В чем главная проблема больших данных?

Как?

Большие данные — это анализ больших объемов данных, часто в режиме реального времени, с целью извлечения полезной информации для предприятий, организаций и правительств. Поэтому основная задача больших данных состоит в том, чтобы найти способы использования этой массы данных для повышения производительности и удовлетворения потребностей пользователей.

Для достижения этой цели предприятия должны иметь возможность эффективно хранить, обрабатывать и анализировать данные, для чего требуется специальная инфраструктура больших данных, навыки и инструменты. Новейшие технологии, такие как ИИ (искусственный интеллект), подключенные объекты и облако, необходимы для решения этой проблемы.

Почему?

Большие данные стали серьезной проблемой, поскольку они позволяют предприятиям получать ценную информацию о своем рынке, клиентах и конкурентах, что может помочь принимать более обоснованные решения и повысить прибыльность. Согласно исследованию McKinsey, большие данные могут приносить дополнительный доход в размере 300 миллиардов долларов в год только в секторе здравоохранения только в США.

Большие данные также могут помочь решить такие важные проблемы, как загрязнение окружающей среды, изменение климата и стихийные бедствия. Например, использование спутниковых данных может помочь ученым отслеживать тенденции таяния льда и прогнозировать влияние на уровень моря.

Où?

Большие данные — это глобальная проблема, которая касается всех отраслей и всех стран. Однако наиболее продвинутыми странами с точки зрения больших данных являются США, Китай и Евросоюз.

Компании, инвестирующие в большие данные, — это в основном крупные компании, но все больше и больше МСП также проявляют к ним интерес. Правительства, некоммерческие организации и образовательные учреждения также являются важными игроками в сфере больших данных.

Кто?

Компании, располагающие большими объемами данных, являются основными пользователями больших данных. Например, страховые компании используют данные для определения риска страхователя и установления ставок, компании электронной коммерции используют их, чтобы рекомендовать продукты клиентам и так далее.

Специалисты по большим данным, такие как аналитики данных, инженеры по большим данным и специалисты по обработке данных, также являются ключевыми игроками в этой области.

Цифры и примеры

– По данным IDC, ожидается, что мировой рынок больших данных будет расти на 10,6% ежегодно и достигнет $274,3 млрд в 2022 году.
– По данным Gartner, более 75% компаний по всему миру планируют инвестировать в ИИ в ближайшие два года.
– Город Бостон использует большие данные для уменьшения заторов на дорогах, анализируя данные о дорожном движении для оптимизации светофоров.
– Гигант розничной торговли Amazon использует большие данные для персонализации рекомендаций по продуктам для каждого клиента, что составляет почти 35% его дохода.

8 похожих вопросов или поисков и ответов на тему: Какова основная проблема больших данных?

1. Каковы ключевые технологии для больших данных?
Ключевыми технологиями для больших данных являются облако, аналитика данных, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка в реальном времени и подключенные объекты.

2. Как большие данные используются в здравоохранении?
Большие данные используются в здравоохранении для улучшения лечения и профилактики заболеваний, для мониторинга развития пандемии COVID-19, для персонализации ухода и оптимизации медицинских процессов.

3. Как большие данные используются в электронной коммерции?
Большие данные используются в электронной коммерции для персонализации товарных предложений, улучшения таргетинга рекламы, оптимизации логистики и снижения затрат.

4. Как большие данные могут помочь правительствам решать социальные проблемы?
Большие данные могут помочь правительствам решать социальные проблемы путем выявления областей риска, мониторинга социальных тенденций, оценки эффективности социальных программ и улучшения реагирования на стихийные бедствия.

5. Каковы преимущества и риски больших данных для бизнеса?
Преимущества больших данных для бизнеса заключаются в повышении прибыльности, оптимизации процессов, инновациях и более обоснованном принятии решений. Риски включают конфиденциальность данных, безопасность и неправомерное использование данных.

6. Как большие данные используются в науке?
Большие данные используются в науке для проведения исследований, разработки новых лекарств, прогнозирования климатических тенденций и анализа последовательностей ДНК.

7. Каковы проблемы больших данных?
Проблемы больших данных включают управление затратами, безопасность данных, качество данных, количество данных, которыми нужно управлять, дефицит навыков и этику.

8. Как большие данные используются в автомобильной промышленности?
Большие данные используются в автомобильной промышленности для повышения безопасности транспортных средств, снижения производственных затрат, персонализации предложений транспортных средств и прогнозирования поломок.