Edureka ، شركة تعليمية موثوقة عبر الإنترنت مع شبكة تضم أكثر من 250.000 متعلم راضٍ منتشرين في جميع أنحاء العالم تساعد الدورة التدريبية لشهادة Edureka Big Data Hadoop المتعلمين على أن يصبحوا خبراء في مجال HDFS ، و Yarn ، و MapReduce ، و Pig ، و Hive ، و HBase ، و Oozie ، و Flume ، و Sqoop باستخدام حالات الاستخدام في الوقت الفعلي في مجال البيع بالتجزئة ، ووسائل التواصل الاجتماعي ، والطيران ، والسياحة ، والمالية
لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكر ذلك في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.