7 načina kako bi veliki podaci mogli promijeniti život do 2020. godine

Objava: Vaša podrška pomaže održavanju web mjesta! Naplaćujemo naknadu za preporuku za neke usluge koje preporučamo na ovoj stranici.


7 načina kako bi veliki podaci mogli revolucionirati život do 2020. - Header

Kako se čovječanstvo kreće sve više i više svog poslovnog, zabavnog i komunikacijskog interneta, mi također generiramo eksponencijalno veće količine podataka sa svakim godinom. Toliko, da u stvari imamo poteškoće da sve to pratimo, a kamoli da ga organiziramo ili analiziramo. Dobrodošli u doba velikih podataka, gdje će današnje pretjerane informacije uskoro biti tako čudne kao disketi prošlih godina.

Big Data je potencijalni Goldmine

Iako je njegovo podrijetlo pomalo sumorno, utjecaj Big Data-a postao je kristalno jasan. Uz više uređaja povezanih s Internetom nego ikad prije, čovječanstvo generira oko 2,5 kvintilijan bajta svaki dan. Ovi podaci ne uključuju samo internetski promet, već i povratne informacije od automatiziranih nadzornika prometa, financijske i pravne transakcije, pa čak i globalnu klimatsku tehnologiju koja prati zemljotrese, polarni led i vremenske događaje.

Sve ove informacije potencijalni su zlatni rudnik za komercijalne, obrazovne i humanitarne napore, a potreba za stvaranjem, organiziranjem i analizom velikih skupova podataka postala je mnogo više od obične buzzword koja leti kroz elektronski eter – Big Data je veliki posao.

Tvrtke specijalizirane za obradu Big Data-a pojavile su se naizgled preko noći kako bi ispunile izazove – i maksimalno iskoristile mogućnosti – koje predstavlja globalni skup informacija. Koristeći naprednu tehnologiju upravljanja bazama podataka, kao što je Apache ™ Hadoop®, kompanije, sveučilišta, vlade i medicinske organizacije gledaju dalje od pukog skupljanja podataka kako bi poboljšali najnovije crte ili poboljšali učinkovitost.

Kako su veliki podaci povećali informacije kombinirajući ono što prikuplja

S velikim podacima moguće je koordinirati ogromne količine podataka koje nam mogu pomoći u boljem razumijevanju složenih pojava poput vremena i prometa.

A pravilno agregirani i analizirani, veliki skupovi podataka mogu nam pružiti mogućnost smanjenja troškova obrazovanja (zahvaljujući snazi ​​isporuke velikih podataka u velikim količinama diljem mreže), povećati učinkovitost i produktivnost uklanjanjem bespotrebnih suvišnih podataka i pogreške, pa čak i poboljšati tržište rada zahvaljujući koreliranim skupima podataka koji aktivno odgovaraju lovcima na posao i poslodavcima željno traže svoje specifične vještine.

A to je samo vrh informativnog leda. Budući da su već u tijeku istraživanja o korištenju Big Data-a za borbu protiv kriminala, poboljšanje sigurnosti na webu, pa čak i predviđanje katastrofa (i gospodarskih i prirodnih) mnogo prije nego što se one stvarno dogode, velike promjene u načinu na koji živimo vjerojatno će i dalje dolaziti kao naši podaci – i naši majstorstvo svojih zamršenosti – nastavlja rasti.

7 načina kako bi veliki podaci mogli promijeniti život do 2020. godine

7 načina kako bi veliki podaci mogli promijeniti život do 2020. godine

Evolucijom Interneta stigla je ogromna količina podataka. Zapravo je IBM izvijestio da je 90% podataka u svijetu danas kreirano samo u posljednje dvije godine. Danas stvaramo 2,5 kvintilijun bajta podataka svaki dan, a inovatori otkrivaju načine kako te podatke dobro iskoristiti. Očekuje se da će tržište velikih podataka do 2017. iznositi 50 milijardi USD, što je u odnosu na 5 milijardi USD u 2012. godini.

Manipuliranje velikim podacima ne samo da pruža priliku za značajan ekonomski utjecaj, već će vjerojatno i revolucionizirati naše živote.

1. Web stranice i aplikacije bit će sigurnije (i funkcionalnije)

Veliki podaci mogu se upotrijebiti za prepoznavanje i praćenje lažnog ponašanja radi poboljšanja sigurnosti web stranica.

