Como as aplicações de grandes indústrias de transmissão de dados

Como as aplicações de grandes indústrias de transmissão de dados
Author

Maryanne Gaitho

Last updated December 20, 2017


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Os influenciadores da indústria, acadêmicos e outras partes interessadas proeminentes certamente concordam que o big data se tornou um grande fator de mudança na maioria, senão em todos os tipos de indústrias modernas nos últimos anos. À medida que o big data continua a permear o nosso dia-a-dia, tem havido uma mudança significativa de foco do hype em torno dele para encontrar valor real em seu uso.

Embora a compreensão do valor do Big Data continue a ser um desafio, outros desafios práticos, incluindo o financiamento e o retorno sobre o investimento e as habilidades, continuam na vanguarda de vários setores diferentes que adotam big data. Com isso dito, uma pesquisa do Gartner para 2015 mostra que mais de 75% das empresas estão investindo ou planejam investir em big data nos próximos dois anos . Esses resultados representam um aumento significativo de uma pesquisa semelhante feita em 2012, que indicou que 58% das empresas investiram ou planejavam investir em big data nos próximos dois anos.

Geralmente, a maioria das organizações tem várias metas para adotar projetos de big data. Embora o objetivo principal da maioria das organizações seja aprimorar a experiência do cliente, outras metas incluem redução de custos, melhor direcionamento de marketing e tornar os processos existentes mais eficientes. Nos últimos tempos, as violações de dados também tornaram a segurança aprimorada uma meta importante que os projetos de big data buscam incorporar.

Mais importante, no entanto, onde você está quando se trata de big data? Você provavelmente encontrará que você é:

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  1. Tentando decidir se há valor real em big data ou não
  2. Avaliando o tamanho da oportunidade de mercado
  3. Desenvolver novos serviços e produtos que utilizarão big data
  4. Já utilizando soluções de big data, reposicionando serviços e produtos existentes para utilizar big data, ou
  5. Já utilizando soluções de big data

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Com isso em mente, ter uma visão geral do Big Data e sua aplicação em diferentes setores ajudará você a entender melhor qual é a sua função ou o que ela provavelmente será no futuro, em seu setor ou em diferentes setores.

Comparação de dados

Fonte: visão geral de Big Data, casos de uso, tecnologia e oportunidades. Apresentado na Everis por Wilson Lucas, slide 23 de 25 em 11 de abril de 2013 (observe que o diagrama mostra possíveis oportunidades de big data)

Neste artigo, examinarei 10 verticais do setor que estão usando big data, desafios específicos do setor enfrentados por essas indústrias e como o Big Data resolve esses desafios. Além disso, mencionarei alguns exemplos de provedores de big data que oferecem soluções nos setores específicos.

1. Bancos e Valores Mobiliários

Desafios de big data específicos do setor

Um estudo de 16 projetos em 10 dos maiores bancos de investimento e varejo mostra que os desafios a indústria inclui: aviso antecipado de fraude de títulos, análise de ticks, detecção de fraudes de cartões, arquivamento de registros de auditoria, relatórios de risco de crédito corporativo, visibilidade comercial, transformação de dados de clientes, analítica social para negociação, análise de operações de TI e análise de conformidade de políticas de TI, entre outros.

Aplicações de big data no setor bancário e de valores mobiliários

A Securities Exchange Commission (SEC) está usando big data para monitorar a atividade do mercado financeiro. Eles estão atualmente usando analítica de rede e processadores de linguagem natural para capturar atividades comerciais ilegais nos mercados financeiros.

Comerciantes de varejo, grandes bancos, fundos de hedge e outros chamados "big boys" nos mercados financeiros usam big data para análises comerciais usadas em negociações de alta frequência, análise de apoio à decisão pré-negociação, medição de sentimento, análise preditiva etc.

Esta indústria também depende fortemente de big data para análise de risco, incluindo; anti-lavagem de dinheiro, demanda de gerenciamento de riscos corporativos, "Conheça seu cliente" e mitigação de fraudes.

