"Big Data" ist die neue Wissenschaft des Verständnisses und der Vorhersage des menschlichen Verhaltens durch Untersuchung großer Mengen unstrukturierter Daten. Big Data wird auch als "Predictive Analytics" bezeichnet.
Das Analysieren von Twitter-Posts, Facebook-Feeds, eBay-Suchen, GPS-Trackern und Geldautomaten sind Beispiele für große Datenmengen. Weitere Informationen dazu sind das Studium von Sicherheitsvideos, Verkehrsdaten, Wettermustern, Ankunft von Flügen, Protokollen von Mobiltelefonen und Herzfrequenz-Trackern. Big Data ist eine unordentliche neue Wissenschaft, die sich wöchentlich ändert, und nur wenige Experten verstehen das alles.
Was sind einige Beispiele für Big Data im regulären Leben?
Während die meisten Big-Data-Projekte sehr dunkel sind, gibt es erfolgreiche Beispiele für Big Data, die den Alltag von Einzelpersonen, Unternehmen und Regierungen beeinflussen:
Vorhersage von Virenausbrüchen: Durch das Studium sozio-politischer Daten, Wetter- und Klimadaten sowie Krankenhaus- / klinischer Daten prognostizieren diese Wissenschaftler nun einen Ausbruch von Dengue-Fieber mit einer Vorwarnzeit von 4 Wochen.
Mordwache: Dieses Big Data-Projekt stellt Mordopfer, Verdächtige und Kriminelle in Washington, DC, vor. Dieses Big-Data-Projekt ist sowohl als Weg zur Ehrung der Verstorbenen als auch als Informationsquelle für Menschen faszinierend.
Transit-Reiseplanung, NYC: WNYC-Radioprogrammierer Steve Melendez kombinierte den Online-U-Bahn-Fahrplan mit Reiserouten-Software. Seine Kreation lässt New Yorker auf ihre Position auf der Karte klicken, und eine Vorhersage der Reisezeit für Züge und U-Bahnen wird angezeigt.
Xerox reduzierte den Personalabbau: Call Center-Arbeit ist emotional anstrengend. Xerox hat mit Hilfe von professionellen Analysten unzählige Daten untersucht. Jetzt können sie vorhersagen, welche Call Center-Mitarbeiter am wahrscheinlichsten im Unternehmen bleiben werden.
Unterstützung des Terrorismusbekämpfung Durch das Studium sozialer Medien, Finanzunterlagen, Flugreservierungen und Sicherheitsdaten kann die Strafverfolgung Terrorverdächtige vorhersehen und lokalisieren, bevor sie ihre bösen Taten vollbringen.
Anpassung des Markenmarketings auf Basis von Social Media Reviews: Die Menschen teilen ihre Online-Gedanken offen und schnell in einem Pub, Restaurant oder Fitnessclub mit. Es ist möglich, diese Millionen von Social-Media-Posts zu studieren und dem Unternehmen Feedback dazu zu geben, was die Leute über ihre Dienstleistungen denken.
Wer verwendet Big Data? Was machen sie damit?
Viele monolithische Unternehmen verwenden Big Data, um ihre Angebote und Preise anzupassen, um die Kundenzufriedenheit zu maximieren.
- Macy's Kaufhausverwendet zum Beispiel Big Data, um ihre Preise für über 70 Millionen Produkte im laufenden Betrieb anzupassen. Sie senden sogar angepasste E-Mails an ihre Kunden, je nachdem, was Macy's glaubt, dass sie daran interessiert sind.
- Politische Reaktion auf die Bombenanschläge auf den Boston MarathonDurch die Verwendung von Big Data zur Untersuchung von Video- und Überwachungsbildern konnte die Polizei die Suche nach den Verdächtigen schnell eingrenzen.
- Morton's Steakhouse nutzt Twitter, um Marketing-Stunts durchzuführen, darunter den berühmten Flughafen New Jersey, der ein Porterhouse-Steak und ein Shrimp-Dinner liefert.
- Visa verwendet Big Data, um Betrüger zu identifizieren und zu fangen.Einzelne Transaktionen hier und dort können einen unehrlichen Kreditkartenbenutzer leicht verbergen, aber durch die sorgfältige Überwachung Millionen von Transaktionen können Betrugsmuster entdeckt werden.
- Facebook verwendet Big Data, um Werbung maßzuschneidern. Durch das sorgfältige Studieren der Vorlieben Ihrer FB und der Surfgewohnheiten erhält der Social Media-Riese unheimliche Einblicke in Ihren Geschmack. Diese Sidebar-Anzeigen, die Sie in Ihrem Facebook-Feed sehen, werden von sehr bewussten und komplexen Algorithmen ausgewählt, die Ihre Facebook-Gewohnheiten beobachtet haben.
Warum ist Big Data so ein großes Geschäft?
4 Dinge machen Big Data von Bedeutung:
1. Die Daten sind enorm. Es passt nicht auf eine einzelne Festplatte, geschweige denn einen USB-Stick. Das Datenvolumen übertrifft bei weitem das, was der menschliche Geist wahrnehmen kann (man denke an eine Milliarde Milliarden Megabyte und multipliziere diese dann mit mehr Milliarden).