U 2012. godini…

  • 63% vlasnika web stranica ne zna da su hakirani.
  • Preko 90% nije primijetilo nikakve čudne aktivnosti na njihovoj web lokaciji.
  • Otprilike polovina otkrila je da je njihova web lokacija bila hakirana kada su je posjetili i dobili upozorenje preglednika ili tražilice.

Predviđa se da će veliki podaci donijeti novu vidljivost u onome što se događa unutar mreže tvrtke i kako vanjski izvori podataka mogu pomoći predviđanju nadolazećih napada.

Stručnjaci predviđaju da će veliki podaci donijeti bolju skalabilnost i performanse sigurnosnim informacijama i upravljanju događajima (SIEM) uz mogućnost analize novih vrsta podataka i povećanu brzinu analize.

Osnovani od strane bivših Googleovih inženjera, Sift Science (SiftScience.com) bori se s prijevarama s masovnim strojnim učenjem – sustavima koji mogu učiti iz podataka kako bi prepoznali obrasce prevarenog ponašanja na temelju prošlih primjera.

  • Danas sustav može otkriti do 90% prijevara na web lokacijama i uslugama.
  • Klijenti uključuju Airbnb, Uber i Listia, između ostalih internetskih tržišta, platnih mreža i web mjesta e-trgovine..

Drugi program strojnog učenja, MLSec (MLSec.org) koristi nadzirane algoritme učenja kako bi identificirao mreže u kojima su zlonamerni akteri. Sustav je bio točan u 92-95% ispitanih slučajeva.

2. Svatko je mogao imati pristup visokom obrazovanju

SAD ima problem s nedostatkom talenta. U 2012. godini zabilježen je najveći broj otvorenih radnih mjesta u gotovo 4 godine, dok je 22 milijuna ljudi bilo nezaposleno ili nezaposleno.

Ipak troškovi školarine na fakultetima rastu dvostruko brže nego troškovi zdravstvene skrbi i 4 puta brže od indeksa potrošačkih cijena.

Danas nekoliko mrežnih programa poput Coursera (coursera.org), Venture Labs (venture-labs.org), Khan Academy (khanacademy.org) i Sveučilišta Big Data (BigDataUniversity.com) besplatno nude tečajeve s vodećih sveučilišta.

Ovi programi također su testiranje učinkovitosti obrazovanja na faksu.

I nude tečajeve primjenjive u današnjem visokotehnološkom okruženju.

BigDataUniversity.com koristi velike podatke za podučavanje velikih podataka, nudeći upute o tome kako koristiti tehnologije velikih podataka poput Hadoopa.

Sa 400+ besplatnih tečajeva iz 83 obrazovne institucije, Coursera je razvila obrazovnu platformu u velikom opsegu podataka.

  • Nudi interaktivne kvizove unutar predavanja koji se sinkroniziraju sa svakim studentom i pružaju neposredne povratne informacije i opoziv prije nego što student ima priliku zaostati.
  • Preko 4 milijuna učenika prijavilo se, a neki tečajevi dosežu desetine tisuća ljudi.

3. Spuštanje posla postat će lakše

S više od 80 milijuna jedinstvenih posjetitelja i 1,5 milijardi pretraživanja posla mjesečno, zaista.com nudi jednostavan pristup nekim informacijama koje skupljaju poslodavce i tražitelje posla..

Na primjer, korisnici mogu pomoću baze podataka Doista utvrditi jesu li njihove vještine tražene, koja su tržišta najkonkurentnija, gdje se poslodavci zapošljavaju za svoje skupove vještina itd..

4. Ceste će biti sigurnije

Automobilske nesreće vodeći su uzrok smrti u dobi od 16 do 19 godina u Sjedinjenim Državama.

75% ovih nesreća nema nikakve veze s drogom ili alkoholom.

Uz velike podatke, znanstvenici i računala mogu dati razumna predviđanja o tome kako će se automobili i njihovi vozači ponašati na cesti.

Intel radi na tehnologijama koje automobilima omogućavaju komunikaciju putem razmjene podataka, tako da će vozači moći vidjeti 3 automobila ispred, iza i sa svake strane istovremeno..

  • Automobili koji razmjenjuju podatke moći će predvidjeti buduće događaje kako bi se izbjegle nezgode.
  • Otkriće otkriti da li se vozač raduje, gleda dolje ili popije šalicu kave.

