Cum Big Data va revoluționa scena de afaceri în viitorul apropiat: partea 2

Big Data a declanșat o transformare majoră a modului în care companiile și firmele își vor desfășura afacerile în întreaga lume. În viitor, multe domenii funcționale care necesită intervenție umană vor deveni automatizate. La fel cum Amazon sugerează „cărți de cumpărat”, LinkedIn recomandă „Oameni pe care ați putea-o cunoaște”, Facebook afișează paginile care v-ar putea plăcea; aceleași tehnologii ar urma să fie aplicate și în alte domenii în curând. De exemplu, în recomandarea de tratamente, diagnosticarea bolilor și, probabil, în recunoașterea criminalilor înainte ca aceștia să comită o crimă.

Big Data va schimba cu siguranță jocul în următorii ani. Efectul colectiv al inițierii practicilor și tehnologiilor de date mari într-o organizație ar duce la o schimbare transformațională. Big Data poate avea impact asupra diferitelor funcții din cadrul organizației, de la redefinirea dezvoltării produselor, optimizarea lanțului de aprovizionare, impactul pozitiv asupra relațiilor cu clienții, focalizarea afacerii pe date, îmbunătățirea operațiunilor și multe altele. Directorii superiori trebuie să înceapă să ia în considerare modul în care firmele lor pot beneficia de informațiile derivate din implementarea datelor mari.

Predicții Big Data pentru 2017 și mai departe

Pe măsură ce trecem prin 2016 și îmbrățișăm 2017 în scurt timp, mai mulți senzori, dispozitive, tehnologii, companii și chiar oameni s-ar alătura grupului de date mari. Iată zonele în care big data este cel mai probabil să revoluționeze afacerile.

Internetul lucrurilor (IoT)

Serviciul cloud de date mari este magia din spatele scenei IoT. Neil Mendelson, vicepreședinte, Big Data Advanced Analytics, Oracle, a declarat că extinderea serviciilor cloud nu numai că va capta datele senzorilor, ci le va alimenta în algoritmi și analize de date mari pentru a le folosi eficient. În plus, serviciul cloud IoT securizat va ajuta producătorii să creeze noi produse și servicii care iau măsuri asupra datelor analizate în siguranță, fără intervenție umană.

Internetul industrial combină învățarea automată, comunicațiile de la mașină la mașină și de date mari pentru a identifica modele și a ajusta operațiunile de afaceri în timp real. În scurt timp, internetul industrial s-ar extinde prin definiție pentru a încorpora IoT. În curând, fluxurile de date în timp real ar reînnoi ceea ce este posibil prin internetul industrial, permițând utilizatorilor să ajusteze un proces, să pună întrebări critice sau să vadă imediat un anumit tipar. Industrii întregi precum cea farmaceutică, energetică, tehnologia informației, comunicații, bancare și agricultură vor fi influențate în mod semnificativ de capacitatea de a examina împreună datele istorice și în timp real pentru a lua decizii de afaceri informate și rapide.

Vom progresa ca societate în care informațiile și datele în sine ar deveni marfa noastră esențială pentru comerț. Micro-licențele, tranzacțiile și schimbul monetizat de informații vor deveni sarcini importante, deoarece rețelele noastre de automatizare și de mașină la mașină se ocupă de nevoile noastre zilnice. Deținerea datelor, evaluarea datelor și inovarea și îmbunătățirea ar deveni baza succesului industriei și corporative.

Învățare automată

Big Data este omniprezentă și integrată în activitățile zilnice pe care le facem, cum ar fi cumpărăturile online, citirea unei hărți sau chiar călătoriile. În timpul viitor, tehnologii și companiile își vor schimba atenția de la big data la machine-learing și vor oferi informații proactive. În plus, inteligența activă va fi noul obiectiv prin care companiile ar folosi tehnologii precum învățarea automată și analiza predictivă pentru a oferi soluții, care evaluează datele 24/7 și ne anunță când au loc evenimente importante.

Pe de altă parte, există o mulțime de entuziasm cu privire la inteligența artificială (AI). Companiile mari și chiar startup-urile fac investiții majore în AI. Cu toate acestea, succesul în afaceri s-ar îndrepta către companiile care aplică mai multe tehnici de învățare automată pentru a rezolva probleme de rutină, cum ar fi furnizarea de promoții, servicii și recomandări mai personalizate pentru produse, fără prea multă agitație sau agitație. Companiile care pot transforma idei futuriste în aplicații practice ușor de gestionat, care pot fi utilizate eficient în întreaga organizație, ar obține mai multe profituri și beneficii din investiția lor. În 2017, tehnologiile AI, cum ar fi graficele proprietăților (PG), procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea automată (ML), vor fi aplicate provocărilor obișnuite sau normale de procesare a datelor. Deși PG, NLP și ML sunt deja accesibile ca biblioteci de interfață de programare a aplicațiilor (API) în big data, noua schimbare ar include utilizări extinse ale acestor tehnologii în instrumente de tehnologie a informației care sprijină știința datelor, analiza în timp real și aplicații.

Sănătate

Calculul cognitiv și inteligența artificială vor modela calea pentru medicina personalizată, vor ajuta la salvarea vieților persoanelor care suferă de boli rare și vor îmbunătăți starea de îngrijire a sănătății în următorii ani. Astăzi, doar 16% dintre spitalele din SUA utilizează analize predictive, în ciuda inițiativei președintelui Barack Obama privind medicina de precizie în discursul din 2015 în Parlamentul SUA. Cu toate acestea, progresele tehnologice recente care aplică IA la analiza predictivă a datelor mari fac posibilă practicarea medicinei personalizate prin intermediul datelor genomice mapate cu fișele medicale electronice ale unui pacient și să răspundă la întrebări pentru medicamente sau tratamente pentru boli rare. În trecut, cercetarea medicală privind noile boli și tratamentele lor a fost prohibitivă din cauza seturilor mici de mostre, dar pare mult fezabilă cu seturi mari de date în date mari. Acum ar putea fi posibil să se folosească medicina de precizie implicând răspunsuri la întrebări despre potențiale tratamente pentru sub-populații precum femei, adulți în vârstă, copii și diferite etnii.

