Big Data to analiza dużych ilości danych, często w czasie rzeczywistym, w celu wydobycia informacji przydatnych dla przedsiębiorstw, organizacji i rządów. Głównym wyzwaniem Big Data jest zatem znalezienie sposobu wykorzystania tej masy danych w celu poprawy wydajności i zaspokojenia potrzeb użytkowników.
Aby to osiągnąć, firmy muszą być w stanie efektywnie przechowywać, przetwarzać i analizować dane, co wymaga dedykowanej infrastruktury, umiejętności i narzędzi Big Data. Aby stawić czoła temu wyzwaniu, niezbędne są najnowsze technologie, takie jak sztuczna inteligencja, połączone obiekty i chmura.
Pourquoi?
Big Data stało się poważnym problemem, ponieważ pozwala firmom zdobyć cenne informacje o ich rynku, klientach i konkurencji, co może pomóc w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji i poprawie ich rentowności. Według badania McKinsey, Big Data może generować dodatkowe przychody w wysokości 300 miliardów dolarów rocznie w sektorze opieki zdrowotnej w samych Stanach Zjednoczonych.
Big Data może również pomóc w rozwiązaniu ważnych problemów, takich jak zanieczyszczenie, zmiany klimatyczne i klęski żywiołowe. Na przykład wykorzystanie danych satelitarnych może pomóc naukowcom monitorować trendy topnienia lodu i przewidywać wpływ na poziom mórz.
Gdzie?
Big Data to problem globalny, który dotyczy wszystkich branż i wszystkich krajów. Najbardziej zaawansowanymi krajami pod względem Big Data są jednak Stany Zjednoczone, Chiny i Unia Europejska.
Firmy inwestujące w Big Data to głównie duże firmy, ale coraz więcej zainteresowanych jest nim również MŚP. Rządy, organizacje non-profit i instytucje edukacyjne są również ważnymi graczami w Big Data.
Kto?
Głównymi użytkownikami Big Data są firmy posiadające duże ilości danych. Na przykład firmy ubezpieczeniowe wykorzystują dane do określenia ryzyka ubezpieczonego i ustalenia stawek, firmy zajmujące się handlem elektronicznym wykorzystują je do rekomendowania produktów klientom i tak dalej.
Specjaliści zajmujący się dużymi zbiorami danych, tacy jak analitycy danych, inżynierowie dużych zbiorów danych i naukowcy zajmujący się danymi, są również kluczowymi graczami w tej dziedzinie.
Rysunki i przykłady
– Według IDC oczekuje się, że globalny rynek Big Data będzie rósł o 10,6% rocznie, aby w 274,3 roku osiągnąć 2022 miliarda dolarów.
– Według Gartnera w ciągu najbliższych dwóch lat ponad 75% firm na całym świecie planuje inwestycje w sztuczną inteligencję.
– Miasto Boston wykorzystuje Big Data do zmniejszania zatorów w ruchu, analizując dane o ruchu w celu optymalizacji sygnalizacji świetlnej.
– Gigant handlu detalicznego Amazon wykorzystuje duże zbiory danych do personalizacji rekomendacji produktów dla każdego klienta, co odpowiada za prawie 35% jego przychodów.
8 podobnych pytań lub wyszukiwań i odpowiedzi na: Jakie jest główne wyzwanie Big Data?
1. Jakie są kluczowe technologie dla Big Data?
Kluczowymi technologiami dla Big Data są Chmura, analityka danych, sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, przetwarzanie w czasie rzeczywistym i połączone obiekty.
2. W jaki sposób Big Data jest wykorzystywane w służbie zdrowia?
Big Data wykorzystywane jest w służbie zdrowia w celu usprawnienia leczenia i profilaktyki chorób, monitorowania rozwoju pandemii Covid-19, personalizacji opieki oraz optymalizacji procesów medycznych.
3. Jak wykorzystuje się Big Data w e-commerce?
Big Data jest wykorzystywane w e-commerce do personalizacji ofert produktów, poprawy targetowania reklam, optymalizacji logistyki i redukcji kosztów.
4. W jaki sposób Big Data może pomóc rządom w rozwiązywaniu problemów społecznych?
Big Data może pomóc rządom w rozwiązywaniu problemów społecznych poprzez identyfikację obszarów ryzyka, monitorowanie trendów społecznych, ocenę skuteczności programów społecznych i poprawę reakcji na klęski żywiołowe.
5. Jakie są korzyści i zagrożenia Big Data dla firm?
Korzyści z Big Data dla przedsiębiorstw to poprawa rentowności, optymalizacja procesów, innowacyjność i bardziej świadome podejmowanie decyzji. Zagrożenia obejmują prywatność danych, bezpieczeństwo i niewłaściwe wykorzystanie danych.
6. Jak Big Data jest wykorzystywane w nauce?
Big Data wykorzystuje się w nauce do prowadzenia badań, opracowywania nowych leków, przewidywania trendów klimatycznych i analizy sekwencji DNA.
7. Jakie wyzwania stoją przed Big Data?
Wyzwania związane z Big Data obejmują zarządzanie kosztami, bezpieczeństwo danych, jakość danych, ilość danych do zarządzania, luki w umiejętnościach i etykę.
8. Jak wykorzystuje się Big Data w branży motoryzacyjnej?
Big Data wykorzystuje się w branży motoryzacyjnej w celu poprawy bezpieczeństwa pojazdów, obniżenia kosztów produkcji, personalizacji oferty pojazdów i przewidywania awarii.
Jestem przedsiębiorcą internetowym. Webmaster i redaktor stron internetowych. Specjalizuję się w technikach wyszukiwania informacji w Internecie w celu zwiększenia dostępności informacji dla użytkowników Internetu. Chociaż dołożono wszelkich starań, aby zapewnić dokładność informacji zawartych na tej stronie, nie możemy oferować żadnych gwarancji ani ponosić odpowiedzialności za jakiekolwiek popełnione błędy. Jeśli zauważysz błąd na tej stronie, będziemy wdzięczni, jeśli poinformujesz nas o tym, korzystając z kontaktu: jmandii{}yahoo.fr (zamień {} na @), a my postaramy się go jak najszybciej poprawić. DZIĘKI