2. Die Daten sind unordentlich und unstrukturiert. 50% bis 80% der Big Data-Arbeit besteht darin, die Informationen zu konvertieren und zu bereinigen, sodass sie durchsucht und sortiert werden können. Nur wenige tausend Experten auf unserem Planeten wissen genau, wie diese Datenbereinigung durchzuführen ist. Diese Experten benötigen auch sehr spezialisierte Tools wie HPE und Hadoop, um ihr Handwerk auszuführen. In zehn Jahren werden Big Data-Experten vielleicht ein Dutzend, aber für den Moment sind sie eine sehr seltene Art von Analysten, und ihre Arbeit ist immer noch sehr obskur und langweilig.
3. Daten sind zu einer Ware geworden **, die verkauft und gekauft werden kann. Es gibt Datenmarktplätze, auf denen Unternehmen und Einzelpersonen Terabytes an sozialen Medien und anderen Daten kaufen können. Die meisten Daten sind Cloud-basiert, da sie zu groß sind, um auf eine einzelne Festplatte zu passen. Beim Kauf von Daten wird in der Regel eine Abonnementgebühr erhoben, wenn Sie eine Cloud-Serverfarm verwenden.
** Die führenden Anbieter von Big Data-Tools und -Produkten sind Amazon, Google, Facebook und Yahoo. Da diese Unternehmen so viele Millionen Menschen mit ihren Onlinediensten bedienen, ist es sinnvoll, dass sie die Sammelstelle und die Visionäre der Big Data-Analyse sind.4. Die Möglichkeiten von Big Data sind endlos. Vielleicht prognostizieren Ärzte eines Tages Herzinfarkte und Schlaganfälle Wochen vor ihrem Auftreten. Flugzeug- und Autounfälle könnten durch vorausschauende Analysen ihrer mechanischen Daten sowie ihrer Verkehrs- und Wettermuster reduziert werden. Online-Dating kann durch Big Data-Prädiktoren der für Sie kompatiblen Persönlichkeiten verbessert werden. Musiker könnten einen Einblick bekommen, welche Musikkomposition den wechselnden Geschmack der Zielgruppen am besten gefällt.Ernährungswissenschaftler könnten vorhersagen, welche Kombination von im Handel gekauften Lebensmitteln den Gesundheitszustand einer Person verschlimmern oder ihnen helfen wird. Die Oberfläche wurde nur zerkratzt und Entdeckungen in Big Data finden jede Woche statt.
Big Data ist unordentlich
Big Data ist prädiktive Analyse: die Umwandlung massiver unstrukturierter Daten in etwas durchsuchbares und sortierbares Element. Dies ist ein chaotischer und chaotischer Raum, der eine besondere Art von Wissen und Geduld erfordert.
Nehmen Sie zum Beispiel den monolithischen UPS-Lieferservice. Die Programmierer von UPS untersuchen Daten von GPS und Smartphones ihrer Fahrer, um die effizientesten Möglichkeiten zur Anpassung an Verkehrsstaus zu analysieren. Diese GPS- und Smartphone-Daten sind gigantisch und nicht automatisch zur Analyse bereit. Diese Daten fließen von verschiedenen GPS- und Kartendatenbanken über verschiedene Smartphone-Hardwaregeräte ein. UPS-Analysten haben Monate damit verbracht, all diese Daten in ein Format zu konvertieren, das leicht durchsucht und sortiert werden kann. Die Mühe hat sich jedoch gelohnt. Heute hat UPS mehr als 8 Millionen Gallonen Kraftstoff eingespart, seitdem diese Big Data-Analyse eingesetzt wurde.
Da Big Data unübersichtlich ist und so viel Aufwand für die Bereinigung und Vorbereitung auf den Einsatz erfordert, werden Datenwissenschaftler für ihre langwierige Arbeit zu Spitznamen "Datenverwalter". Das
Die Wissenschaft von Big Data und Predictive Analytics verbessert sich jedoch jede Woche. Erwarten Sie, dass Big Data bis zum Jahr 2025 für jedermann leicht zugänglich ist.
Ist Big Data nicht eine aufdringliche Bedrohung für den Datenschutz?
Ja, wenn unsere Gesetze und individuellen Datenschutzbestimmungen nicht sorgfältig gehandhabt werden, dringen Big Data in den persönlichen Datenschutz ein. So wie es aussieht, verfolgen Google und YouTube und Facebook bereits Ihre täglichen Online-Gewohnheiten. Ihr Smartphone und Ihr Computerleben hinterlassen jeden Tag digitale Fußabdrücke, und anspruchsvolle Unternehmen untersuchen diese Fußabdrücke.
Die Gesetze rund um Big Data entwickeln sich. Datenschutz ist ein Zustand, für den Sie jetzt die persönliche Verantwortung übernehmen müssen, da Sie ihn nicht länger als Standardrecht erwarten können.
Was Sie tun können, um Ihre Privatsphäre zu schützen:
Der größte Schritt, den Sie unternehmen können, ist, Ihre täglichen Gewohnheiten mithilfe einer VPN-Netzwerkverbindung zu verschleiern. Ein VPN-Dienst verschlüsselt Ihr Signal, sodass Ihre Identität und Ihr Standort zumindest teilweise von den Trackern maskiert werden. Dies macht Sie nicht zu 100% anonym, aber ein VPN verringert wesentlich, wie sehr die Welt Ihre Online-Gewohnheiten beobachten kann.
Wo kann ich mehr über Big Data erfahren?
Big Data ist eine faszinierende Sache für Menschen mit analytischem Verstand und einer Liebe zur Technologie. Wenn Sie das sind, dann besuchen Sie auf jeden Fall diese Seite mit interessanten Big Data-Projekten.
