빅 데이터가 2020 년까지 삶을 혁신 할 수있는 7 가지 방법

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빅 데이터가 2020 년까지 삶을 혁신 할 수있는 7 가지 방법-헤더

인류가 점점 더 많은 비즈니스, 엔터테인먼트 및 커뮤니케이션을 온라인으로 이동함에 따라 우리는 해마다 기하 급수적으로 더 많은 양의 데이터를 생성합니다. 사실, 우리는 그것을 조직하거나 분석하지 않고 모든 것을 추적하는 데 어려움을 겪습니다. 빅 데이터 시대에 오신 것을 환영합니다. 오늘의 엑사 바이트 정보는 곧 플로피 디스크만큼 기이 할 것입니다..

빅 데이터는 잠재적 인 금광입니다

그 기원은 다소 어둡지 만 빅 데이터의 영향은 명백해졌습니다. 그 어느 때보 다 인터넷에 연결된 장치가 많아짐에 따라 인류는 매일 약 2.5 퀴 틸리 온 바이트를 생성하고 있습니다. 이 데이터에는 인터넷 트래픽뿐만 아니라 자동화 된 트래픽 모니터, 금융 및 법률 거래, 지진, 극지 얼음 및 날씨 이벤트를 추적하는 글로벌 기후 기술의 피드백도 포함됩니다..

이 모든 정보는 상업적, 교육적, 인도 주의적 노력을위한 잠재적 인 금광이며, 대량의 데이터 세트를 생성, 구성 및 분석해야 할 필요성은 전자 에테르를 통해 날아 다니는 단순한 유행어가 아닙니다. 빅 데이터는 대기업입니다.

빅 데이터 처리를 전문으로하는 회사는 전 세계적으로 많은 정보가 제공하는 문제를 해결하고 기회를 최대한 활용하기 위해 밤새 겉으로 나타났습니다. Apache ™ Hadoop®과 같은 고급 데이터베이스 관리 기술을 사용하여 회사, 대학, 정부 및 의료 기관은 단순한 정보 수집을 넘어 수익을 개선하거나 효율성을 향상 시키려고합니다..

수집 한 정보를 결합하여 빅 데이터가 정보를 증가시킨 방법

빅 데이터를 사용하면 날씨 및 교통과 같은 복잡한 현상을 더 잘 이해하는 데 도움이되는 방대한 양의 데이터를 조정할 수 있습니다.

적절하게 집계 및 분석 된 대량의 데이터 세트는 교육 비용을 절감 할 수있는 능력을 제공하며 ( ‘Net을 통한 대규모, 대용량 정보 전달의 힘 덕분에) 불필요한 중복을 제거하여 효율성과 생산성을 향상시킵니다. 구직자들과 특정 기술을 간절히 구하고있는 고용주들과 적극적으로 일치하는 상관 된 데이터 세트 덕분에 구직 시장을 개선 할 수 있습니다..

정보 빙산의 일각에 불과합니다. 빅 데이터를 사용하여 범죄와 싸우고, 웹 보안을 개선하고, 실제로 발생하기 훨씬 전에 재난 (경제적 및 자연적)을 예측하기위한 연구가 이미 진행되면서, 우리의 생활 방식에 큰 변화가 계속해서 데이터로 등장 할 것입니다. 정교함의 달인 — 계속 성장.

빅 데이터가 2020 년까지 삶을 혁신 할 수있는 7 가지 방법

빅 데이터가 2020 년까지 삶을 혁신 할 수있는 7 가지 방법

인터넷의 진화와 함께 방대한 양의 데이터가왔다. 실제로 IBM은 오늘날 전 세계 데이터의 90 %가 지난 2 년 동안 만 생성되었다고보고했습니다. 오늘날, 우리는 매일 2.5 퀴 틸리 온 바이트의 데이터를 생성하며, 혁신가들은 그 데이터를 잘 활용하는 방법을 발견하고 있습니다. 빅 데이터 시장은 2012 년 50 억 달러에서 2017 년까지 500 억 달러에이를 것으로 예상됩니다..

빅 데이터의 조작은 경제에 중대한 영향을 미칠 수있는 기회를 제공 할뿐만 아니라 우리의 삶에 혁명을 가져올 것입니다.

1. 웹 사이트와 앱이 더 안전하고 기능적입니다.

빅 데이터를 사용하여 사기 행위를 식별하고 추적하여 웹 사이트의 보안을 향상시킬 수 있습니다.

