9 примеров применения больших данных в основных отраслях экономики

Что такое технологии больших данных

Технологии больших данных представляют собой специализированные инструменты, платформы и методы, призванные обрабатывать, хранить и анализировать сложные массивы данных. Они позволяют компаниям получать профессиональные рекомендации с применением ИИ, принимать обоснованные решения и внедрять инновации. Технологии больших данных зачастую переплетены с ИИ, МО и Интернетом вещей. По прогнозам, мировой рынок анализа больших данных вырастет с 199,63 млрд долл по состоянию на 2024 г. до 510,03 млрд долл к 2032 г., т. е. в среднем будет расти на 12,44% в год. К известным примерам технологий обработки больших данных можно отнести базы данных Hadoop, Apache Spark и NoSQL. Теперь давайте выясним, в каких отраслях экономики они применяются.

Примеры использования больших данных в разбивке по отраслям

Примерами применяющих большие данные отраслей являются здравоохранение, банковское дело, розничная торговля, транспорт, логистика, государственное управление, производство, образование, маркетинг, а также СМИ и развлечения. Разумеется, глубина внедрения технологий во всех этих сферах разная. В частности, если говорить о расходах, 18% технологических компаний инвестирует более 20% своих бюджетов в аналитические инструменты. К другим знаковым отраслям в этом отношении можно отнести розничную торговлю, здравоохранение, финансовые услуги, СМИ, а также юридические и бизнес-услуги.

Но для чего именно применяется анализ больших данных? Давайте рассмотрим области, в которых эта технология приносит наибольшую пользу, обсудим популярные варианты её использования и остановимся на конкретных примерах.

Большие данные в здравоохранении

Эта технология повышает качество медицинской помощи, снижает затраты и поддерживает инновации благодаря следующим вариантам применения:

• Диагностика. ИИ и большие данные повышают точность диагностики, в частности в радиологии или телемедицине, за счёт анализа больших объёмов информации.
• Персонализированная медицина. Анализируя данные о пациентах, медицинские работники разрабатывают индивидуальные планы лечения, основанные на конкретных потребностях и состояниях.
• Разработка лекарств. Анализ больших массивов данных ускоряет разработку новых лекарств и методов лечения за счёт выявления перспективных составов.
• Прогнозная аналитика. Применение больших данных в медицине включает в себя прогнозирование тенденций в области здоровья пациентов, обеспечивая возможность раннего вмешательства и рационального распределения ресурсов.

Большие данные в банковской сфере

Применение больших данных в финансовой сфере помогает учреждениям оптимизировать процессы и повышать производительность труда.

• Обнаружение мошенничества. На основе больших массивов данных финансовые аналитики выявляют подозрительные закономерности и прогнозируют потенциальное мошенничество.
• Составление кредитного рейтинга. Большие данные позволяют банкам оценивать кредитоспособность клиента, анализируя историю его транзакций и другие источники данных, включая цифровые отпечатки, своевременность погашения кредитов, использование мобильных устройств и т. д.
• Обеспечение соответствия нормативным требованиям. Большие данные позволяют отслеживать транзакции, вести учёт и отслеживать подозрительную активность для обеспечения соответствия требованиям.
• Алгоритмическая торговля. Банки и инвестиционные компании получают возможность выявлять рыночные тенденции и принимать торговые решения в режиме реального времени на основе финансовых данных.

Большие данные в розничной торговле

Теперь давайте посмотрим, как применение больших данных в розничной торговле способствуют повышению эффективности, углублению персонализации и усилению ориентированности на клиента:

• Персонализация. Предприятия розничной торговли используют большие данные с целью анализа поведения и предпочтений клиентов, который позволяет им делать персонализированные рекомендации.
• Динамическое ценообразование. Анализ больших данных позволяет компаниям корректировать цены в режиме реального времени на основе спроса, расценок конкурентов и рыночных тенденций, чтобы оставаться конкурентоспособными и извлекать максимальную прибыль.
• Оптимизация складских запасов. Анализируя статистику продаж, сезонные тенденции и другие факторы, большие данные позволяют прогнозировать структуру спроса и оптимизировать уровень складских запасов.
• Управление цепочками поставок. Интернет-магазины оценивают данные, поступающие в режиме реального времени от поставщиков, перевозчиков и аналитиков спроса, чтобы снизить затраты и сократить сроки доставки.