Os provedores de Big Data específicos para este setor incluem: 1010data, Panopticon Software, Sistemas Streambase, Nice Actimize e Quartet FS

2. Comunicações, Mídia e Entretenimento

Desafios de big data específicos do setor

Como os consumidores esperam rich media on-demand em diferentes formatos e em uma variedade de dispositivos, alguns desafios de big data na indústria de comunicações, mídia e entretenimento incluem:

  • Coletando, analisando e utilizando informações do consumidor
  • Aproveitando o conteúdo de mídia móvel e social
  • Entendendo os padrões de uso de conteúdo de mídia em tempo real

Aplicações de big data na indústria de comunicação, mídia e entretenimento

Organizações neste setor analisam simultaneamente os dados do cliente, juntamente com os dados comportamentais, para criar perfis detalhados de clientes que podem ser costumava:

  • Crie conteúdo para diferentes públicos-alvo
  • Recomendar conteúdo sob demanda
  • Avalie o desempenho do conteúdo

Um exemplo é o Wimbledon Championships (Vídeo do YouTube), que aproveita o Big Data para fornecer uma análise detalhada do sentimento nas partidas de tênis para TV, celular e usuários da web em tempo real.

O Spotify , um serviço de música sob demanda, usa a análise de big data do Hadoop para coletar dados de seus milhões de usuários em todo o mundo e, em seguida, usa os dados analisados ​​para fornecer recomendações de música informadas a usuários individuais.

O Amazon Prime , que é orientado para oferecer uma ótima experiência ao cliente, oferecendo livros de vídeo, música e Kindle em um único local, também utiliza muito o Big Data.

Os Big Data Providers nessa indústria incluem: Infochimps, Splunk, Software Pervasive e Medidas Visíveis

[Relacionado Leia: Como o Facebook está usando Big Data]

3. Provedores de Saúde

Desafios específicos do setor

O setor de saúde tem acesso a enormes quantidades de dados, mas tem sido afetado por falhas na utilização dos dados para reduzir o custo do aumento dos cuidados de saúde e por sistemas ineficientes que sufocam mais rápido e melhores benefícios de assistência médica.

Isso se deve principalmente ao fato de que os dados eletrônicos estão indisponíveis, inadequados ou inutilizáveis. Além disso, os bancos de dados de assistência médica que contêm informações relacionadas à saúde dificultam a vinculação de dados que podem mostrar padrões úteis no campo da medicina.

Setor de saúde

Fonte: Grandes dados no setor de saúde Revolucionando o gerenciamento de tarefas laboriosas

Outros desafios relacionados ao Big Data incluem: a exclusão de pacientes do processo de tomada de decisão e o uso de dados de diferentes sensores prontamente disponíveis.

Aplicações de big data no setor de saúde

Alguns hospitais, como Beth Israel, estão usando dados coletados de um aplicativo de celular, de milhões de pacientes, para permitir que os médicos usem a medicina baseada em evidências, em vez de administrar vários exames médicos / laboratoriais a todos os pacientes que vão ao hospital. Uma bateria de testes pode ser eficiente, mas eles também podem ser caros e geralmente ineficazes.

Os dados gratuitos de saúde pública e o Google Maps foram usados ​​pela Universidade da Flórida para criar dados visuais que permitem uma identificação mais rápida e uma análise eficiente das informações de saúde, usadas no rastreamento da disseminação de doenças crônicas.

O Obamacare também utilizou big data de várias maneiras.

Os Big Data Providers nessa indústria incluem : Dados Recombinantes, Humedica, Explorys e Cerner.

4. Educação

Desafios de big data específicos do setor

Do ponto de vista técnico, um grande desafio no setor de educação é incorporar grandes volumes de dados de diferentes fontes e fornecedores e utilizá-los em plataformas que não foram projetadas para os diferentes dados.

Do ponto de vista prático, os funcionários e as instituições precisam aprender as novas ferramentas de gerenciamento e análise de dados.

No lado técnico, há desafios para integrar dados de diferentes fontes, em diferentes plataformas e de diferentes fornecedores que não foram projetados para trabalhar uns com os outros.

Politicamente, as questões de privacidade e proteção de dados pessoais associados ao big data usado para propósitos educacionais é um desafio.

Aplicações de big data na educação

Big data é usado de forma bastante significativa no ensino superior . Por exemplo, a Universidade da Tasmânia. Uma universidade australiana com mais de 26.000 alunos implantou um sistema de aprendizado e gerenciamento que rastreia, entre outras coisas, quando um aluno faz o logon no sistema, quanto tempo é gasto em diferentes páginas do sistema, bem como o progresso geral de um aluno ao longo do tempo.

Em um caso de uso diferente do uso de big data na educação, ele também é usado para medir a eficácia do professor para garantir uma boa experiência para alunos e professores. O desempenho do professor pode ser ajustado e medido em relação ao número de alunos, assunto, dados demográficos dos alunos, aspirações dos alunos, classificação comportamental e várias outras variáveis.

