Webové Aplikace

Top 20 Big Data aplikací v různých sektorech

3. ledna 2022

Během několika posledních let se Big Data Applications chovaly jako významná změna hry v různých firmách. Aplikace pro velká data jsou navrženy tak, aby pomáhaly společnostem přijímat informovanější obchodní rozhodnutí tím, že analyzují obrovské množství dat.

Top 20 Big Data aplikací v různých sektorech

IT průmysl předběhl ostatní průmyslová odvětví. Big Data se díky výhodám, které poskytují, stávají zásadním prvkem mnoha sektorů.

Obsah

Co jsou velké datové společnosti?

Big Data se týkají informačních aktiv s velkým objemem, vysokou rychlostí nebo vysokou diverzitou. Vyžaduje nové typy zpracování, které umožní lepší rozhodování a optimalizaci procesů.

Termín velká data směřuje ke sbírce velkých datových souborů, které jsou příliš velké na to, aby je bylo možné zvládnout výpočetními postupy. Toto slovo zahrnuje data a mnoho rámců a strategií používaných k jejich analýze.

Technologický pokrok a nové kontaktní kanály a gadgety představují výzvu pro průmysl. Není divu, že 90 procent světových dat bylo vytvořeno v posledních několika letech.

Všechna tato data jsou po analýze užitečná. Dlouho byl přehlížen, dokud nebyl představen koncept Big Data.

Některé ze slavných velkých datových společností jsou Schéma , Apache Hadoop , Apache Spark , Zoho Analytics , a MongoDB

Aplikace a výzvy s analýzou velkých dat

Výhody

  • Úspory, kterých lze dosáhnout díky nové efektivitě a optimalizaci obchodních procesů.
  • Požadavky, chování a sentiment zákazníků jsou lépe pochopeny.
  • Může poskytnout informace pro vývoj produktu a také lepší marketingové poznatky.
  • Analýza velkého množství dat z různých zdrojů v různých formách a typech.
  • Rychlejší vytváření lépe informovaných úsudků pro efektivnější strategii
  • Má potenciál zlepšit a zlepšit dodavatelské řetězce, operace. Také další strategická rozhodovací odvětví.
  • Řešení pro řízení rizik jsou informovanější a založená na velikostech vzorků velkých dat.

Výzvy

  • Správa kvality dat pro velká data vyžaduje spoustu času, úsilí a zdrojů, aby s nimi držela krok.
  • Může být obtížné správně zvládnout bezpečnostní rizika v tak sofistikovaném ekosystému velkých dat.
  • Organizace si musí vybrat optimální nástroj pro své potřeby a infrastrukturu.
  • S rostoucím počtem dat je ukládání a zpracování dat stále obtížnější.
  • Zajistěte, aby data Big Data mohli používat i méně zkušení datoví vědci a analytici. Musí být vhodně skladován a spravován.
  • Velké množství dat přichází z několika zdrojů a v různých formátech.
  • Existuje možný nedostatek odborných znalostí v oblasti interní analýzy. Vysoké náklady na zaměstnávání profesionálních datových vědců a inženýrů.

Top 20 příkladů nejlepších aplikací pro analýzu velkých dat

    Bankovnictví A Cenné papíry Chytrý cestovní ruch Komunikace a mediální podnikání Zdravotní péče Zemědělská věda Vzdělávací průmysl Národní bezpečnost Smart Cities Průmysl rychlého občerstvení Podnikání v kasinu Restaurace E-commerce Cloud Computing Řízení katastrof Digitální marketing Zákaznicky orientovaný servis Vládní sektor Maloobchodní průmysl Průmysl sociálních médií Letecký průmysl

1. Aplikace velkých dat v bankovnictví a cenných papírech

Bankovnictví A Cenné papíry

Nejlepší investiční a retailové banky demonstrují problémy tohoto odvětví. Zahrnuje mimo jiné včasné varování před podvody s cennými papíry, hlášení podnikových úvěrových rizik, viditelnost obchodu.

Big Data aplikace pomáhají lépe porozumět a efektivně využívat zdroje.