2012 년에…

  • 웹 사이트 소유자의 63 %가 해킹 당했는지 모른다.
  • 90 % 이상이 사이트에서 이상한 활동을 보지 못했습니다..
  • 약 절반이 사이트를 방문했을 때 해킹 당하고 브라우저 또는 검색 엔진 경고를 수신 한 것으로 나타났습니다..

빅 데이터는 회사 네트워크 내에서 진행되는 상황과 외부 데이터 소스가 향후 공격을 예측하는 데 어떻게 도움이되는지에 대한 새로운 가시성을 제공 할 것으로 예상됩니다..

전문가들은 빅 데이터가 새로운 유형의 데이터를 분석하고 분석 속도를 높이는 기능을 통해 SIEM (보안 정보 및 이벤트 관리)에 더 나은 확장 성과 성능을 제공 할 것으로 예측합니다..

전직 Google 엔지니어가 설립 한 Sift Science (SiftScience.com)는 데이터에서 학습하여 과거 사례를 기반으로 사기 행위의 패턴을 인식 할 수있는 시스템 인 대규모 기계 학습으로 사기와 싸우고 있습니다..

  • 오늘날 시스템은 사이트 및 서비스에서 발생하는 사기의 최대 90 %를 탐지 할 수 있습니다..
  • 고객은 다른 온라인 마켓 플레이스, 결제 네트워크 및 전자 상거래 사이트 중에서 Airbnb, Uber 및 Listia를 포함합니다..

또 다른 기계 학습 프로그램 인 MLSec (MLSec.org)은 감독 학습 알고리즘을 사용하여 악의적 인 행위자가있는 네트워크를 식별합니다. 이 시스템은 테스트 된 사례의 92-95 %에서 정확했습니다..

2. 모든 사람이 고등 교육을받을 수 있음

미국에는 인재 격차 문제가 있습니다. 2012 년에는 거의 4 년 동안 일자리가 가장 많았고 2 천 2 백만 명이 실업자이거나 실업자였습니다..

그러나 대학 등록금은 의료 비용보다 두 배나 빠르게, 소비자 물가 지수보다 4 배 더 빠르게 상승했습니다..

현재 Coursera (coursera.org), Venture Labs (venture-labs.org), Khan Academy (khanacademy.org) 및 Big Data University (BigDataUniversity.com)와 같은 여러 온라인 프로그램이 주요 대학의 과정을 무료로 제공하고 있습니다..

이 프로그램은 또한 대학 교육의 효과를 테스트하고 있습니다.

또한 오늘날의 첨단 환경에 적용 할 수있는 과정을 제공하고 있습니다..

BigDataUniversity.com은 빅 데이터를 사용하여 빅 데이터를 가르치고 있으며 Hadoop과 같은 빅 데이터 기술을 활용하는 방법에 대한 자습서를 제공합니다..

83 개 교육 기관의 400 개 이상의 무료 코스를 통해 Coursera는 빅 데이터 규모의 교육 플랫폼을 개발했습니다..

  • 모든 학생과 동기화되는 강의 대화식 퀴즈를 제공하며, 학생이 뒤처 질 기회를 갖기 전에 즉각적인 피드백과 리콜을 제공합니다..
  • 4 백만명 이상의 학생들이 등록했으며 일부 과정은 수만명에 달합니다..

3. 직업 착륙이 쉬워 질 것입니다

Indeed.com은 매달 8 천만 명 이상의 순 방문자 수와 15 억 개의 구직 활동을 통해 고용주와 구직자에 관한 정보에 쉽게 액세스 할 수 있습니다..

예를 들어, 사용자는 Indeed의 데이터베이스를 사용하여 자신의 기술이 수요가 있는지, 가장 경쟁이 치열한 시장, 고용주가 자신의 기술을 채용하는 등을 확인할 수 있습니다..

4. 도로가 더 안전합니다

자동차 사고는 미국에서 16-19 세의 주요 사망 원인입니다..

이 사고의 75 %는 마약이나 술과 관련이 없습니다.

과학자와 컴퓨터는 빅 데이터를 통해 자동차와 운전자가 도로에서 어떻게 행동하는지에 대한 합리적인 예측을 할 수 있습니다..

인텔은 자동차가 데이터 교환을 통해 통신 할 수 있도록하는 기술을 개발 중이므로 운전자는 동시에 3 대의 차량을 앞, 뒤 및 양쪽에서 볼 수 있습니다..

  • 데이터 교환 차량은 사고를 피하기 위해 미래의 사건을 예측할 수 있습니다.
  • 운전자가 운전자를 기대하고 있는지, 내려다보고 있거나, 커피를 마시고 있는지 감지합니다..

