¿Cuáles son las principales demostraciones de big data?

Los influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes ciertamente están de acuerdo en que los grandes datos se han convertido en un gran cambio en la mayoría, si no en todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que los grandes datos continúan impregnando nuestra vida cotidiana, ha habido un cambio significativo de enfoque de la publicidad que lo rodea a encontrar un valor real en su uso.

1. Comprender y apuntar a los clientes

Esta es una de las áreas más grandes y más publicitadas del uso de big data en la actualidad. Aquí, big data se utiliza para comprender mejor a los clientes y sus comportamientos y preferencias. Las empresas desean expandir sus conjuntos de datos tradicionales con datos de redes sociales, registros del navegador, así como análisis de texto y datos de sensores para obtener una imagen más completa de sus clientes. El gran objetivo, en muchos casos, es crear modelos predictivos.

2. Proveedores de servicios de salud

El sector de la atención médica tiene acceso a grandes cantidades de datos, pero ha estado plagado de fallas en el uso de los datos para frenar el costo del aumento de la atención médica y por sistemas ineficientes que sofocan los beneficios de atención médica más rápidos y mejores en todos los ámbitos.

3. educación

Desde un punto de vista técnico, un desafío importante en la industria de la educación es incorporar grandes datos de diferentes fuentes y proveedores y utilizarlos en plataformas que no fueron diseñadas para los diferentes datos. Desde un punto de vista práctico, el personal y las instituciones tienen que aprender las nuevas herramientas de gestión y análisis de datos.

4. Comercio al por menor y venta total

Desde los minoristas y mayoristas tradicionales de ladrillo y mortero hasta los comerciantes actuales de comercio electrónico, la industria ha reunido una gran cantidad de datos a lo largo del tiempo. Estos datos, derivados de tarjetas de fidelización de clientes, escáneres POS, RFID, etc., no se utilizan lo suficiente como para mejorar la experiencia del cliente en general. Cualquier cambio y mejora realizado ha sido bastante lento.

5. Mejorando la ciencia y la investigación

La ciencia y la investigación se están transformando actualmente por las nuevas posibilidades que brinda el big data. Tomemos, por ejemplo, el CERN, el laboratorio de física nuclear con su Gran Colisionador de Hadrones, el acelerador de partículas más grande y poderoso del mundo. Los experimentos para desbloquear los secretos de nuestro universo, cómo comenzó y funciona, generan enormes cantidades de datos.

gran cuestionamiento de la información Para mantenerse alejado de estas desventajas, Deca-Durabolin podría mezclarse con Sustanon, methandrostenolone, winstrol. Para estar preparado para una oposición en el ejercicio, Deca-Durabolin no es la hormona sexual más adecuada ya que las mediciones en el levantamiento de pesas son sustanciales, es concebible recoger algo más de agua. Obviamente, hay una cantidad considerable de productos farmacéuticos que pueden mantener una distancia estratégica de esto, sin embargo, no hay necesidad de apilar oneseves con tabletas adicionales, en caso de que pueda cambiar Deca a otro esteroide. Puede buscar destinos como:
Big Data Hadoop Pro

More Interesting

¿Qué tan básicos son los datos en Uber?

¿Cómo realizan los científicos de datos la selección del modelo? Al abordar, por ejemplo, un problema de clasificación, ¿cómo eligen los científicos de datos entre regresión logística, SVM, KNN, árboles de decisión, redes neuronales, etc.? ¿Es diferente para Kaggle?

¿Cómo utilizan las empresas de alquiler el aprendizaje automático?

¿Cuáles son las mejores herramientas para ingenieros de datos?

¿Cuáles son los preparativos iniciales para unirse a un programa de ciencia de datos para una nueva?

¿Cómo es útil la econometría tradicional como la que se enseña en los programas de posgrado en economía para los científicos de datos en la práctica?

¿Por qué debería molestarme con Python si puedo usar software para el análisis de datos (Excel, Tableau)?

¿Qué universidades son mejores para la ciencia de datos?

Como uno de los primeros practicantes de inteligencia artificial y reconocimiento de voz, ¿qué piensa James Baker del rumor en torno al aprendizaje automático y la ciencia de datos en la década de 2010?

¿Hay alguna manera de recopilar datos de Facebook de una página de la competencia con fines analíticos?

¿Es la velocidad de la luz una restricción para los grandes datos?

¿Los másteres en ciencia de datos son lo mismo que el análisis empresarial?

¿Cuál es el software más eficiente para el análisis de big data?

¿Quiénes son las mujeres en ciencia de datos?

¿Cuáles son algunas de las mejores predicciones / pronósticos que se hayan hecho utilizando el aprendizaje automático y las estadísticas computacionales?