Ford razvija sustave od vozila do infrastrukture i od vozila do vozila koji upozoravaju vozače na potencijalno opasne događaje u prometu, poput primjerice kada automobil želi pregaziti crveno svjetlo.

Google-ov auto automobil koristi upotrebu podataka u autoindustriji na potpuno novu razinu.

5. Predvidjet ćemo budućnost pametnijim poslovima

Organizacije sada mogu koristiti više podataka iz više izvora za brže i preciznije procjene.

Hadoop (hadoop.apache.org) je softverska platforma otvorenog koda koju vodeće tvrtke koriste kako bi analizirale planine podataka koje generiraju o ponašanju korisnika i vlastitom radu..

  • Korisnici Hadoopa uključuju Facebook, eBay, Etsy, Yelp, Twitter, Salesforce.com, Skybox Imaging, Disney i mnoge druge.
  • IDC firma za istraživanje tržišta predviđa da će Hadoop u 2016. biti vrijedan 813 milijuna dolara, iako je taj broj vjerojatno vrlo nizak.

Snimljena budućnost (RecordedFuture.com) pomaže tvrtkama da predvide rizike i iskoriste mogućnosti pomoću pametnih algoritama koji otključavaju prediktivne signale iz internetskog brbljanja. Može čak predvidjeti planirane demonstracije.

Podaci se mogu iskoristiti za predviđanje tijeka tehnološkog razvoja, izbjegavanje tehnološkog iznenađenja i donošenje informiranih odluka u vezi s tehnologijom.

Poduzeća koja generiraju kontinuirane tokove velikih nestrukturiranih podataka mogu koristiti DataTorrent (DataTorrent.com) za obradu, nadzor, analizu i djelovanje na njemu. Umjesto da ponudi grupnu obradu koju Hadoop već omogućuje, DataTorrent cilja na analizu i upozorenja u stvarnom vremenu putem teksta, e-pošte i drugih metoda.

Podaci se također mogu minirati za poboljšanje korisničke usluge i korisničkog iskustva praćenjem trendova upotrebe.

Trgovci na malo kao što su Wal-Mart i Kohl-ovi utjecaji na prodaju, cijene, ekonomske podatke, demografske i vremenske podatke radi preciznog prilagođavanja trgovačke razmjene od trgovine do trgovine i predviđanja odgovarajućeg vremena prodaje trgovina.

6. Predvidjet ćemo vrijeme & zaštita okoliša

Svaka kilometra obale pruge rezultirala je troškovima od oko milion dolara.

Od 1980. do 2010. godine, 99 klimatskih i vremenskih nepogoda uzrokovalo je 726 milijardi dolara štete.

Pokretanje zajedničke Polarne satelitske misije u 2018. koristit će senzorsku tehnologiju i podatke za predviđanje puta uragana i oluja značajno poboljšanih, omogućavajući bolje planiranje.

Prema CNBC News, velika analiza podataka pretvara pretpostavke jučerašnje meteorologije u precizniju i prediktivniju znanost.

IBM-ovo odjeljenje Deep Thunder koristi modeliranje vremenskih podataka velikih podataka za predviđanje kratkoročnih događaja za klijente u nizu industrija, uključujući komunalne usluge, promet i poljoprivredu, te općinske vlade.

Deep Thunder vodi projekt u Rio de Janeiru kako bi bolje predvidio poplave i predvidio gdje bi blata mogla pokrenuti jake oluje.

EarthRisk Technologies (EarthRiskTech.com) razvio je novi model predviđanja vremena do 42 dana unaprijed. Model identificira vremenske obrasce koji se temelje na više od 82 milijarde izračuna i 60 godina podataka. Zatim uspoređuje te obrasce s trenutnim uvjetima i koristi prediktivnu analizu.

Zimi 2011.-2012. Mnogi su trgovci prirodnim plinom povećali cijene očekujući da će biti hladno. EarthRisk-ovi modeli pokazali su da se atmosfera nije spremala za veliku vjerojatnost hladnog vremena, ostavljajući klijentima pozicioniranje da zarađuju kad cijene prirodnog plina padnu.

Analiza podataka koristi se u borbi protiv kriminala protiv okoliša, od praćenja ilegalne trgovine opasnim tvarima do otkrivanja trgovine ugroženim velikim mačkama, poput tigrova u Aziji.