Em nível governamental, o Escritório de Tecnologia Educacional do Departamento de Educação dos EUA está usando big data para desenvolver análises para ajudar a corrigir os alunos que estão se desviando ao usar cursos on-line de big data . Padrões de cliques também estão sendo usados ​​para detectar o tédio.

Os Big Data Providers nessa indústria incluem : Knewton and Carnegie Learning e MyFit / Naviance

5. Fabricação e Recursos Naturais

Desafios específicos do setor

A crescente demanda por recursos naturais, incluindo petróleo, produtos agrícolas, minerais, gás, metais e assim por diante, levou a um aumento no volume, complexidade e velocidade dos dados, o que é um desafio a ser enfrentado.

Da mesma forma, grandes volumes de dados da indústria de manufatura são inexplorados. A subutilização desta informação impede a melhoria da qualidade dos produtos, eficiência, confiabilidade e melhores margens de lucro.

Aplicações de big data na manufatura e recursos naturais

Na indústria de recursos naturais, o big data permite a modelagem preditiva para suportar a tomada de decisão que foi utilizada para ingerir e integrar grandes quantidades de dados a partir de dados geoespaciais, dados gráficos, texto e dados temporais. Áreas de interesse onde isso foi usado incluem; interpretação sísmica e caracterização de reservatórios.

O big data também tem sido usado na solução dos desafios atuais de fabricação e para obter vantagem competitiva, entre outros benefícios.

No gráfico abaixo, um estudo da Deloitte mostra o uso das capacidades da cadeia de suprimentos a partir de grandes dados atualmente em uso e seu uso esperado no futuro.

Uso dos recursos da cadeia de suprimentos

Fonte: Talento do Futuro da Cadeia de Suprimentos Constatações da terceira pesquisa anual da cadeia de suprimentos. Deloitte 2015

Os Big Data Providers neste setor incluem : CSC, Aspen Technology, Invensys e Pentaho

6. Governo

Desafios específicos do setor

Nos governos, os maiores desafios são a integração e a interoperabilidade de big data em diferentes departamentos governamentais e organizações afiliadas.

Aplicações de big data no governo

Nos serviços públicos , o big data tem uma ampla gama de aplicações, incluindo: exploração de energia, mercado financeiro análise, detecção de fraudes, pesquisa relacionada à saúde e proteção ambiental.

Alguns exemplos mais específicos são os seguintes:

O Big Data está sendo usado na análise de grandes quantidades de reclamações por incapacidade social, feitas à Administração da Previdência Social (SSA), que chegam na forma de dados não estruturados. As análises são usadas para processar informações médicas de forma rápida e eficiente para agilizar a tomada de decisões e para detectar solicitações suspeitas ou fraudulentas.

A Food and Drug Administration (FDA) está usando dados grandes para detectar e estudar padrões de doenças e doenças relacionadas a alimentos. Isso permite uma resposta mais rápida, o que levou a um tratamento mais rápido e a menos mortes.

O Departamento de Segurança Interna usa big data para vários casos de uso diferentes. Big data é analisado por diferentes agências governamentais e é usado para proteger o país.

Os Big Data Providers neste setor incluem : Raciocínio Digital, Socrata e HP

7. Seguro

Desafios específicos do setor

A falta de serviços personalizados, a falta de preços personalizados e a falta de serviços direcionados a novos segmentos e a segmentos de mercado específicos são alguns dos principais desafios.

Em uma pesquisa conduzida pela Marketforce, os desafios identificados pelos profissionais do setor de seguros incluem a subutilização dos dados coletados pelos avaliadores de perdas e a fome de uma melhor percepção.

Aplicações de big data no setor de seguros

O Big Data tem sido usado na indústria para fornecer insights do cliente para produtos transparentes e mais simples, analisando e prevendo o comportamento do cliente por meio de dados derivados de mídias sociais, dispositivos habilitados para GPS e imagens de CCTV. O big data também permite uma melhor retenção de clientes das companhias de seguros.

Quando se trata de gerenciamento de declarações, a análise preditiva de big data é usada para oferecer serviço mais rápido, já que grandes quantidades de dados podem ser analisadas, especialmente no estágio de subscrição. A detecção de fraudes também foi aprimorada.

Por meio de dados massivos de canais digitais e mídias sociais, o monitoramento em tempo real de reivindicações ao longo do ciclo de sinistros foi usado para fornecer insights.