Ford는 차량이 적신호를 통해 속도를 낼 때와 같이 잠재적으로 위험한 교통 상황을 운전자에게 경고하는 차량 대 인프라 및 차량 대 차량 시스템을 개발하고 있습니다..

Google의 자율 주행 자동차는 자동차 산업의 데이터를 완전히 새로운 차원으로 끌어 올립니다.

5. 똑똑한 비즈니스의 미래를 예측합니다

이제 조직은 더 많은 소스에서 더 많은 데이터를 활용하여보다 빠르고 정확한 평가를 수행 할 수 있습니다..

Hadoop (hadoop.apache.org)은 주요 기업이 사용자 행동 및 자체 운영에 대해 생성하는 데이터의 산을 분석하는 데 사용하는 오픈 소스 소프트웨어 플랫폼입니다.

  • 하둡 사용자는 Facebook, eBay, Etsy, Yelp, Twitter, Salesforce.com, Skybox Imaging, Disney 등을 포함합니다..
  • 시장 조사 기관인 IDC는 2016 년 하둡의 가치가 8 억 1 천 8 백만 달러에이를 것으로 예상하지만 그 수치는 매우 낮을 것으로 예상.

Recorded Future (RecordedFuture.com)는 기업이 웹 채터에서 예측 신호를 잠금 해제하는 영리한 알고리즘을 통해 위험을 예측하고 기회를 활용할 수 있도록 도와줍니다. 계획된 데모를 예측할 수도 있습니다.

기술 개발 과정을 예측하고 기술 놀라움을 피하며 기술에 관한 정보에 근거한 결정을 내리기 위해 데이터를 활용할 수 있습니다..

대규모 비정형 데이터의 연속 스트림을 생성하는 기업은 DataTorrent (DataTorrent.com)를 사용하여 처리, 모니터링, 분석 및 조치를 수행 할 수 있습니다. DataTorrent는 Hadoop이 이미 구현 한 일괄 처리를 제공하지 않고 텍스트, 전자 메일 및 기타 방법을 통한 실시간 분석 및 경고를 목표로합니다..

사용 추세를 모니터링하여 고객 서비스 및 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 채굴 할 수도 있습니다..

Wal-Mart 및 Kohl과 같은 소매 업체는 판매, 가격 책정, 경제 데이터, 인구 통계 및 날씨 데이터를 활용하여 매장 별 판매를 미세 조정하고 적절한 매장 판매시기를 예측합니다..

6. 날씨를 예측하겠습니다 & 환경을 보호하다

1 마일의 해안에서 대피 한 결과 약 100 만 달러의 비용이 발생했습니다..

1980 년부터 2010 년까지 99 개의 기후 및 날씨 관련 사건으로 인해 726 억 달러의 피해가 발생했습니다.

2018 년에 시작된 Joint Polar Satellite Mission은 센서 기술과 데이터를 사용하여 허리케인과 폭풍의 경로를 크게 개선하여 더 나은 계획을 수립 할 것입니다..

CNBC News에 따르면 빅 데이터 분석은 어제 기상학의 추측을보다 정확하고 예측 가능한 과학으로 바꾸고 있습니다.

IBM의 Deep Thunder 부서는 빅 데이터 날씨 모델링을 사용하여 유틸리티, 운송 및 농업 및 지방 자치 단체를 포함한 다양한 산업의 고객을위한 단기 이벤트를 예측합니다..

Deep Thunder는 리우데 자네이루에서 홍수를 더 잘 예측하고 심한 폭풍으로 인해 산사태가 발생하는 위치를 예측하기위한 프로젝트를 진행하고 있습니다..

EarthRisk Technologies (EarthRiskTech.com)는 최대 42 일 전에 날씨를 예측하기위한 새로운 모델을 개발했습니다. 이 모델은 820 억 건 이상의 계산과 60 년의 데이터를 기반으로 날씨 패턴을 식별합니다. 그런 다음 이러한 패턴을 현재 조건과 비교하고 예측 분석을 사용합니다..

2011-2012 년 겨울, 많은 천연 가스 거래자들은 가격이 상승하여 추울 것으로 예상했습니다. EarthRisk의 모델에 따르면 대기가 추운 날씨 일 가능성이 높지 않아 천연 가스 가격이 하락했을 때 고객이 돈을 벌 수있는 위치에 있습니다..

데이터 분석은 유해 물질의 불법 거래 추적에서 아시아 호랑이와 같은 멸종 위기에 처한 큰 고양이의 거래를 발견하는 것까지 환경 범죄와 싸우는 데 사용됩니다..

