Большие данные
-
Определение и использование больших данных
- Большие данные — это наборы данных, которые слишком велики для обработки традиционными методами.
- Они включают в себя структурированные и неструктурированные данные, собранные из различных источников.
-
Применение больших данных
- Большие данные используются в различных сферах, включая здравоохранение, образование, финансы и другие.
- Они применяются для анализа и прогнозирования, а также для оптимизации бизнес-процессов и принятия решений.
-
Проблемы и вызовы
- Большие данные сталкиваются с проблемами репрезентативности, обобщаемости, гармонизации и перегрузки данными.
- Необходимо разработать стандартные рабочие процессы для эффективной работы с данными.
-
Финансы
- Большие данные используются для ускорения обработки и предоставления обоснованных выводов в финансовых учреждениях.
- Они применяются в управлении портфелем, оптимизации рисков и других аспектах, требующих большого объема данных.
-
Здравоохранение
- Большие данные применяются для персонализированной медицины, предписывающей аналитики и других медицинских целей.
- Они сталкиваются с проблемами точности и достоверности данных, а также с этическими вопросами.
-
Образование
- Существует нехватка высококвалифицированных специалистов в области обработки данных, и университеты и частные учебные лагеря разрабатывают программы для удовлетворения этого спроса.
-
Средства массовой информации
- Большие данные используются для таргетирования потребителей и предоставления уникального контента.
- Channel 4 является лидером в области больших данных и их анализа.
-
Страхование
- Медицинские страховые компании используют большие данные для прогнозирования расходов на здравоохранение.
-
Интернет вещей
- Большие данные и Интернет вещей работают вместе, позволяя создавать схемы взаимодействия устройств и повышать эффективность медиаиндустрии.
-
Информационная технология
- Большие данные используются для оптимизации сбора и распространения информационных технологий.
-
Исследовательская наука
- Большие данные дополняют традиционные методы сбора данных, предлагая более низкие затраты и использование машинного обучения.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: