빅 데이터 지난 몇 년간 대부분의 산업에서 큰 판도를 바꾸는 역할을 해왔습니다.Wikibon에 따르면소프트웨어 및 서비스에 대한 전 세계 빅 데이터 시장 수익은 2018 년 420 억 달러에서 2027 년 1,300 억 달러로 증가하여 10.48 %의 연평균 성장률 (CAGR)을 달성 할 것으로 예상됩니다. 이는 이유, 업계에서 가장 몰입도가 높은 기술 중 하나입니다.이 빅 데이터 애플리케이션 블로그에서는 다양한 산업 영역을 살펴보고 빅 데이터가 어떻게 혁신을 일으키고 있는지 설명하겠습니다.
빅 데이터 애플리케이션
빅 데이터 애플리케이션의 주요 목표는 기업이 대량의 데이터를 분석하여보다 유익한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것입니다. 여기에는 웹 서버 로그, 인터넷 클릭 스트림 데이터, 소셜 미디어 콘텐츠 및 활동 보고서, 고객 이메일의 텍스트, 휴대폰 통화 세부 정보 및 여러 센서에서 캡처 한 머신 데이터가 포함될 수 있습니다.
다른 도메인의 조직은 모든 숨겨진 패턴, 알려지지 않은 상관 관계, 시장 동향, 고객 선호도 및 기타 유용한 비즈니스 정보를 발견하기 위해 대규모 데이터 세트를 조사하기 위해 빅 데이터 애플리케이션에 투자하고 있습니다. 이 블로그에서는 다음을 다룰 것입니다.
- 의료 분야의 빅 데이터 애플리케이션
- 제조 분야의 빅 데이터 애플리케이션
- 미디어 및 엔터테인먼트 분야의 빅 데이터 애플리케이션
- IoT의 빅 데이터 애플리케이션
- 정부의 빅 데이터 애플리케이션
빅 데이터 애플리케이션이 다양한 도메인에서 어떻게 중요한 역할을하는지 이해해 보겠습니다.
빅 데이터 애플리케이션 : 보건 의료
의료 시스템 내에서 생성되는 데이터 수준은 사소하지 않습니다. 전통적으로 의료 산업은 데이터 표준화 및 통합 능력이 제한되어 빅 데이터 사용에 뒤처졌습니다.
C ++의 스토리지 클래스
그러나 이제 빅 데이터 분석은 개인화 된 의학 및 처방 분석을 제공하여 의료 서비스를 개선했습니다. 연구자들은 특정 조건에 대해 더 효과적인 치료법을 확인하고 약물 부작용과 관련된 패턴을 식별하며 환자를 돕고 비용을 절감 할 수있는 기타 중요한 정보를 얻기 위해 데이터를 마이닝하고 있습니다.
mHealth, eHealth 및 웨어러블 기술의 추가 채택으로 데이터 양이 기하 급수적으로 증가하고 있습니다. 여기에는 전자 건강 기록 데이터, 영상 데이터, 환자 생성 데이터, 센서 데이터 및 기타 형태의 데이터가 포함됩니다.
의료 데이터를 지리적 데이터 세트와 매핑하면 특정 지역에서 확대 될 질병을 예측할 수 있습니다. 예측을 기반으로 진단을 전략화하고 혈청 및 백신 비축 계획을 세우는 것이 더 쉽습니다.
빅 데이터 애플리케이션 : 제조
예측 제조는 거의 제로에 가까운 다운 타임과 투명성을 제공합니다. 데이터를 유용한 정보로 체계적으로 처리하려면 방대한 양의 데이터와 고급 예측 도구가 필요합니다.
제조 산업에서 빅 데이터 애플리케이션을 사용할 때의 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 제품 품질 및 결함 추적
- 공급 계획
- 제조 공정 결함 추적
- 출력 예측
- 에너지 효율성 증대
- 새로운 제조 공정의 테스트 및 시뮬레이션
- 제조 대량 맞춤화 지원
빅 데이터 애플리케이션 : 미디어 및 엔터테인먼트
미디어 및 엔터테인먼트 산업의 다양한 회사는 콘텐츠를 제작, 마케팅 및 배포하는 방식에서 새로운 비즈니스 모델에 직면하고 있습니다. 이것은 현재 때문에 일어나고 있습니다 소비자검색 및 언제 어디서나 모든 장치에서 콘텐츠에 액세스해야합니다.
