7 начина големи данни могат да революционизират живота до 2020 г.

Разкриване на информация Вашата поддръжка помага за поддържането на сайта! Печелим такса за препращане за някои от услугите, които препоръчваме на тази страница.


7 начина големи данни могат да революционизират живота до 2020 г. - Header

Тъй като човечеството се движи все повече и повече от своя бизнес, развлечения и комуникация онлайн, ние също така генерираме експоненциално по-големи количества данни с всяка изминала година. Толкова много, всъщност, че имаме проблеми да следим всичко това, камо ли да го организираме или анализираме. Добре дошли в ерата на Големите данни, където днешните изчерпвания на информация скоро ще бъдат толкова странни, колкото дискетите от миналата година.

Големите данни са потенциална златна мина

Въпреки че произходът му е малко мрачен, влиянието на Big Data стана кристално ясно. С повече устройства, свързани с интернет от всякога, човечеството генерира около 2,5 квинтилионни байта всеки ден. Тези данни включват не само интернет трафик, но обратна връзка от автоматизирани монитори за трафик, финансови и правни транзакции и дори глобална климатична технология, която проследява земетресенията, полярния лед и метеорологичните събития.

Цялата тази информация е потенциална златна мина за търговски, образователни и хуманитарни усилия, а необходимостта от създаване, организиране и анализ на големи масиви от данни се превърна в много повече от обикновена модна дума, летяща през електронния етер – Big Data е голям бизнес.

Компаниите, специализирани в работата с Big Data, се появиха привидно за една нощ, за да отговорят на предизвикателствата – и да се възползват максимално от възможностите – представени от световния поток от информация. Използвайки усъвършенствана технология за управление на бази данни като Apache ™ Hadoop®, компании, университети, правителства и медицински организации надхвърлят самото събиране на информация, за да подобрят крайните си резултати или да подобрят ефективността.

Как големите данни увеличават информацията чрез комбиниране на това, което събира

С Big Data е възможно да се координират огромни количества данни, които могат да ни помогнат да разберем по-добре сложни явления като времето и трафика.

И правилно обобщените и анализирани, големи набори от данни могат да ни дадат възможност да намалим разходите за образование (благодарение на силата на широкомащабно и широкомащабно предоставяне на информация в мрежата), да повишим ефективността и производителността, като премахнем излишното съкращение грешки и дори подобряват пазара на труда благодарение на корелираните набори от данни, които активно съответстват на търсещите работа с работодателите, желаещи да търсят специфичните си умения.

И това е само върхът на информационния айсберг. Тъй като вече се провеждат изследвания за използване на Big Data за борба с престъпността, подобряване на сигурността в мрежата и дори за прогнозиране на бедствия (както икономически, така и природни) много преди те да се случат в действителност, големите промени в начина, по който живеем, вероятно ще продължат да идват като наши данни – и нашите овладяването на своите тънкости – продължава да расте.

7 начина големи данни могат да революционизират живота до 2020 г.

7 начина големи данни могат да революционизират живота до 2020 г.

С развитието на Интернет се появи огромно количество данни. Всъщност IBM съобщи, че 90% от данните в света днес са създадени само през последните две години. Днес ние създаваме 2,5 квинтилионни байта данни всеки ден, а иноваторите откриват начини да използват тези данни за добро използване. Очаква се пазарът на големи данни да струва 50 милиарда долара до 2017 г., спрямо 5 милиарда долара през 2012 г..

Манипулирането на големи данни не само дава възможност да окажем значително икономическо въздействие, но също така може да доведе до революция в живота ни.

1. Уебсайтовете и приложенията ще бъдат по-безопасни (и по-функционални)

Големите данни могат да бъдат използвани за идентифициране и проследяване на измамно поведение за подобряване на сигурността на уебсайтовете.

През 2012 г…

  • 63% от собствениците на уебсайтове не знаят, че са били хакнати.
  • Над 90% не забелязаха някаква странна активност на сайта им.
  • Около половината открили, че техният сайт е бил хакнат, когато го посетили и получили предупреждение от браузър или търсачка.

Предвижда се, че големите данни ще внесат нова видимост в случващото се в мрежата на компанията и как външните източници на данни могат да помогнат за прогнозиране на предстоящи атаки.

Експертите прогнозират, че големите данни ще донесат по-добра мащабируемост и ефективност на информацията за сигурността и управлението на събития (SIEM) с възможност за анализ на нови видове данни и повишена скорост на анализ.

Основана от бивши инженери на Google, Sift Science (SiftScience.com) се бори с измамите с широкомащабно машинно обучение – системи, които могат да се учат от данни за разпознаване на модели на измамно поведение въз основа на минали примери.

  • Днес системата може да открие до 90% от измамите, случващи се на сайтове и услуги.
  • Клиентите включват Airbnb, Uber и Listia, сред другите онлайн пазари, платежни мрежи и сайтове за електронна търговия.

Друга програма за машинно обучение, MLSec (MLSec.org) използва контролирани алгоритми за учене, за да идентифицира мрежи, които са дом на злонамерени участници. Системата е била точна в 92-95% от тестваните случаи.