  • Big Data využívá Komise pro cenné papíry a burzy (SEC) ke sledování aktivit na finančních trzích.
  • Zachyťte nezákonné obchodní aktivity prostřednictvím síťové analýzy a přirozených zpracovatelů na finančních trzích.
  • Huge Data používají pro obchodní analýzy maloobchodníci, velké banky, hedgeové fondy a takzvaní „velcí chlapci“ na finančních trzích.
  • Banky mohou provádět kritická rozhodnutí pomocí shlukovacích algoritmů. Dokáže objevit nové pobočky tam, kde je významný trh.
  • V bankovním podniku asociační pravidlo předpovídá množství hotovosti požadované v pobočce v daném ročním období.
  • Mnoho bank zaměstnává strojové učení a umělá inteligence (AI) k odhalování podvodných aktivit. Pomáhá to hlásit příslušnému personálu.
  • Data science usnadnila bankám manipulaci, ukládání a analýzu tohoto obrovského množství dat při současném zajištění bezpečnosti.

2. Chytrý cestovní ruch

Chytrý cestovní ruch

Odvětví cestovního ruchu je poháněno především zájmem regionu přilákat turisty. Jak dodávají nejoblíbenější balíček zájezdů v reakci na poptávku spotřebitelů.

Spíše než cestovní kanceláře využívají moderní cestovatelé spíše digitální svět. Big Data umožňují turistům po celém světě sdílet své znalosti o místech a lidech.

  • Některé gadgety mohou shromažďovat informace o kreditních nebo debetních kartách za účelem nákupu a identifikaci cestujícího.
  • Letecké společnosti mohou organizovat a poskytovat služby na základě údajů cestujících a zavazadel během trasy.
  • Vyhodnocování údajů, které cestovatelé odesílají na sociální média. Pomáhá při shromažďování informací o poptávce veřejnosti.
  • Cestovní kanceláře mohou poskytovat nabídky a výhody. Může poskytnout konkrétní zákazníky na základě geografické polohy, provozu a počasí.
Viz také 4 opravy, kvůli kterým jsme nemohli vytvořit datový soubor aplikace Outlook

3. Komunikace a mediální podnikání

Komunikace a mediální podnikání

Spotřebitelé očekávají bohatá média na vyžádání v několika formátech a na široké škále zařízení. Shromažďování, vyhodnocování a využívání poznatků o zákaznících jsou problémy s velkými daty v komunikaci, médiích a zábavě.

  • Telekomunikační průmysl může odhalit skupiny podvodníků pomocí technik vizualizace testovacích dat poskytovaných algoritmy.
  • Prediktivní analytika pomáhá při shromažďování vstupů spotřebitelů a přijímání rozhodnutí na základě dat. Pomáhá při identifikaci preferencí klienta.
  • Telekomunikační podniky mohou segmentovat cílové skupiny a vytvářet zásady založené na této segmentaci.
  • Dokáže posoudit stávající správu sítě a úroveň spokojenosti zákazníků.
  • Budou schopni identifikovat oblasti pro zlepšení tím, že budou mít informace o výkonu operace.
  • Pomáhá při řízení komplexního procesu vývoje produktu.

4. Aplikace analýzy velkých dat ve zdravotnictví

Zdravotní péče

Zdravotnický průmysl má přístup k obrovskému množství dat; to je důvod, proč existují aplikace analýzy velkých dat ve zdravotnictví. Je to především proto, že elektronická data jsou buď nedostupná, nedostatečná nebo nevhodná.

Zdravotnické databáze, které ukládají data související se zdravím, znesnadnily propojení dat, která mohou odhalit vzorce prospěšné v medicíně.

  • Big Data mohou analyzovat příznaky a detekovat nemoci v jejich raných stádiích.
  • Dokáže bezpečně uchovávat citlivé záznamy a efektivně ukládat velké množství dat.
  • Významný vliv má také přítomnost lékařské databáze.
  • Monitorováním chování a zdravotního stavu pacientů mohou Big Data pomoci zachraňovat životy.
  • Umožňuje vedoucím směn odhadnout, kteří lékaři budou občas potřeba, a zavádí EHR pro sledování záznamů pacientů.
  • Big Data mohou monitorovat pacienty a poskytovat zprávy přidruženým lékařům prostřednictvím nositelných chytrých gadgetů.
  • Technologie velkých dat mohou pomoci předpovědět, kde se pravděpodobně bude šířit horečka dengue nebo malárie.

5. Aplikace velkých dat v zemědělství

Zemědělská věda

Velká data mají vliv na výkonnost podniků. Věda o datech pomohla při zavádění digitálních a budoucích metod významně prezentovat zemědělské postupy.

Potřebné množství roční produkce dokážeme splnit díky Big Data. Odstraňte také potřebu věcí dovážet.

  • Celý proces zemědělských produktů, jako je neloupaná, pšenice a zelenina, od sklizně až po distribuci, lze sledovat pomocí Big Data.
  • Dokáže automatizovat zavlažovací systém firmy. Zemědělci budou mít více času soustředit se na důležitější otázky.
  • Big Data mohou analyzovat data z předchozích let a doporučit pesticidy, které fungují nejlépe v konkrétních situacích.
  • Umožňuje vlastníkům společnosti používat stejnou nemovitost k několika účelům.
  • Aplikace pro datovou vědu mohou vytvářet výstup kdykoli v průběhu roku.
  • Pokročilé algoritmy sbírají data přímo z polí, zatímco chytré technologie sbírají data přímo.
  • Data science může lidem pomoci činit lepší rozhodnutí.

6. Aplikace velkých dat ve vzdělávacím průmyslu

Vzdělávací průmysl

Integrace velkých dat od různých zdrojů a poskytovatelů je ve vzdělávacím průmyslu značným problémem. Použijte jej na platformách, které nebyly vytvořeny pro zpracování široké škály dat.

Problémy představuje integrace dat z několika zdrojů na různých platformách a poskytovatelích, kteří nebyli vytvořeni tak, aby fungovali společně.

  • Big Data mohou zajistit, že papíry s otázkami před zkouškami neuniknou.
  • Poskytuje vlivná data o aktivitách ve třídě a pomáhá podnikům při rozhodování.
  • Velké databáze obsahující záznamy studentů lze ukládat, spravovat a analyzovat. Použití velkých dat k udržení bezpečnosti je také vhodné.
  • Big Data mohou analyzovat výrazy obličeje studentů a sledovat jejich pohyby pomocí kamer s vysokým rozlišením, videozáznamů a analýzy obrazu.
  • Studenti jsou motivováni schopností učitele odhalit problémy a poskytnout nejlepší možné vzdělání.

7. Národní bezpečnost

Národní bezpečnost

Technologie se svými obrovskými schopnostmi formovala a zlepšovala naše životy. Úspěch těchto produktů lze připsat Big Data.

Velká data využívá řada policejních oddělení po celém světě ke zlepšení pracovních postupů a operací. Big Data se již dlouho používají v sociálních a bezpečnostních aktivitách ve vyspělých zemích.

  • Data science se používá k extrakci užitečných informací a tajného vztahu mezi datovými sadami v těchto databázích.
  • Dokáže posoudit hustotu obyvatelstva na konkrétním místě a předvídat potenciální hrozby dříve, než nastanou.
  • Vlády shromažďují informace o všech obyvatelích a tato data se ukládají do databáze pro různé účely.
  • Bezpečnostní úředníci mohou tento soubor dat použít ke sledování zločinců a odhalení podvodných aktivit v jakékoli části země.
  • Kromě toho mohou příslušní zaměstnanci předvídat šíření jakéhokoli viru nebo nemoci a přijmout požadovaná opatření, aby se tomu zabránilo.

8. Aplikace velkých dat v inteligentních městech

Smart Cities

Mnoho vlád debatuje o tom, zda instalovat koncept chytrého města ve svých městech. Dosáhnout požadované úrovně udržitelnosti a zlepšit životní podmínky.

Chytrá města využívají různé technologie ke zlepšení výkonu zdravotnictví, dopravy a vodohospodářských služeb. Výsledkem je zvýšený komfort občanů.

  • Znamená to snížení nákladů, snížení využívání zdrojů a aktivnější zapojení občanů.
  • Díky sběru dat se nashromáždilo obrovské množství dat. Může být použit v různých užitečných aplikačních sektorech.
  • V mnoha obchodních a servisních doménách, včetně domény chytrého města, jsou praktická analýza a používání velkých dat zásadními determinanty úspěchu.
  • Big Data systémy budou ukládat, zpracovávat a těžit informace z aplikací pro chytré město.

9. Průmysl rychlého občerstvení

Průmysl rychlého občerstvení

Jednou z výhod Fast-foodu je jíst na útěku. Patří mezi ně McDonald’s, KFC, Pizzahut a další známé řetězce rychlého občerstvení.

Tyto podniky jsou špičkou v oboru a využívají velká data, aby zůstaly na špici.