Agencija za istraživanje okoliša (EIA) koristi velike podatke da bi oslikala jasniju sliku današnjih eko-kriminalaca, precizirajući veze između naizgled nepovezanih kriminalnih skupina i ilegalnih aktivnosti.

7. Zdravstvo će biti učinkovitije, učinkovitije & prilagoditi

Prema McKinseyu & Tvrtka, oko 50-70% svih inovacija barem dijelom ovisi o prikupljanju ili integriranju vlastitih podataka kupaca, a ne isključivo vanjskim analitikama..

Danas je 80% medicinskih podataka nestrukturirano i klinički relevantno.

Ako bi američka zdravstvena industrija kreativno i učinkovito koristila velike podatke za postizanje učinkovitosti i kvalitete, sektor bi mogao stvoriti više od 300 milijardi USD vrijednosti svake godine. ? od toga bi bilo u obliku smanjenja rashoda za oko 8%.

Pristup podacima o pacijentima pomaže njegovateljima da pristupe medicini utemeljenoj na dokazima.

Medicinski centar Beth Israel Deaconess u Bostonu uvodi aplikaciju za pametne telefone koja njegovateljima pruža samoposlužni pristup do 200 milijuna podataka s oko 2 milijuna pacijenata.

S više od 150 000 upisanih veterana, milijunski veteranski program američkog Odjela za branitelje koristi uzorke krvi i druge zdravstvene informacije veterana kako bi proučio kako geni utječu na zdravlje.

Asthmapolis objedinjuje podatke o korištenju inhalatora prikupljene putem GPS-a za praćenje s CDC informacijama kako bi pomogao liječnicima da razviju personalizirane planove liječenja i mogućnosti prevencije na licu mjesta..

mHealthCoach koristi podatke za podršku pacijentima koji uzimaju lijekove kronične njege kroz interaktivni sustav. Može se koristiti i za prepoznavanje bolesnika visokog rizika te im isporučiti ciljane poruke i podsjetnike.

Rise Health uzima bogatstvo dostupnih podataka o pacijentima i usklađuje ih s ciljevima svakog davatelja usluga za poboljšanje zdravstvene zaštite u svim dimenzijama i stvaranje novih uvida.

Veliki podaci omogućuju da se inovacije odvijaju većim brzinama. Na primjer, Projekt Ljudski genom, koji je trajao 13 godina, sada bi mogao biti gotov za nekoliko sati.

izvori

  • Kako poduzeća mogu upotrebljavati velike podatke za poboljšanje sigurnosti – darkreading.com
  • Bivši Google-ovi pokrenuli prosijavanje znanosti, sustav za borbu protiv prijevara za web stranice, uz potporu od 5,5 milijuna američkih dolara financiranjem iz Union Squarea, prvi krug, YC & Ostali – techcrunch.com
  • 63% vlasnika web mjesta ne zna kako su ih hakirali – zdnet.com
  • Projekt strojnog učenja proširi se kroz velike sigurnosne podatke – darkreading.com
  • Ako automobili mogu razgovarati, moguće je izbjeći nesreće – ted.com
  • Povezivanje talenta s obrazovanjem na masivnoj razini – blog.linkedin.com
  • 10 velikih web stranica za gledanje – Foreignpolicy.com
  • DataTorrent podiže 8 milijuna USD kako bi se Veliki podaci iz stvarnog vremena doveli do “Nowtimea” – venturebeat.com
  • “Veliki podaci” mogu prognozirati vremenske prilike do 40 dana u budućnosti – venturebeat.com
  • Veliki podaci i analitika pomažu u zaštiti velikih mačaka – newswatch.nationalgeographic.com
  • Koristite velike podatke da predvidite ponašanje svojih kupaca – blogs.hbr.org
  • Prognoza vremena s velikim podacima i četvrtom dimenzijom – forbes.com
  • Startup Professionals Musings – blog.startupprofessionals.com
  • Veliki podaci: Sljedeća granica za inovacije, konkurenciju i produktivnost – mckinsey.com
  • Tvrtke za velike podatke pokušavaju nadmašiti kaos majke prirode – cnbc.com
  • 6 velikih slučajeva upotrebe analitičkih podataka za IT za zdravstvo – cio.com
  • Povijest Hadoopa: od četiri čvora do budućnosti podataka – gigaom.com
Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me