🆑 👩🏿‍🤝‍👨🏾 🕴🏽 Où les technologies Big Data sont-elles appliquées aujourd'hui? #⃣ 🧒🏿 🤞🏾

Chaque jour, 2,5 quintillions d'octets de nouvelles données sont créés dans le monde - ce sont dix millions de disques Blu-ray avec un poids total de quatre tours Eiffel.

Avec l'augmentation du nombre de gadgets, le développement de la capacité de débit des réseaux cellulaires et filaires et l'avènement de nouvelles technologies de l'information, le volume de l'économie des données croît de façon exponentielle. Et avec lui - et les opportunités qu'offre le Big Data. Travailler avec une grande date change absolument tous les domaines de l'activité humaine sous nos yeux - du divertissement aux soins de santé, de la sécurité à la nourriture.

Maintenant, lorsqu'une partie importante de l'humanité sous une forme ou une autre est mise en quarantaine, auto-isolement, et même dans une situation d'incertitude économique, il est temps de regarder quel rôle les mégadonnées jouent déjà dans nos vies, et surtout - quel rôle elles joueront dans un avenir proche l'avenir.

Contenu et divertissement

Le Big Data détermine non seulement le film ou la série à vous proposer de regarder ensuite, mais également les films à tourner pour vous. Hollywood a été très proche d'utiliser de grandes dates lors de l'écriture de scripts et de la distribution d'acteurs, mais jusqu'à présent, ce n'est qu'au début du voyage.

«Imaginez ce qui se passera lorsque Hollywood commencera vraiment à utiliser les mégadonnées », explique Richard Marashi, analyste en chef chez IBM. L'industrie cinématographique traditionnelle, selon Marashi, utilise le modèle quadruple, divisant le public par sexe et âge - moins de 25 ans et plus de 25 ans. Mais cela est déjà en train de changer. Les mégadonnées vous permettent de diviser l'audience en segments d'une précision sans précédent - comme les femmes au foyer des régions qui aiment les films de bandes dessinées.

Et il est tout à fait facultatif de se limiter uniquement à la segmentation et à l'analyse de l'audience. Le Big Data vous permet de travailler de cette manière avec le contenu lui-même. Par exemple, Netflix analyse et trie sa vaste bibliothèque de contenu pour plus de 70 000 caractéristiques.

La combinaison de ces approches - une analyse détaillée à la fois du public et du contenu qu'il consomme, ouvre des opportunités sans précédent pour créer de nouveaux contenus. Ce sont des données que les producteurs de films, de séries télévisées et de jeux du monde entier peuvent utiliser lors de la création de nouveaux mondes, de l'écriture de nouveaux scripts et du casting d'acteurs.

Les consultants en scripting, dans l'argot hollywoodien connu sous le nom de Script Doctors, utilisent non seulement l'enseignement littéraire, mais aussi l'analyse de donnéesà la fois des succès au box-office et des échecs au box-office, pesant les risques d'investissement des nouveaux scénarios qui leur sont envoyés par les studios.

Après les industries du cinéma et de la télévision, les mégadonnées changent le monde de la musique. Les services cloud, d'Apple iTunes à YouTube Music, fonctionnent avec d'énormes quantités de données sur les préférences et les habitudes des utilisateurs.

Savez-vous, par exemple, que, selon le service SoundCloud, l'âge moyen auquel les gens cessent de s'intéresser à la nouvelle musique est de 33 ans?

Cependant, en plus des faits divertissants pour l'auto-fouille, les mégadonnées ouvrent de nouvelles opportunités pour les entreprises, vous permettant de trouver rapidement de nouveaux talents et de leur donner un laissez-passer dans le monde des grandes stars.

Le Big Data change tous les domaines de l'industrie créative. Le dernier événement sensationnel dans le monde des podcasts - le «déménagement» annoncé du podcast de Joe Rogan, Joe Rogan Experience, vers la plateforme Spotify est évalué à au moins 100 millions de dollars. Dans le même temps, le contenu de l'exposition Rogan lui-même, à la fois l'archive entière et toutes les nouvelles versions, sera entièrement gratuit pour les utilisateurs de la plateforme et de l'application Spotify.