  • Mají všechny informace o svých zákaznících, což pomáhá při vytváření marketingových strategií a sledování trendů.
  • Firmy rychlého občerstvení se snaží zavádět úpravy jídelníčku pomocí naplněné databáze obsahující demografické údaje, údaje o zájmech a chování.
  • Předvídejte počet labužníků v konkrétní čas, abyste přizpůsobili přípravu tak, aby vyhovovala poptávce.
  • Když je dlouhá fronta, aplikace pro datovou vědu automaticky zobrazí jídla, která lze rychle uvařit.
  • Dokáže posoudit výkon pobočky a určit, kde by měly být vytvořeny nové kanceláře, aby se zvýšil zisk.
Viz také 6 snadných kroků k odstranění událostí kalendáře na iPhonu nebo iPadu v iOS

10. Kasino podnikání

Podnikání v kasinu

Obchod s kasinem je ziskový, když máte na místě pořádné a poutavé provozovny. Je důležité soustředit se na výzdobu a interiérový design, abyste přilákali zákazníky, zejména hazardní hráče.

Nejdůležitější věcí je maximalizovat zisk a s tím mohou Big Data pomoci. Kasina začala využívat Big Data v různých zemích a v průběhu času zaznamenala výrazný nárůst příjmů.

  • Systémy Big Data mohou rychle určit, které hry jsou nejoblíbenější.
  • Pro přilákání více klientů mohou kasina rozšířit počet srovnatelných automatů.
  • Big Data pomáhají při identifikaci webů, kde lidé tráví většinu svého času.
  • Pomocí datové vědy můžete zapojit jednotlivce a motivovat je k návratu.
  • Pokud budete dávat spotřebitelům více peněz, než vyděláte, budete muset ukončit své podnikání v oblasti hazardních her.
  • Pokud nějaké hry nejsou slavné, technologie Big Data je automaticky objeví a pomohou vám vyhodnotit jejich výkon.

11. Restaurace

Restraunts

Restaurace se prosadila na stávajícím trhu a spoléhá na aplikace zaměřené na data. Zvyšte efektivitu a produktivitu začleněním technologií pro vědu o datech do vašich obchodních procesů.

  • Identifikujte doplňkové produkty, například když si někdo koupí kuře, je více nakloněn nákupu Pepsi.
  • V rámci procesu shromažďuje důležitá data od klientů a ukládá je do databáze.
  • Analyzujte data, abyste mohli předpovídat chování klientů a jejich potravinové preference a poptávku.
  • Provozovatelé restaurací pak mohou areál využít jako marketingový nástroj.
  • Kromě toho usnadňují život řešení pro datovou vědu, jako jsou inteligentní skladové a skladové systémy.
  • Data mining je postup pro odhalování skrytých vzorců a podobností. Může to pomoci restauracím při identifikaci potenciálních spotřebitelů.
  • Zpracování obrazu a strojové učení se používají k objevování nejoblíbenějších restaurací.

12. E-commerce

E-commerce

Na trhu eCommerce spolu soutěží malé až velké firmy. Elektronický obchod těží nejen z pohodlí provozování online, ale také čelí mnoha překážkám při dosahování svých cílů.

Velká data v eCommerce mohou přinést konkurenční výhody tím, že poskytují přehledy a analytické zprávy.

  • Chování zákazníků je hodnoceno a jsou navrhovány podobné produkty. Vytváří příjem zvýšením množství prodeje.
  • Pokud si klient přidá produkt do košíku, ale nekoupí ho, Big Data mohou tomuto zákazníkovi automaticky odeslat propagační nabídku.
  • Aplikace Big Data mohou vytvářet seřazené přehledy na základě věku, pohlaví a polohy návštěvníka.
  • Před zahájením oficiálního provozu lze shromáždit data a požadavky klientů.
  • Vytvoří vysoce výkonný marketingový plán, který pomůže startupu odlišit se od konkurence a uspět.
  • Majitelé elektronického obchodu mohou vidět, které zboží je nejoblíbenější a které stránky nejvíce navštěvují.

13. Cloud Computing

Cloud Computing

Cloud computing zlepšuje Big Data. Velká data jsou obvykle definována jako datová sada s velkým objemem, kterou nelze spravovat pomocí běžných databází.

Cloud poskytuje infrastrukturu potřebnou pro masivní zpracování dat. V praxi mnoho firem kombinuje tyto dvě technologie za účelem vylepšení svých současných řešení.

  • Podniky SP se mohou vyhnout bolesti hlavy spojené se správou mnoha softwarových zařízení a hardwarových nástrojů.
  • Cloud computing zlepšil rychlost správy a přístupu k databázi obsahující terabajty záznamů.
  • Cloud vám poskytuje nástroje, které potřebujete k získání potřebných dat. Analýza velkých dat se používá k určení zásadních obchodních rozhodnutí a cílů.
  • Big Data aplikace úspěšně eliminují nutnost spravovat velké objemy dat.
  • Cloudové technologie naznačují, že správa obrovských dat zahrnuje problém zajištění bezpečnosti.
  • Data jsou uchovávána na cloudovém serveru a techniky datové vědy odhalují relační data.

