2021年にトレンドとなったビッグデータ分析のアプリケーション

23.11.2020 Lapy Editor
今日、起業家や組織の間で生成されるビッグデータの量は、あらゆる業界で日々増加しています。ビッグデータを生成することは、企業がビジネスを発展させるための最も効果的な方法の1つであることは否定できません。なぜなら、サービスや製品のどの側面を前進させる必要があるか、どの領域を適切に増減する必要があるかを知ることができるからです。 これは、さまざまな企業を通じてデータ分析が非常に重要である理由の証拠です。ビッグデータ分析により、人々はより多くの情報を収集できるだけでなく、より多くのビジネス価値を受け取るための多くの可能なメリットを得ることができます。 企業や組織が認識しているビッグデータのもう1つの重要な利点は、ビッグデータがコストの大幅な節約、より効果的なマーケティングキャンペーンの提供、調達の質の向上などに役立つことです。この記事では、知っておくべきビッグデータ分析のいくつかのアプリケーションを紹介します。

1.セキュリティポリシー

今日、多くの市当局は、地理データや履歴データも利用することで、犯罪問題に関して予測分析を利用しています。それを行っているいくつかの都市は、シカゴ、ロンドンなどとしてリストすることができます。警察官はビッグデータのおかげで地域のすべての犯罪者を逮捕することはできませんが、犯罪率を効果的に減らすことができます。これは、データ分析が私たちをより安全にすることができるため、私たちの生活において非常に重要である理由の最初の証拠です。

2.旅行

たとえば、過去には、人々はロンドンの街で1,800万回以上の旅行に対処する必要がありましたが、嬉しいことに、彼らはそれに対処することができました。 実際、列車のオペレーターは、すべてが適切に運用されていることを確認するためにビッグデータを利用しました。具体的には、イベントのデータから乗客数を予測し、列車のスケジュールを効果的に整理することができます。アスリートと観客の両方が、それほど長く待たずに、または特に何時間も遅れることなく、便利に異なるスタジアムに出入りできるため、人々は非常に満足しています。これは現在でも航空会社にとって大きな問題です。

3.リスクの検出

不正検出は、データサイエンスの最初のアプリケーションとして常に知られています。かつて、企業は借金に関しては経験不足に対処しており、そのような仕事に飽きていました。ビッグデータ分析の導入後、顧客がローンを申請し始めたときにデータが収集されました。その後、ユーザーはデータサイエンスを利用して、問題の克服に役立てることができます。銀行員は、顧客のプロファイルや、明確にする必要のあるその他の重要な情報を簡単に知ることができると感じました。データを簡単に分析して、必要に応じて使用することができます。

4.リスクの管理

保険業界に関しては、リスク管理が最も重要なことのようです。保険会社は、データ分析を利用して、顧客にとって最も適切な意思決定を支援してきました。より正確には、データ分析は、企業が実行する必要のあるすべての重要な決定を含む有用な情報を企業に提供できます。これは、顧客が自分の情報を提示し、その後、適切な保険が設定されたときに達成できます。 現在、データ分析はさまざまな不正請求を実現するために利用されています。彼らは危険信号を使用して、危険なものが検査を必要としていることを認識します。クレーム処理の効率を高めるために、管理者がこれらの危険信号に注意を払うことは非常に重要です。

5.ロジスティックサービスの提供

さらに、データ分析のアプリケーションは無限であることがわかります。銀行や企業以外にも、あらゆるものを効率的に処理するためにビッグデータを活用している物流会社が世界中にたくさんあります。ビッグデータ分析のおかげで、これらの企業は、より多くの利益を得ることができるように、配送サービスの最も効果的なパス、最適な配達時間、および選択する最も経済的な輸送を検出しました。大事なことを言い忘れましたが、GPSのアプリケーションを介して、データ分析とデータサイエンスを利用する機会もあります。

6.Webプロビジョニング

今日でも、多くの人々は、インターネット速度が速い先進都市には賢い人々がいると考えています。ただし、FacebookやYoutubeにアクセスできるという理由だけで、他の人よりもインテリジェントであるとは限りません。 より速いインターネット速度の出現は本当に重要であるという事実にもかかわらず、適切な場所に提示され、適切な人々によって使用されることも必要です。言い換えれば、適切なタイミングと適切な場所で帯域幅を変更する機能が不可欠です。これを達成するために、私たちはビッグデータ分析の使用のおかげで言わなければなりません。 もう1つの仮定は、帯域幅は、商業および金融会社の観点から、平日のみ高いということです。しかし、実際には、週末にはすべてが複雑になります。この問題は、データ分析手法を使用することによってのみ対処できます。たとえば、コミュニティが一部の企業に注意を払うことを望んでいて、そこに支店を見つけることができた場合、より高い帯域幅を効果的に達成するのに役立つのはデータ分析だけです。

7.適切かつ経済的にお金を使う

先進都市のもう一つの大きな問題は、小さな仕事に非常に多くのお金が浪費されていることです。あなたが買い物に行くとき、あなたは小さな変化を無視するかもしれません、そしてこれは後であなたに多額のお金を消費する可能性があります。この場合、データ分析が役立ちます。これの目標は、人々が適切にお金を使うのを助け、少しでもお金にもっと注意を払うことです。それらは時々小さいかもしれませんが、それはある時間に大量になる可能性があります。結果として、あなたが毎日過ごすものに集中する価値があります。

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