Selon de nombreux analystes, l'objectif d'un «achat» coûteux est simplement d'accéder aux données de l'audience de plusieurs millions d'audience de l'émission: leurs goûts, leurs intérêts, leurs préférences et leurs habitudes.

Le sport est un autre domaine du monde du divertissement au bord d'une révolution de l'information. Les équipes de football au Royaume-Uni "ont été repérées"en utilisant des capteurs intelligents pour mesurer la position de leurs joueurs sur le terrain et leur fréquence cardiaque. Mais ce n'est qu'un début: de nombreuses équipes de basket-ball et de baseball analysent les données des enregistrements vidéo et des capteurs de leurs joueurs et des équipes adverses, transformant le champ de bataille des muscles et de l'esprit en champ de bataille des données.

Moneyball n'est qu'un début

Vous serez plein de données: grande date dans l'agriculture

Les capteurs et capteurs, la vidéosurveillance et les appareils portables deviennent une réalité non seulement pour la vie humaine, mais aussi pour l'agriculture. La Climate Corporation, une division du géant agricole Monsanto, travaille avec des exploitations agricoles , des exploitations agricoles et des développeurs de logiciels de vente au détail pour les intégrer dans un seul réseau Climate FieldView puissant basé sur les données. Climate FieldView fournit aux agriculteurs une visualisation détaillée des processus de production agricole, combinée à des données sur les besoins du marché alimentaire qui leur permettent de prendre des décisions éclairées et efficaces.

Les agriculteurs ont accès aux données sur les conditions météorologiques, les conditions du sol, l'humidité, la maturation des fruits, les progrès de la croissance et les conditions d'élevage. Ces informations vous permettent de maximiser et d'optimiser la production pour les besoins du marché en temps réel.

Pendant la Grande Dépression des années 1930, les agriculteurs ont souvent dû détruire le pain récolté et verser du lait sur le lait. Avec l'aide des technologies des mégadonnées au 21e siècle, de tels problèmes peuvent être évités et le besoin de mesures aussi dramatiques n'existera plus.

Grâce au big data, à l'Internet des objets et à la technologie cloud, de meilleurs produits deviennent disponibles pour un nombre croissant de personnes.

Commerce et publicité

Les achats en ligne peuvent déjà être considérés comme un moyen traditionnel et prévisible d'appliquer les mégadonnées. Amazon a été l'un des pionniers de l'utilisation des mégadonnées dans les ventes en ligne, en comparant les achats effectués par leurs utilisateurs, en les comparant à ce que d'autres ont acheté et en essayant de prédire ce dont leur client pourrait avoir besoin ou vouloir acheter ensuite. Ces technologies sont désormais utilisées dans presque toutes les grandes boutiques en ligne.

La publicité en ligne est une autre application importante du Big Data. Peut-être que les mégadonnées pourront «tuer» les publicités dans son sens habituel. Après tout, comment appelle-t-on habituellement la publicité? Rapport intrusif de quelque chose d'inutile. Mais en même temps, tout le monde a des besoins et des problèmes, à la recherche d'une solution pour laquelle nous consacrons énormément de temps et d'efforts. La publicité qui répond exactement aux besoins de l'utilisateur n'est plus de la publicité, mais un conseil utile.

Mais pour atteindre un tel niveau d'utilité (après avoir perdu la «publicité» désagréable en cours de route), les spécialistes du marketing doivent mieux connaître leurs clients qu'eux-mêmes. Les entreprises recherchent leurs clients et tentent littéralement de deviner leurs désirs en fonction des sites qu'ils visitent, de leur historique d'achat et de recherche.

Le résultat sera un peu paradoxal: étant devenue, grâce au big data, intuitive, la publicité cessera d'être perçue comme quelque chose de négatif - juste le monde autour de vous sera perçu un peu plus gentil avec les gens, toujours prêt à venir à la rescousse et à offrir exactement ce dont une personne a besoin ou a besoin ici et maintenant ou dans un avenir prévisible.