Os Big Data Providers nessa indústria incluem : Sprint, Qualcomm, Octo Telematics, The Climate Corp.

8. Comércio retalhista e venda a retalho

Desafios específicos do setor

Desde os varejistas e atacadistas de tijolo e argamassa tradicionais até os comerciantes de comércio eletrônico atuais, a indústria acumulou muitos dados ao longo do tempo. Esses dados, derivados de cartões de fidelidade do cliente, scanners de PDV, RFID etc., não estão sendo usados ​​o suficiente para melhorar as experiências do cliente como um todo. Quaisquer alterações e melhorias feitas foram bastante lentas.

Aplicações de big data na indústria de varejo e atacado

Big data de dados de fidelização de clientes, POS, inventário de lojas, dados demográficos locais continuam a ser coletados por lojas de varejo e atacado.

Na conferência de varejo Big Show, em Nova York, em 2014, empresas como Microsoft, Cisco e IBM lançaram a necessidade de o setor de varejo utilizar big data para análise e para outros usos, incluindo:

  • Equipe otimizada por meio de dados de padrões de compras, eventos locais e assim por diante
  • Fraude reduzida
  • Análise oportuna do inventário

O uso de mídias sociais também tem muito potencial de uso e continua sendo adotado lenta mas seguramente, especialmente por lojas físicas. A mídia social é usada para prospecção de clientes, retenção de clientes, promoção de produtos e muito mais.

Os Big Data Providers neste setor incluem : First Retail, First Insight, Fujitsu, Infor, Epicor e Vistex.

9 Transporte

Desafios específicos do setor

Nos últimos tempos, enormes quantidades de dados de redes sociais baseadas em localização e dados de alta velocidade das telecomunicações afetaram o comportamento das viagens. Lamentavelmente, pesquisas para entender o comportamento das viagens não progrediram tão rapidamente.

Na maioria dos lugares, os modelos de demanda de transporte ainda são baseados em novas estruturas de mídia social pouco compreendidas.

Aplicações de big data no setor de transportes

Algumas aplicações de big data por governos, organizações privadas e indivíduos incluem:

  • Governos usam big data: controle de tráfego, planejamento de rotas, sistemas de transporte inteligentes, gerenciamento de congestionamento (prevendo condições de tráfego)
  • Uso do big data no setor privado no transporte: gerenciamento de receitas, melhorias tecnológicas, logística e vantagem competitiva (consolidando as remessas e otimizando a movimentação de cargas)
  • O uso individual de big data inclui: planejamento de rotas para economizar combustível e tempo, para planos de viagem no turismo, etc.
Setor governamental

Fonte: Utilização de big data no setor de transportes

Os Big Data Providers nesse segmento incluem : Qualcomm e Manhattan Associates

10. Energia e Utilidades

Desafios específicos do setor

A imagem abaixo mostra alguns dos principais desafios do setor de energia e serviços públicos.

Aplicações de big data no setor de energia e utilidades

Leitores de medidores inteligentes permitem que os dados sejam coletados quase a cada 15 minutos, ao contrário de uma vez por dia com os antigos leitores de medidores. Esses dados granulares estão sendo usados ​​para analisar o consumo de utilitários melhor que permite melhor feedback do cliente e melhor controle do uso de utilitários.

Em empresas de serviços públicos, o uso de big data também permite melhor gerenciamento de ativos e de mão de obra, o que é útil para reconhecer erros e corrigi-los o mais rápido possível antes que a falha completa ocorra.

Os Big Data Providers nessa indústria incluem : Alstom Siemens ABB e Cloudera

Aplicações de big data em dez indústrias de infográficos
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Aplicação de Big Data em Indústrias
Cortesia de: Simplilearn

Conclusão

Tendo passado por 10 setores verticais, incluindo como os big data desempenham um papel nesses setores, aqui estão algumas dicas importantes:

  1. Há um gasto real substancial em torno de big data
  2. Para aproveitar oportunidades de big data, você precisa:
    • Familiarize-se e entenda os desafios específicos do setor
    • Compreender ou conhecer as características dos dados de cada setor
    • Entenda onde os gastos estão ocorrendo
    • Combine as necessidades do mercado com seus próprios recursos e soluções
  3. O conhecimento vertical da indústria é fundamental para utilizar dados grandes de forma eficaz e eficiente

Se houver algo que você gostaria de adicionar, explorar ou conhecer, fique à vontade para comentar abaixo.

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