Большие данные в грузоперевозках и логистике

Преимущества использования больших данных в этой сфере заключаются в повышении эффективности, безопасности и качества обслуживания клиентов. Они применяются в следующих целях:

• Построение маршрутов. Сбор и использование данных, поступаемых в режиме реального времени с датчиков дорожного движения, GPS и имеющейся статистики позволяет оптимизировать маршруты доставки и сократить время пути.
• Управление автопарком. Отслеживая показатели транспортных средств и водителей, логистические компании получают возможность оптимизировать работу автопарка, снизить затраты и повысить уровень безопасности.
• Оптимизация грузов. Применяющие анализ больших данных компании получают возможность оценивать конфигурацию грузов с целью максимально эффективно использовать полезное пространство в грузовых автомобилях и контейнерах.
• Обеспечение прозрачности логистики. Отслеживание грузопотока в режиме реального времени повышает прозрачность логистики, сокращает задержки и улучшает управление складскими запасами.

Большие данные в производстве

Применяющие большие данные отрасли, такие как обрабатывающая промышленность, преображают свои производственные процессы, повышая эффективность и улучшая качество продукции.

• Профилактическое обслуживание. Опора на большие данные позволяет сократить время простоя и затраты на техническое обслуживание за счёт анализа поступающей информации с соответствующих датчиков.
• Прогнозирование спроса. Оценивая потребительские и рыночные данные, предприятия получают возможность прогнозировать колебания спроса с целью коррекции производственных графиков и сокращения перепроизводства или предотвращения нехватки складских запасов.
• Контроль качества. Анализ больших данных позволяет выявлять дефекты на ранней стадии производственного процесса с целью оперативного устранения неполадок и снижения процента брака.
• Оптимизация цепочки поставок. Предприятия получают возможность отслеживать поток материалов и изделий в режиме реального времени, обеспечивая оптимальный уровень складских запасов, сокращая количество отходов и оптимизируя графики поставок.

Большие данные в образовании

Образование должно стать более эффективным и персонализированным, и большие данные могут в значительной степени этому способствовать благодаря следующим возможностям:

• Индивидуальное обучение. Анализируя данные об учениках, преподаватели получают возможность адаптировать учебный процесс к индивидуальным потребностям учеников и повышают их вовлечённость.
• Прогнозная аналитика. Переход на современную архитектуру и внедрение больших данных позволяет своевременно принимать решения в отношении учащихся из группы риска и в целом обеспечивать процесс принятия решений на основе данных.
• Удержание студентов. Применяющие большие данные образовательные учреждения получают возможность выявлять склонных бросить учёбу студентов для проведения соответствующих мероприятий.
• Разработка учебных программ. Анализ успеваемости учащихся позволяет учебным заведениям совершенствовать курсы, устранять пробелы в содержании своих программ и разрабатывать индивидуальные учебные планы.

Большие данные в маркетинге

В чём состоит значимость анализа больших данных для маркетинга? Передовые технологии имеют решающее значение для повышения вовлечённости клиентов и стимулирования роста бизнеса. Среди вариантов применения больших данных в бизнесе можно выделить следующие:

• Сегментация клиентов. Точная сегментация аудитории позволяет разрабатывать адресные маркетинговые стратегии и персонализированные кампании.
• Оптимизация кампаний. Опора на большие данные позволяет совершенствовать маркетинговые стратегии в режиме реального времени, оптимизируя расходы и максимизируя окупаемость инвестиций.
• Прогнозная аналитика. Сотрудничество с офшорными разработчиками программного обеспечения позволяет компаниям эффективно прогнозировать тенденции, оптимизировать складские запасы и повышать удовлетворённость клиентов, предлагая им соответствующие их потребностям продукты и услуги.
• Анализ настроений потребителей. Опора на большие данные позволяет оценивать настроения потребителей и корректировать стратегии для улучшения восприятия бренда.