La gamification est une autre tendance importante du marketing moderne. La gamification comprend des éléments du comportement du jeu dans les actions quotidiennes non liées au jeu, permettant aux gens de s'impliquer dans les processus qui ne semblent pas les plus intéressants, les encourageant à y participer plus profondément et à en faire plus. L'un des plus anciens exemples de gamification est le programme d'accumulation de miles de vol, conçu pour accumuler et fidéliser les clients réguliers des compagnies aériennes.

Pour rendre les programmes de fidélisation plus efficaces, les entreprises ont besoin de plus de données sur les besoins et les intentions de leurs clients et leur comportement. Mais, en conséquence, les entreprises apprennent à offrir à leurs clients non seulement ce dont elles ont besoin, mais aussi de la manière la plus conviviale et fascinante.

sécurité

Avez-vous déjà, lorsque vous essayez de payer votre achat avec une carte en ligne, recevoir un appel du service de sécurité de votre banque?

Bien sûr, c'est un signal positif - après tout, cela signifie que les services de sécurité fonctionnent vraiment. La sécurité, si souhaitable soit-elle, a un prix.

Comme l' analyse du comportement de 20 millions de titulaires de carte a montré que , dans le cas de deux incidents de ce type au cours des six mois où la transaction effectuée par l'utilisateur a été considérée comme suspecte, les coûts de la carte «suspecte» ont diminué en moyenne de 15% au cours des six prochains mois et tous les cinq mois. le titulaire a complètement cessé de l'utiliser.

Pour les entreprises, il est important non seulement de lutter contre la fraude, mais aussi de faire en sorte que cette lutte soit le moins visible pour les utilisateurs. L'analyse des mégadonnées utilisant l'apprentissage automatique vous permet de créer des modèles de «bon» comportement des utilisateurs, explique Kurt Long, fondateur de FairWarning, une entreprise de protection des données.

Plus il y a de données, plus le réseau capture efficacement les poissons prédateurs, permettant aux utilisateurs ordinaires de profiter d'une navigation sûre dans l'océan des transactions financières. Grâce au travail avec les grandes dates, les banques modernes attrapent non seulement les transactions frauduleuses, mais même le vol d'identité avant qu'elles ne se produisent.

Cependant, les besoins de sécurité en ligne des gens ne sont pas limités. Travailler avec les mégadonnées rend littéralement les rues et les maisons des villes plus sûres. Les habitants des mégapoles de Londres à Moscou sont déjà habitués à utiliser la police virtuelle pour regarder ce qui se passe littéralement à chaque coin de rue.

Bien sûr, cela pose de nombreux problèmes de la nouvelle ère, y compris des préoccupations concernant la protection des données personnelles et toutes sortes d'abus. Mais il est indéniable que le simple fait d'attaquer un civil et de se cacher dans le noir est devenu beaucoup plus difficile.

L'avenir de la sécurité des mégadonnées est une règle de droit prédictive. Pas comme dans le film "Minority Report", bien sûr - beaucoup plus largement. Et plus efficace.

"Arrête - ça marche"

Big Brother aide à identifier les zones les plus criminogènes, l'heure et le lieu de l'augmentation de la menace criminelle - et à prendre toutes les mesures nécessaires: du banal "policier du coin" aux investissements dans les réseaux sociaux et à la formation de régions défavorisées.

Santé et médecine

Au milieu de la pandémie de coronavirus et de la crise économique qui en résulte dans le monde, ce sujet est particulièrement pertinent.

Big date a déjà permis des percées importantes dans les soins de santé: la collecte, l'échange et l'étude des données accumulées par les scientifiques et les praticiens font avancer la recherche et permettent d'améliorer le développement médical, le diagnostic, le traitement et les soins aux patients. Partout dans le monde, y compris en Russie, le cloud numérique remplace les dossiers médicaux sur papier épais. Mais la collecte et le traitement de données qui demandent déjà une aide médicale ne sont pas le changement le plus important que le travail avec les mégadonnées apporte aux soins de la santé des gens.