2. Всеки може да има достъп до висше образование

САЩ има проблем с разликата в таланта. През 2012 г. тя бе с най-голям брой работни места за близо 4 години, докато 22 милиона души бяха безработни или неработещи.

И въпреки това разходите за обучение в колежа нарастват два пъти по-бързо от разходите за здравеопазване и 4 пъти по-бързо от индекса на потребителските цени.

Днес няколко онлайн програми като Coursera (coursera.org), Venture Labs (venture-labs.org), Khan Academy (khanacademy.org) и Университета за големи данни (BigDataUniversity.com) правят курсовете от водещи университети безплатно достъпни.

Тези програми също тестват ефективността на обучението в колежа.

И предлагат курсове, приложими за съвременната високотехнологична среда.

BigDataUniversity.com използва големи данни, за да преподава големи данни, като предлага уроци за това как да използваме технологии за големи данни като Hadoop.

С 400+ безплатни курса от 83 образователни институции, Coursera разработи образователна платформа в голям мащаб на данни.

  • Той предлага интерактивни тестове за лекции, които са в синхрон с всеки студент и предоставят незабавна обратна връзка и припомня, преди студентът да има шанса да изостане.
  • Над 4 милиона студенти са се записали, а някои курсове достигат десетки хиляди хора.

3. Наемането на работа ще стане по-лесно

С повече от 80 милиона уникални посетители и 1,5 милиарда търсене на работа на месец, наистина.com предлага лесен достъп до част от информацията, която струва на работодателите и търсещите работа.

Например, потребителите могат да използват базата данни на наистина, за да определят дали уменията им са търсени, кои пазари са най-конкурентоспособни, къде работодателите наемат за своите набори от умения и т.н..

4. Пътищата ще бъдат по-безопасни

Автомобилните катастрофи са основната причина за смърт при хора на възраст 16-19 години в САЩ.

75% от тези произшествия нямат нищо общо с наркотици или алкохол.

С големи данни учените и компютрите могат да направят разумни прогнози за това как автомобилите и техните водачи ще се държат на пътя.

Intel работи върху технологии, които позволяват на автомобилите да комуникират чрез обмен на данни, така че шофьорите да могат да виждат 3 автомобила отпред, отзад и от всяка страна от тях едновременно.

  • Автомобилите за обмен на данни ще могат да предсказват бъдещи събития, за да се избегнат инциденти.
  • Те ще открият дали шофьорът гледа напред, гледа надолу или пие чаша кафе.

Ford разработва системи за автомобил към инфраструктура и превозни средства, които предупреждават шофьорите за потенциално опасни събития в движението, например когато автомобил е на път да премине през червена светлина.

Самоуправляващият се автомобил на Google извежда използването на данни в автомобилната индустрия на съвсем ново ниво.

5. Ще прогнозираме бъдещето за по-интелигентния бизнес

Сега организациите могат да използват повече данни от повече източници, за да правят бързи и по-точни оценки.

Hadoop (hadoop.apache.org) е софтуерната платформа с отворен код, която водещите компании използват за анализ на планините от данни, които генерират за поведението на потребителите и техните собствени операции.

  • Потребителите на Hadoop включват Facebook, eBay, Etsy, Yelp, Twitter, Salesforce.com, Skybox Imaging, Disney и много други.
  • Фирмата за проучване на пазара IDC прогнозира, че Hadoop ще струва 813 милиона долара през 2016 г., въпреки че този брой вероятно е много малък.

Записаното бъдеще (RecordedFuture.com) помага на бизнеса да предвиди рискове и да се възползва от възможности чрез умни алгоритми, които отключват прогнозни сигнали от уеб чатъра. Той дори може да предскаже планирани демонстрации.

Данните могат да се използват, за да се предвиди хода на технологичното развитие, да се избегне технологичната изненада и да се вземат информирани решения относно технологията.

Предприятия, които генерират непрекъснати потоци от големи неструктурирани данни, могат да използват DataTorrent (DataTorrent.com) за обработка, наблюдение, анализ и действие върху него. Вместо да предлага пакетна обработка, която Hadoop вече прави възможна, DataTorrent се стреми към анализ в реално време и сигнали чрез текст, имейл и други методи.

Данните могат също да се извличат за подобряване на обслужването на клиентите и потребителското изживяване чрез проследяване на тенденциите в използването.

Търговците на дребно, като Wal-Mart и Kohl, използват продажбите, цените, икономическите данни, демографските данни и данните за времето, за да прецизират мърчандайзинга от магазини до магазина и да предвидят подходящи срокове на продажбите на магазина.

6. Ще прогнозираме времето & защита на околната среда

Всяка миля от евакуирана брегова линия води до разходи от около 1 милион долара.

От 1980-2010 г. 99 събития, свързани с климата и времето, причиниха щети в размер на 726 милиарда долара.

Стартирането на съвместната полярна сателитна мисия през 2018 г. ще използва сензорна технология и данни за прогнозиране на пътя на ураганите и бурите с подобрено съществено, което позволява по-добро планиране.

Според CNBC News анализът на големите данни превръща предположенията от вчерашната метеорология в по-прецизна и прогнозна наука.

Отделът на Deep Thunder на IBM използва моделиране на времето за големи данни, за да прогнозира краткосрочни събития за клиенти в редица индустрии, включително комунални услуги, транспорт и селско стопанство и общински правителства.

Deep Thunder ръководи проект в Рио де Жанейро, за да предвиди по-добре наводненията и да предвиди къде кални плъзгачи могат да бъдат предизвикани от силни бури.

EarthRisk Technologies (EarthRiskTech.com) разработи нов модел за прогнозиране на времето до 42 дни предварително. Моделът идентифицира метеорологичните модели на базата на над 82 милиарда изчисления и данни от 60 години. След това сравнява тези модели с текущите условия и използва прогнозна анализа.

През зимата на 2011-2012 г. много търговци на природен газ повишиха цените си, очаквайки да е студено. Моделите на EarthRisk показаха, че атмосферата не се създава за голяма вероятност от студено време, позволявайки на клиентите да се позиционират, за да печелят пари, когато цените на природния газ намаляват.

Анализът на данни се използва за борба с престъпността върху околната среда, от проследяване на незаконната търговия с опасни вещества до разкриване на търговията на застрашени големи котки като тигри в Азия.

Агенцията за разследване на околната среда (EIA) използва големи данни, за да нарисува по-отчетлива картина на днешните екопрестъпници, определяйки връзки между на пръв поглед несвързани престъпни групи и незаконни дейности.

7. Здравеопазването ще бъде по-ефикасно, ефективно & персонализирани

Според Маккинси & Компания, около 50-70% от всички иновации зависят поне отчасти от събирането или интегрирането на собствените данни на клиентите, а не от чисто външната анализа.

Днес 80% от медицинските данни са неструктурирани и клинично значими.

Ако американската здравна индустрия използва големи данни творчески и ефикасно, за да стимулира ефективността и качеството, секторът може да създаде стойност над 300 милиарда долара всяка година. ? от това ще бъде под формата на намаляване на разходите с около 8%.

Достъпът до данни за пациентите помага на болногледачите да приемат базиран на доказателства подход към медицината.

Медицинският център „Бет Израел Диаконес“ в Бостън въвежда приложение за смартфони, което предоставя достъп на самообслужващите лица на полагащите грижи до 200 милиона точки от данни за около 2 милиона пациенти.

С повече от 150 000 записани ветерани, Програмата за милиони ветерани на Министерството на ветераните в САЩ използва проби от кръв и друга здравна информация от ветерани, за да проучи как гените влияят на здравето на човека.

Asthmapolis обединява данните за употреба на инхалатори, събрани чрез GPS-тракер с информация за CDC, за да помогне на лекарите да разработят персонализирани планове за лечение и възможности за превенция на място.

mHealthCoach използва данни в подкрепа на пациентите на лекарства за хронична грижа чрез интерактивна система. Може да се използва и за идентифициране на пациенти с по-висок риск и предаване на насочени съобщения и напомняния към тях.

Rise Health взема богатството от налични данни за пациентите и ги привежда в съответствие с целите на всеки доставчик за подобряване на здравеопазването във всички измерения и създаване на нова информация.

Големите данни позволяват иновациите да се осъществяват с по-голяма скорост. Например проектът за човешкия геном, който отне 13 години, вече може да бъде завършен за часове.

Източници

  • Как предприятията могат да използват големи данни за подобряване на сигурността – darkreading.com
  • Ex-Googlers стартира Sift Science, система за борба с измамите за уебсайтове, подкрепена с $ 5,5 милиона при финансиране от Union Square, първи кръг, YC & Други – techcrunch.com
  • 63% от собствениците на уебсайтове не знаят как са били хакнати – zdnet.com
  • Проектът за машинно обучение се прехвърля чрез големи данни за сигурност – darkreading.com
  • Ако автомобилите могат да говорят, може да се избегнат злополуки – ted.com
  • Свързване на таланта с образованието в Massive Scale – blog.linkedin.com
  • 10 големи сайта за данни, които трябва да гледате – Foreignpolicy.com
  • DataTorrent събира $ 8 млн., За да прехвърли Big Data от реално време до „Nowtime“ – venturebeat.com
  • „Големите данни“ могат да предсказват времето до 40 дни в бъдещето – venturebeat.com
  • Големи данни и Анализ, помагащи за защита на големите котки – newswatch.nationalgeographic.com
  • Използвайте големи данни, за да предскажете поведението на клиентите си – blogs.hbr.org
  • Прогнозиране на времето с големи данни и четвъртото измерение – forbes.com
  • Starting Professionals Musings – blog.startupprofessionals.com
  • Големи данни: Следващата граница за иновации, конкуренция и производителност – mckinsey.com
  • Компаниите за големи данни се опитват да надхитрят хаоса на Майката природа – cnbc.com
  • 6 големи случая на използване на анализи на данни за ИТ в здравеопазването – cio.com
  • Историята на Hadoop: От 4 възли до бъдещето на данните – gigaom.com
Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map