14. Zvládání katastrof

Řízení katastrof

Vědci nemohou předpovídat pravděpodobnost neštěstí a vlády nemohou přijmout adekvátní opatření. Velká data v řízení katastrof nejsou novinkou. Současné pokroky v oblasti umělé inteligence, dolování dat a vizualizace pomáhají předpovídat podmínky.

  • Meteorologové mohou analyzovat satelitní a radarová data. Každých 12 hodin mohou kontrolovat povětrnostní podmínky.
  • Dokáže určit hladinu vody a pravděpodobnost záplav na jakémkoli místě v kteroukoli roční dobu.
  • Teplotu, hladinu vody, tlak větru a další relevantní prvky lze použít k předpovědi hrozících katastrof.
  • Techniky shlukování, vizualizace, modelování proudění a pravidla přidružení vám mohou pomoci získat podrobnější zjištění.
  • Vláda může využít Big Data k provedení požadovaných kroků ke zmírnění negativních dopadů přírodních katastrof.
  • Dokonce i zemětřesení mohou monitorovat odborníci na zvládání přírodních katastrof, kteří mohou také varovat veřejnost.

patnáct. Digitální marketing

Digitální marketing

Trendy firemního marketingu se zcela změnily. Dobytí každé firmy závisí na její schopnosti využít digitální marketing. Big Data učinila digitální marketing mocným. Stalo se nezbytnou součástí provozu každé společnosti.

  • Po každé reklamní kampani generuje zprávy obsahující výkon a zapojení publika.
  • Data science se využívá k retargetingu zákazníků. Přeměňuje je na věrné zákazníky.
  • Analyzuje trh, soupeře a cíl společnosti. Je také schopen vidět možnosti.
  • Dokáže vyhledat a zacílit současné uživatele sociálních médií na základě demografie, pohlaví, příjmu, věku a zájmů.
  • Zaměřuje se na oblíbená témata a radí majitelům společností, jak používat obsahovou strategii. Zlepšuje hodnocení jejich webových stránek na Googlu.
  • Může použít existující databázi publika ke generování podobných publik pro cílení na podobné klienty.
Viz také Top 15 nejlepších prohlížečů pro internet

16. Zákaznicky orientovaný servis

Zákaznicky orientovaný servis

Zákazníci jsou nejcennějším zdrojem společnosti. Možná jste nováčkem vstupujícím na zavedený trh.

Bude pro vás docela složité určit, co vaši klienti požadují. Velká data vám najdou řešení a poskytnou ten nejlepší výsledek.

  • Zavádí dlouhodobou a nákladově úspornou inovaci s cílem poskytovat lepší produkty za snížené ceny.
  • Dokáže shromáždit mnoho důležitých dat od zákazníků a využít je k vytvoření marketingového modelu pro propagaci.
  • Identifikuje potřeby a přání klientů a poté se soustředí na poskytování těch nejlepších služeb, které tyto potřeby splňují.
  • Analyzuje chování, zájem zákazníků a sleduje jejich trendy, aby generoval zákaznicky orientované produkty.
  • Určuje, zda jsou klienti a jejich přání podobní. V důsledku toho lze snadno implementovat reklamní strategie založené na cílení.

17. Vládní sektor

Vládní sektor

Každý den musí vláda řešit různé místní, národní i globální složité problémy. Díky shromáždění všech informací o milionech lidí mohou velká data ovlivnit toto odvětví.

Pomáhá při rozhodování o jízdě na základě názorů místních obyvatel. Umožňuje nám posoudit dopad a pohled na každé rozhodnutí a určit, zda jsou nutné nějaké změny, či nikoli.

  • Vlády mohou pohotově reagovat na veřejnou poptávku využitím velkých dat.
  • Big data pomáhají při monitorování vládních rozhodnutí a vyhodnocování jejich výsledků.
  • Vláda má denně přístup k operativním informacím o konkrétním tématu.
  • Může pomoci při identifikaci problémových oblastí a analýze, jak zlepšit současný scénář.
  • Kromě toho může předvídat jakýkoli teroristický útok a přijmout nezbytná opatření, aby se vyhnul nepříznivým okolnostem.