Le meilleur traitement est la prévention. Et ici, le travail avec le big data s'effectue sur deux grands fronts: individuel et étatique.

Au niveau individuel, l'accumulation des données des chercheurs et des données statistiques des appareils portables vous permet de suivre les risques de maladies et de recommander les contrôles et l'activité physique nécessaires.

Au niveau de l'État, la contribution et l'importance des mégadonnées dans les soins de santé sont encore plus importantes, vous permettant de surveiller les risques et les menaces pour des populations entières, de planifier le développement des infrastructures médicales et même des politiques sociales et économiques.

Cependant, au milieu d'une pandémie, l'importance des mégadonnées a augmenté d'un ordre de grandeur.

Il existe deux façons de vaincre une épidémie sans attendre qu'une grande partie de l'humanité soit malade: en développant un vaccin ou un médicament contre le coronavirus - ou en prenant le contrôle de sa propagation.

Dans les deux cas, le travail avec de grandes quantités de données joue un rôle énorme.

Le développement d'un vaccin, dont la demande potentielle est des milliards de personnes, est une tâche à très grande échelle, qui comprend de nombreuses séries d'essais cliniques, allant de petits groupes de volontaires à plusieurs milliers de personnes en phase finale de test. Dans une situation de pandémie, cela nécessite la coordination des laboratoires à travers la planète, impliquant l'échange et le traitement d'une énorme quantité de données.

Plus important encore est le rôle des grandes dattes dans le contrôle de la propagation du coronavirus. Comme l'expérience l'a déjà montré, de nombreux cas de flambées sont associés à des super-événements, lorsqu'une infection de masse a commencé à un certain endroit ou lors d'un événement majeur. Par exemple, la dernière flambée de maladie notable en Corée du Sud a été causée par une seule personne qui, étant un porteur asymptomatique, a infecté des centaines de personnes lors d'un week-end de fêtes dans le quartier des clubs de Séoul.

Par conséquent, de nombreux pays du monde, de l'Allemagne à l'Inde, publient déjà des applications qui permettent d'une manière ou d'une autre de suivre les mouvements et les contacts sociaux des utilisateurs, de sorte qu'en cas de détection d'une maladie chez l'un d'entre eux à temps pour avertir de la nécessité de s'isoler d'autres personnes.

En fait, travailler avec les mégadonnées rend la quarantaine intelligente en minimisant les effets de la pandémie sur la santé humaine et les économies.

La complexité, l'ampleur et la durée du développement du vaccin, son lancement sur le marché et la vaccination de milliards de personnes dans le monde font que la menace du coronavirus ne passe pas rapidement. Selon les scientifiques, avant la vaccination de masse est encore au moins un an. Mais mettre l'économie du monde entier sur l'auto-isolement pendant plus d'un an ne fonctionnera pas. La quarantaine intelligente avec le contrôle de la propagation du virus grâce au travail avec les mégadonnées est la principale chose qui aidera l'humanité à survivre le temps restant avant l'apparition d'un moyen efficace de lutter contre le coronavirus lui-même.

L'incarnation physique du Big Data

Les mégadonnées sont avant tout des mathématiques, mais travailler avec elles ne doit pas se limiter à la pensée abstraite. D'autres façons de percevoir peuvent également aider. Le Big Data est déjà étroitement lié à d'autres nouveaux produits puissants: la technologie cloud, l'Internet des objets, la robotique, la force croissante des technologies AR et VR.

Et la visualisation des mégadonnées est un domaine de travail intéressant distinct avec elles. La technologie d'impression 3D vient à la rescousse. Ici, par exemple, ressemble à la visualisation des touches par fréquence d'utilisation:

Il s'agit bien sûr, jusqu'à présent, au sens littéral, de jouets. Mais, comme beaucoup d'autres technologies de cette revue, ils ont un grand avenir.

Selon vous, quelles sont encore les applications Big Data?

Où les technologies Big Data sont-elles appliquées aujourd'hui?