자바의 is-a 및 has-a 관계
빅 데이터는 수백만 명의 개인에 대한 실행 가능한 정보 지점을 제공합니다. 이제 출판 환경은 소비자의 관심을 끌기 위해 광고와 콘텐츠를 조정하고 있습니다. 이러한 통찰력은 다양한 데이터 마이닝 활동을 통해 수집됩니다. 빅 데이터 애플리케이션은 다음을 통해 미디어 및 엔터테인먼트 산업에 이점을 제공합니다.
- 청중이 원하는 것을 예측
- 스케줄링 최적화
- 획득 및 유지 증가
- 광고 타겟팅
- 콘텐츠 수익 화 및 신제품 개발
빅 데이터 애플리케이션 : 사물 인터넷 (IoT)
에서 추출 된 데이터 장치는 장치 상호 연결의 매핑을 제공합니다. 이러한 매핑은 여러 회사와 정부에서 효율성을 높이기 위해 사용되었습니다. IoT는 감각 데이터를 수집하는 수단으로 점점 더 많이 채택되고 있으며,이 감각 데이터는 의료 및 제조 분야에서 사용됩니다.
빅 데이터 애플리케이션 : 정부
정부 프로세스 내에서 빅 데이터를 사용하고 채택하면 비용, 생산성 및 혁신 측면에서 효율성을 높일 수 있습니다. 정부 사용 사례에서는 동일한 데이터 세트가 여러 애플리케이션에 적용되는 경우가 많으며 여러 부서가 공동으로 작업해야합니다.
정부는 주로 모든 영역에서 활동하기 때문에 각 영역에서 빅 데이터 애플리케이션을 혁신하는 데 중요한 역할을합니다. 몇 가지 주요 영역에 대해 설명하겠습니다.
사이버 보안 및 인텔리전스
연방 정부는 미국 컴퓨터 네트워크의 보안을 개선하기 위해 대규모 데이터 세트를 분석하는 능력에 의존하는 사이버 보안 연구 및 개발 계획을 시작했습니다.
국립 지리 정보원은 위성 및 소셜 미디어 데이터와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석 할 수있는 '세계지도'를 만들고 있습니다. 여기에는 분류, 미분류 및 극비 네트워크의 다양한 데이터가 포함됩니다.
범죄 예측 및 예방
경찰서는 고급 실시간 분석을 활용하여 범죄 행위를 이해하고 범죄 / 사고 패턴을 식별하며 위치 기반 위협을 발견하는 데 사용할 수있는 실행 가능한 인텔리전스를 제공 할 수 있습니다.
우선 순위 큐 C ++ 구현
의약품 평가
McKinsey 보고서에 따르면 빅 데이터 기술은 제약 회사의 연구 개발 비용을 400 억 달러에서 700 억 달러까지 줄일 수 있습니다. FDA와 NIH는 빅 데이터 기술을 사용하여 대량의 데이터에 액세스하여 약물 및 치료를 평가합니다.
과학적 연구
국립 과학 재단은 다음과 같은 장기 계획을 시작했습니다.
- 데이터에서 지식을 도출하기위한 새로운 방법 구현
- 교육에 대한 새로운 접근 방식 개발
- '커뮤니티에 데이터를 관리, 선별 및 제공'하기위한 새로운 인프라를 만듭니다.
일기 예보
NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)는 육지, 해상 및 우주 기반 센서에서 매일 1 분마다 데이터를 수집합니다. Daily NOAA는 빅 데이터를 사용하여 20TB 이상의 데이터에서 가치를 분석하고 추출합니다.
세금 준수
세무 기관은 빅 데이터 애플리케이션을 사용하여 의심스러운 행동과 여러 신원을 식별하기 위해 다양한 출처의 비정형 데이터와 정형 데이터를 모두 분석 할 수 있습니다. 이것은 세금 사기 식별에 도움이 될 것입니다.
교통 최적화
빅 데이터는 도로 센서, GPS 장치 및 비디오 카메라에서 수집 된 실시간 교통 데이터를 집계하는 데 도움이됩니다. 대중 교통 경로를 실시간으로 조정하여 밀집 지역의 잠재적 인 교통 문제를 예방할 수 있습니다.
빅 데이터 애플리케이션의 몇 가지 중요한 예를 방금 전달했지만 빅 데이터가 모든 도메인에 혁명을 일으키고있는 수많은 방법이 있습니다. 이 블로그가 충분히 유익했으면합니다. 다음 블로그에서는 직업 기회 빅 데이터와 하둡에서.
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