Aplicaciones de Big Data

En el mundo de hoy, hay una gran cantidad de datos. Las grandes empresas utilizan esos datos para el crecimiento de su negocio. Al analizar estos datos, se puede tomar una decisión útil en varios casos, como se analiza a continuación: 

1. Seguimiento del hábito de gasto del cliente, comportamiento de compra: en las grandes tiendas minoristas (como Amazon, Walmart, Big Bazar, etc.), el equipo de administración debe mantener los datos del hábito de gasto del cliente (en qué producto gastó el cliente, en qué marca desea gastar, con qué frecuencia gastaron), comportamiento de compra, el producto que más le gusta al cliente (para que pueda mantener esos productos en la tienda). Qué producto se busca/vende más, en función de esos datos, se fija la tasa de producción/recolección de ese producto. 

El sector bancario utiliza los datos relacionados con el comportamiento de gasto de sus clientes para que puedan ofrecer la oferta a un cliente en particular para comprar el producto que le gusta en particular mediante el uso de la tarjeta de crédito o débito del banco con descuento o reembolso. De esta forma, pueden enviar la oferta adecuada a la persona adecuada en el momento adecuado. 

2. Recomendación: al rastrear el hábito de gasto del cliente, el comportamiento de compra, las grandes tiendas minoristas brindan una recomendación al cliente. Los sitios de comercio electrónico como Amazon, Walmart, Flipkart recomiendan productos. Realizan un seguimiento de qué producto está buscando un cliente y, en función de esos datos, recomiendan ese tipo de producto a ese cliente. 

Como ejemplo, supongamos que cualquier cliente buscó una funda de cama en Amazon. Entonces, Amazon obtuvo datos de que el cliente podría estar interesado en comprar una cubierta de cama. La próxima vez que ese cliente vaya a cualquier página de Google, se verá publicidad de varias fundas de cama. Por lo tanto, se puede enviar publicidad del producto correcto al cliente correcto. 

YouTube también muestra videos recomendados basados ​​en el tipo de video visto y gustado anterior del usuario. Según el contenido de un video que el usuario está mirando, se muestra publicidad relevante durante la ejecución del video. Como ejemplo, suponga que alguien mira un video tutorial de Big data, luego se mostrará un anuncio de algún otro curso de big data durante ese video. 

3. Sistema de tráfico inteligente: datos sobre el estado del tráfico de diferentes vías, recopilados a través de una cámara ubicada junto a la vía, en el punto de entrada y salida de la ciudad, dispositivo GPS colocado en el vehículo (Ola, Uber cab, etc.). Todos estos datos se analizan y se recomiendan formas libres de atascos o menos atascos, menos tiempo. De esta manera, se puede construir un sistema de tráfico inteligente en la ciudad mediante el análisis de Big Data. Una ventaja más es que se puede reducir el consumo de combustible. 

4. Sistema de tráfico aéreo seguro: en varios lugares del vuelo (como hélice, etc.) hay sensores presentes. Estos sensores capturan datos como la velocidad de vuelo, la humedad, la temperatura y otras condiciones ambientales. En base a dicho análisis de datos, se establece y varía un parámetro ambiental dentro del vuelo. 

Al analizar los datos generados por la máquina del vuelo, se puede estimar cuánto tiempo la máquina puede funcionar sin problemas cuando se reemplaza o repara. 

5. Auto Driving Car: el análisis de big data ayuda a conducir un automóvil sin interpretación humana. En los diversos puntos de la cámara del automóvil, se colocó un sensor que recopila datos como el tamaño del automóvil circundante, el obstáculo, la distancia desde ellos, etc. Estos datos se analizan, luego se calculan varios velocidad, cuándo parar, etc. Estos cálculos ayudan a tomar medidas automáticamente. 

6. Herramienta de asistente personal virtual: el análisis de Big Data ayuda a la herramienta de asistente personal virtual (como Siri en el dispositivo Apple, Cortana en Windows, Asistente de Google en Android) para proporcionar la respuesta a las diversas preguntas formuladas por los usuarios. Esta herramienta rastrea la ubicación del usuario, su hora local, la temporada, otros datos relacionados con la pregunta realizada, etc. Al analizar todos estos datos, proporciona una respuesta. 

Como ejemplo, supongamos que un usuario pregunta «¿Necesito llevar paraguas?», La herramienta recopila datos como la ubicación del usuario, la temporada y las condiciones climáticas en ese lugar, luego analiza estos datos para concluir si existe la posibilidad de lluvia. luego proporcione la respuesta. 

7. Internet de las Cosas:

• La empresa de fabricación instala un sensor IOT en las máquinas para recopilar datos operativos. Al analizar dichos datos, se puede predecir cuánto tiempo funcionará la máquina sin ningún problema cuando requiera reparación para que la empresa pueda tomar medidas antes de que la máquina enfrente muchos problemas o se averíe por completo. Por lo tanto, se puede ahorrar el costo de reemplazar toda la máquina.
• En el campo de la Salud, Big data está brindando una contribución significativa. Usando la herramienta de big data, se recopilan datos sobre la experiencia del paciente y los médicos los utilizan para brindar un mejor tratamiento. El dispositivo IoT puede detectar un síntoma de una probable enfermedad en el cuerpo humano y evitar que brinde un tratamiento avanzado. El sensor IoT colocado cerca del paciente, el bebé recién nacido realiza un seguimiento constante de varias condiciones de salud como la frecuencia cardíaca, la presión sanguínea, etc. Cada vez que algún parámetro cruza el límite seguro, se envía una alarma a un médico para que pueda tomar medidas de forma remota. muy pronto.

8. Sector educativo: la organización que realiza cursos educativos en línea utiliza grandes datos para buscar candidatos interesados ​​en ese curso. Si alguien busca un video tutorial de YouTube sobre un tema, la organización proveedora de cursos en línea o fuera de línea sobre ese tema envía un anuncio en línea a esa persona sobre su curso. 

9. Sector de energía: el medidor eléctrico inteligente lee la energía consumida cada 15 minutos y envía estos datos leídos al servidor, donde se analizan los datos y se puede estimar cuál es el momento del día en que la carga de energía es menor en toda la ciudad. Mediante este sistema, se sugiere a la unidad de fabricación o al ama de llaves el momento en que deben conducir su máquina pesada durante la noche, cuando la carga de energía es menor para disfrutar de una menor factura de electricidad. 

10. Sector de medios y entretenimiento: las empresas proveedoras de servicios de medios y entretenimiento como Netflix, Amazon Prime, Spotify realizan análisis de los datos recopilados de sus usuarios. Se recopilan y analizan datos como qué tipo de video, qué música ven los usuarios, qué más escuchan, cuánto tiempo pasan los usuarios en el sitio, etc. para establecer la próxima estrategia comercial.