EIA (Environmental Investigation Agency)는 빅 데이터를 사용하여 오늘날의 에코 범죄자에 대한보다 뚜렷한 그림을 그립니다..

7. 건강 관리는 더 효율적이고 효과적입니다 & 맞춤형

맥킨지에 따르면 & 모든 혁신의 약 50-70 %는 순수한 외부 분석보다는 고객의 데이터 캡처 또는 통합에 적어도 부분적으로 의존합니다..

오늘날 의료 데이터의 80 %가 구조화되지 않고 임상 적으로 관련되어 있습니다..

미국 의료 산업이 효율성과 품질을 높이기 위해 창의적이고 효과적으로 빅 데이터를 사용한 경우이 부문은 매년 3 천억 달러 이상의 가치를 창출 할 수 있습니다. ? 그것의 지출은 약 8 % 감소하는 형태 일 것입니다.

환자 데이터에 대한 접근은 간병인이 증거에 근거한 의약품에 접근하는 데 도움이됩니다.

보스턴에있는 Beth Israel Deaconess Medical Center는 간병인에게 약 2 백만 명의 환자에게 2 억 개의 데이터 포인트에 대한 셀프 서비스 액세스를 제공하는 스마트 폰 앱을 출시하고 있습니다..

150,000 명 이상의 재향 군인이 등록한 미 재향 군인 백만 베테랑 프로그램은 재향 군인의 혈액 샘플 및 기타 건강 정보를 사용하여 유전자가 자신의 건강에 미치는 영향을 연구하고 있습니다..

Asthmapolis는 GPS 지원 추적기를 통해 수집 된 흡입기 사용 데이터를 CDC 정보와 병합하여 의사가 맞춤형 치료 계획을 개발하고 예방 기회를 찾을 수 있도록 도와줍니다..

mHealthCoach는 데이터를 활용하여 대화 형 시스템을 통해 만성 간호 투약 환자를 지원합니다. 또한 고위험 환자를 식별하고 대상 메시지 및 미리 알림을 전달하는 데 사용될 수 있습니다..

Rise Health는 사용 가능한 풍부한 환자 데이터를 가져와 각 제공 업체의 목표와 연계하여 모든 차원에서 건강 관리를 개선하고 새로운 통찰력을 창출합니다..

빅 데이터는 혁신이 더 빠른 속도로 이루어 지도록합니다. 예를 들어 13 년이 걸리는 인간 게놈 프로젝트는 이제 몇 시간 안에 완료 될 수 있습니다..

출처

  • 기업이 빅 데이터를 사용하여 보안을 향상시키는 방법 – darkreading.com
  • 전직 Google 직원들이 웹 사이트를위한 사기 퇴치 시스템 인 Sift Science를 시작합니다. YC 1 라운드 유니언 스퀘어에서 자금으로 5 천 5 백만 달러 지원 & 기타 – techcrunch.com
  • 웹 사이트 소유자의 63 %가 어떻게 해킹 당했는지 몰라 – zdnet.com
  • 머신 러닝 프로젝트는 큰 보안 데이터를 통해 선별 – darkreading.com
  • 자동차가 말을 할 수 있다면 사고를 피할 수 있습니다 – ted.com
  • 대규모 교육에서 인재를 교육에 연결 – blog.linkedin.com
  • 볼 수있는 10 개의 빅 데이터 사이트 – foreignpolicy.com
  • DataTorrent는 빅 데이터를 실시간에서 ‘Nowtime’으로 가져 오기 위해 800 만 달러를 모금했습니다 – venturebeat.com
  • ‘빅 데이터’는 미래까지 최대 40 일의 날씨를 예측할 수 있습니다 – venturebeat.com
  • 큰 고양이를 보호하는 데 도움이되는 빅 데이터 및 분석 – newswatch.nationalgeographic.com
  • 빅 데이터를 사용하여 고객의 행동 예측 – blogs.hbr.org
  • 빅 데이터와 4 차원으로 날씨 예측 – forbes.com
  • 신생 전문가 Musings – blog.startupprofessionals.com
  • 빅 데이터 : 혁신, 경쟁 및 생산성을위한 차세대 경계 – mckinsey.com
  • 대기업, 대자연의 혼란을 극복하려고 노력 – cnbc.com
  • 헬스 케어 IT를위한 6 가지 빅 데이터 분석 사용 사례 – cio.com
  • 하둡의 역사 : 4 개의 노드에서 미래 데이터까지 – gigaom.com
Jeffrey Wilson Administrator
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