Большие данные в сфере СМИ и индустрии развлечений

Если вы размышляете о том, как улучшить доставку контента и персонализировать обслуживание, вам стоит задуматься о применение больших данных, позволяющем оптимизировать рабочие процессы в следующих отношениях:

• Создание контента. Анализ больших данных в режиме реального времени предполагает изучение тенденций и предпочтений, позволяя компаниям создавать контент, находящий отклик у аудитории.
• Анализ аудитории. Собирая данные о пользователях на нескольких платформах, компании имеют возможность получать ценную информацию о демографических характеристиках и поведении аудитории.
• Персонализация контента. Анализ привычки и предпочтений пользователей позволяет создавать персонализированный контент, повышая вовлечённость и удержание аудитории.
• Анализ трансляций в режиме реального времени. Технологии обработки больших данных позволяют изучать статистику трансляций в режиме реального времени, включая настроения аудитории, активность в соцсетях и количество зрителей.

Большие данные в государственном и муниципальном управлении

Более оперативное обслуживание граждан становится реальностью. Секрет заключается в расширении применения больших данных в государственном и муниципальном управлении. Сферы их приложения могут быть следующими:

• Умные города. Облачные сервисы позволяют анализировать данные с датчиков и устройств Интернета вещей с целью оптимизации управления дорожным движением, энергопотребления и организации работы отдельных сегментов общественного транспорта.
• Профилактика правонарушений. Анализ тенденций, прогнозирование правонарушений и распределение ресурсов являются примерами того, как большие данные помогают снизить уровень преступности и укрепить общественную безопасность.
• Защита окружающей среды. Правительства сотрудничают с проверенными поставщиками инструментов анализа больших данных с целью мониторинга изменений окружающей среды, отслеживания уровня загрязнения, прогнозирования рисков и обеспечения соблюдения нормативных требований.
• Распределение ресурсов и составление бюджета. Большие данные позволяют государственным и муниципальным органам отслеживать расходы, оценивать эффективность программ и выявлять проблемные области.

Основные сферы применения анализа больших данных

Итак, для чего же именно используются большие данные? Давайте подведём итоги применения больших данных в различных отраслях экономики:

1. Мониторинг в режиме реального времени. Отслеживайте производительность труда, качество или уровень сервиса, чтобы мгновенно извлекать информацию и вносить коррективы.
2. Прогнозная аналитика. Прогнозируйте тенденции, поведение потребителей и рыночную динамику, чтобы иметь возможность принимать упреждающие решения.
3. Персонализация обслуживания. Разрабатывайте продукты, услуги и маркетинговые стратегии на основе индивидуальных предпочтений и поведения ваших клиентов.
4. Повышение операционной эффективности. Оптимизируйте цепочки поставок, сокращайте затраты и улучшайте распределение ресурсов.
5. Управление рисками. Выявляйте и снижайте риски таких угроз, как мошенничество, нарушений кибербезопасности и сбоев в работе.
6. Профилактическое обслуживание. Следите за жизненным циклом и производительностью физических активов с целью сократить время простоя и затраты на техническое обслуживание.

Заключение

Таким образом, вы получили общее представление о том, как большие данные помогают бизнесу, повышая производительность труда и эффективность принятия решений. Теперь вам самим стоит задуматься о внедрении соответствующих инструментов и поиске надёжного партнёра, предоставляющего специализированные приложения, соответствующие всем нормативным требованиям и использующие бессерверные решения.