Prevenirea Crimelor

Pentru a identifica potențialii criminali înainte de a comite vreo infracțiune, agențiile de aplicare a legii, în special din vest, apelează la big data. Informațiile partajate în mod public, împreună cu informațiile de informații și datele furnizate de birourile de aplicare a legii și autoritățile locale, ajută poliția să identifice infractori și activitățile criminale cu o mai mare acuratețe înainte de a începe problemele. Drept urmare, agențiile de aplicare a legii ar tinde să fie mai puțin reactive, reducând astfel riscul de a împușca sau de a aresta persoana greșită. De asemenea, acești ofițeri de poliție se concentrează pe punctele fierbinți ale criminalității pentru a-i prinde pe criminali odată ce ies din ascunzătoarea lor. Prin analiza datelor mari, misiunile planificate au ajutat agențiile de aplicare a legii să reducă sau să controleze ratele criminalității în marile orașe din întreaga lume.

Confruntarea cu dezastrele naturale

În fiecare an, miliarde de dolari și mii de vieți sunt pierdute în timpul inundațiilor, cutremurelor, secetei sau altor dezastre naturale. Oamenii de știință de date recunosc valoarea utilizării tehnicilor de extragere a datelor pentru a evalua dezastrele naturale pentru a ajuta la înțelegerea tendințelor, la analizarea vulnerabilității populațiilor și la prezicerea dezastrelor viitoare. Obiectivul unor astfel de analize este de a ajuta guvernele din întreaga lume pentru eforturile de ajutorare, răspunsul la urgență și pentru a elabora strategii pentru atenuarea viitoare a dezastrelor naturale. Evoluțiile recente în tehnologiile big data și știința datelor i-au ajutat pe oamenii de știință ai datelor să folosească tehnici descriptive și predictive în mod economic și precis. Aceste tehnici au fost utile în identificarea populațiilor susceptibile la calamități naturale prin analizarea incidentelor din trecut pentru a determina modele care ar putea identifica populațiile expuse riscului și ar putea îmbunătăți previziunile viitoare de dezastre.

Impactul Big Data asupra afacerilor

Edwin Miller, CEO al 9Lenses, o firmă de tehnologie cu sediul în SUA, spune că datele mari au avut un impact semnificativ asupra afacerilor, chiar de la operațiunile lanțului de aprovizionare, dezvoltarea produselor până la relațiile cu clienții și va continua să o facă. Deși mulți s-ar putea să nu știe despre big data, cu siguranță a avut un impact asupra destul de multe afaceri convenționale.

Capital One Financial Corporation din SUA este un bun exemplu. Între anii 1990 și 2000, industria cărților de credit a folosit un model de preț uniform, care percepe același preț pentru fiecare consumator, cu excepția Capital One. Firma a folosit un model statistic, care se baza pe date demografice și de credit public, pentru a oferi clienților produse personalizate. Inovația i-a permis companiei să obțină o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 33% din 1995 până în 2003. Drept urmare, destul de multe bănci s-au concentrat mai mult pe analiza datelor mari, permițându-le să obțină o creștere de 17% a venitului lor net anual. , în comparație cu băncile americane de top, cum ar fi Bank of America cu 11%, Citigroup cu 11% și JP Morgan cu 6% din 2009 până în 2015.

Walmart folosește în mod constant analiza de date mari pentru operațiuni, produse și servicii mai bune. În anii 1990, compania a transformat sectorul de vânzare cu amănuntul înregistrând fiecare produs ca date cu ajutorul unui sistem cunoscut sub numele de legătură de retail. Acest sistem le-a permis furnizorilor să-și supravegheze și să-și organizeze produsele și serviciile prin monitorizarea datelor lor, inclusiv cifra de afaceri a stocurilor, volumul stocurilor, marja brută și procentul din stoc. În consecință, au atins riscuri scăzute de stoc și alte costuri asociate.

Rolls Royce aplică, de asemenea, big data, care, la rândul său, a reformat producția de motoare de avioane. Producătorul auto de lux monitorizează în mod obișnuit aproximativ 3.600 de motoare, fiecare având mai mulți senzori pentru a prezice unde și când ar putea apărea defecțiuni. Compania și-a transformat afacerea de la vânzarea de motoare la vânzarea atât a motoarelor de calitate, cât și a serviciilor de monitorizare, taxând clienții în funcție de utilizare, reparații și înlocuire. În prezent, serviciul reprezintă peste 68% din veniturile lor anuale în divizia de motoare de aeronave.

Concluzie

Pe măsură ce big data încă se desfășoară, este destul de clar că schimbările aduse de big data vor transforma întreprinderile, organizațiile și chiar societățile. Big Data va rămâne aici, iar companiile trebuie să se adapteze la această nouă paradigmă. Companiile pot amâna sau întârzia implementarea strategiilor lor de date mari, dar este evident că firmele care și-au implementat deja strategiile își depășesc colegii. Așadar, dezvoltați acum strategia de date mari dacă compania dvs. dorește să creeze și să ofere produse și servicii în era înfloritoare a datelor mari.

Plănuiți să achiziționați date de pe web? Suntem aici pentru a vă ajuta. Anunțați-ne despre cerințele dvs.