¿Cuáles son las válvulas 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.

muchas válvulas tienen una gran cantidad de datos. El resultado final: sean cuales sean los desacuerdos sobre la definición, todos están de acuerdo en una cosa: la gran cantidad de datos es un gran problema y dará lugar a enormes nuevas oportunidades en los próximos años. Puede seguir los sitios dados. y obtener más información como-http: //bigdatahadooppro.com/

Big Data se centró principalmente en 3 V

  1. Volumen.
  2. Variedad
  3. Velocidad

More Interesting

¿Puedes trabajar remotamente como científico de datos?

¿Hay compañías tecnológicas en el Área de la Bahía que patrocinarán a los estudiantes aceptados en los programas de Stanford MS?

¿Cuáles son las diferencias entre una maestría en MIS, aprendizaje automático y ciencia de datos?

Cómo comenzar mi carrera en Data Science si mi estudio es diferente de Data Science o Computer Science

¿En qué trabaja la oficina de Palantir en París? ¿Trabajan en el aprendizaje automático o en la minería de datos?

¿Cuáles son las principales demostraciones de big data?

¿Cuáles son las habilidades necesarias para obtener un trabajo como analista de datos o científico de datos para alguien que acaba de completar una licenciatura en ingeniería?

¿Cuál es una mala manera de comenzar a aprender ciencia de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

¿Qué son los patrones ocultos en big data?

¿Cuáles son algunos algoritmos de aprendizaje automático que todo estudiante de informática debe saber?

¿Cuál es la mejor manera de probar los motores de recomendación en los datos históricos del usuario?

Si puedo tomar Introducción al aprendizaje automático o un segundo curso de Estadísticas, pero no ambos, ¿cuál es mejor para la ciencia de datos?

¿Los estadísticos y los expertos en big data serán reemplazados por computadoras?

¿Cómo se usan los conceptos de probabilidad y estadística en la ciencia de datos?

¿Cuál es la mejor computadora portátil para un científico de datos?