18. Maloobchod

Maloobchodní průmysl

Analyzujte konkurenční trh a zájem klientů. Velká data poskytují tomuto sektoru příležitost. Shromažďuje širokou škálu údajů, které pomáhají určit zapojení a spokojenost klienta.

Důkladná analýza informací získaných pomocí velkých dat. Může zvýšit výkon a efektivitu.

  • Maloobchodní činnost může posílit intimitu a zapojení klientů. Využívá velká data k analýze nákupních trendů zákazníků.
  • Průmysl může porovnat poměr nabídky a poptávky s využitím prediktivní analýzy. Může se vyhnout produktům, které většina kupujících nepřijímá dobře.
  • Maloobchodní průmysl může posoudit skladový sortiment produktu na základě poptávky klientů a vyvinout nové obchodní strategie pro růst.
  • Zjistěte, zda je vhodný produkt dostupný ve správný čas.
  • Údaje o transakcích, údaje ze sociálních sítí a předpovědi počasí zajišťují aktualizaci situace.

19. Průmysl sociálních médií

Průmysl sociálních médií

Sociální média jsou v dnešní době populárním odvětvím digitálních médií. Aplikace velkých dat je plně závislá na marketingu sociálních sítí.

Sociální média nejsou oprávněna využívat všechny typy informací. Je to zásadní pro dobrou údržbu a spokojenost uživatelů.

  • Díky AI umožňují velká data digitálním obchodníkům oslovit přímo své cílové publikum na sociálních sítích.
  • Díky schopnosti analýzy klíčových slov je užitečný při vyhodnocování posunu ROI a kampaní na sociálních sítích.
  • Velká data mohou lépe pochopit, jak se uživatel cítí a jak se rozhoduje.
  • Pomáhá při analýze preferencí, chování a špičky zákazníka, aby zůstal relevantní a konkurenceschopný.

20. Letecký průmysl

Letecký průmysl

Letecký průmysl využívá velká data nejlépe, protože poskytuje provozní informace. Pomáhá při sběru dat o zákaznických službách a prodeji vstupenek.

S velkými daty může také malá letecká společnost reagovat a činit rozhodnutí pro spokojenost zákazníků a uspokojení potřeb.

  • Porovnejte provozní náklady a množství paliva. Velká data se využívají pro chytřejší údržbu letadla.
  • Zachycuje data o letových událostech a může posílit spojení leteckého řetězce. Pomáhá zlepšit bezpečnost a zabezpečení letu.
  • Vyhodnocení předchozích údajů pomáhá zlepšit zákaznický servis a způsob nákupu klientů.
  • Zajistěte si pohodlný let. Pomáhá při určování informací o řízení letového provozu a telemetrických údajích za letu.
  • Pomáhá při sledování zavazadel v reálném čase, aby zavazadla žádného zákazníka nebyla ztracena a netrpěla.

Závěr

Hodnota Big Data je určena tím, jak organizace využívá shromážděné informace. Big Data systémy mohou rychle a jednoduše vyhodnocovat velké množství dat.

Prakticky v každé odvětvové vertikále se tato řešení Big Data využívají ke sklízení výhod obrovských objemů dat.

Nejčastější dotazy

Jaké jsou různé typy velkých dat, uveďte příklady?

Velká data zahrnují širokou škálu druhů dat, včetně těch, které jsou uvedeny níže.
Strukturovaná data: Transakce a finanční záznamy. Nestrukturovaná data: dokumenty, text a multimédia. Polostrukturovaná data: protokoly webového serveru a streamování ze senzorů.

Co jsou velká data? Vysvětlete nějakých 5 aplikací velkých dat?

Big Data aplikace se používají v různých odvětvích, včetně financí, zemědělství, chemie, data miningu a zdravotnictví. Výzkumníci se mohou dozvědět o velkých datech a jejich použití v různých sektorech a také získat nápady pro svou studii.

Jaké jsou aplikace velkých dat v podnikání?

Rozsáhlé soubory dat, které lze zkoumat, aby ukázaly vzor nebo zvyk studovaných populací, se označují jako velká data. Z Big Data mohou těžit interní rozhodnutí společnosti, zaměstnanecké procesy a obsahová strategie. Analýza dat vám může pomoci při lepších náborových rozhodnutích pro vaši společnost.

Jaký je nejlepší software pro velká data?

Tableau, Apache Hadoop, Apache Spark, Zoho Analytics a MongoDB jsou nejlepší nástroje a software pro velká data pro Analytics.