🖼️ ☝🏽 🛌🏾 आज बिग डेटा प्रौद्योगिकियां कहां लागू की जाती हैं? 🔢 🚹 🍌

हर दिन, दुनिया में नए डेटा के 2.5 क्विंटल बाइट्स बनाए जाते हैं - ये चार एफिल टावरों के कुल वजन के साथ दस मिलियन ब्लू-रे डिस्क हैं।

गैजेट्स की संख्या में वृद्धि के साथ, सेलुलर और वायर्ड नेटवर्क की थ्रूपुट क्षमता का विकास और कभी नई सूचना प्रौद्योगिकियों के आगमन के साथ, डेटा अर्थव्यवस्था की मात्रा तेजी से बढ़ रही है। और इसके साथ - और बड़े डेटा के साथ काम करने के अवसर खुल जाते हैं। एक बड़ी तारीख के साथ काम करना हमारी आंखों के सामने मानवीय गतिविधि के हर क्षेत्र में बदलाव करता है - मनोरंजन से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक, सुरक्षा से लेकर भोजन तक।

अब, जब एक या दूसरे रूप में मानवता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा, अलग-थलग, आत्म-अलगाव, और यहां तक कि आर्थिक अनिश्चितता की स्थिति में है, तो यह देखने का समय है कि हमारे जीवन में पहले से ही बड़े डेटा की क्या भूमिका है, और सबसे महत्वपूर्ण बात - वे निकट भविष्य में क्या भूमिका निभाएंगे। भविष्य।

सामग्री और मनोरंजन

बिग डेटा न केवल यह तय करता है कि आपको कौन सी फिल्म या सीरीज़ दी जाए जो आपको अगली फिल्म देखने के लिए दे, बल्कि आपको कौन सी फ़िल्में शूट करनी हैं। स्क्रिप्ट लिखने और अभिनेताओं को लिखने के दौरान हॉलीवुड बड़ी तारीखों का उपयोग करने के बहुत करीब आ गया है, लेकिन अभी तक यह केवल यात्रा की शुरुआत में है। आईबीएम के मुख्य विश्लेषक रिचर्ड मारशी कहते हैं

, "बस कल्पना कीजिए कि जब हॉलीवुड वास्तव में बड़े डेटा का उपयोग करना शुरू करता है, तो क्या होगा ।" पारंपरिक फिल्म उद्योग, मारशी के अनुसार, चौगुनी मॉडल का उपयोग करता है, दर्शकों को लिंग और उम्र के आधार पर विभाजित करता है - 25 से कम और 25 से अधिक। लेकिन यह पहले से ही बदल रहा है। बिग डेटा हमें दर्शकों को अभूतपूर्व रूप से सटीक खंडों में विभाजित करने की अनुमति देता है - जैसे कि हास्य पुस्तक फिल्मों को पसंद करने वाले क्षेत्रों के गृहिणियों की तरह।

और दर्शकों के विभाजन और विश्लेषण तक सीमित होना आवश्यक नहीं है। बिग डेटा आपको सामग्री के साथ इस तरह से काम करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स 70 हजार से अधिक विशेषताओं के लिए सामग्री के अपने विशाल पुस्तकालय का विश्लेषण और छंटनी करता है।

इन दृष्टिकोणों का संयोजन - दर्शकों और सामग्री दोनों का एक विस्तृत विश्लेषण, नई सामग्री बनाने के लिए अभूतपूर्व अवसर खोलता है। यह वह डेटा है जो फिल्म, टीवी और दुनिया भर के गेम निर्माता नई दुनिया बनाते समय इस्तेमाल कर सकते हैं, नई स्क्रिप्ट लिख सकते हैं, और एक्टर कास्टिंग कर सकते हैं।

स्क्रिप्टिंग सलाहकार, हॉलीवुड स्लैंग में स्क्रिप्ट डॉक्टर्स के रूप में जाने जाते हैं, न केवल साहित्यिक शिक्षा का उपयोग करते हैं, बल्कि डेटा एनालिटिक्स भी हैंदोनों बॉक्स ऑफिस की सफलताओं और बॉक्स ऑफिस की असफलताओं से, स्टूडियो द्वारा भेजे गए नए परिदृश्यों के निवेश जोखिमों का वजन।

फिल्म और टेलीविजन उद्योगों के बाद, बड़ा डेटा संगीत की दुनिया को बदल रहा है। क्लाउड आइट्यून्स, Apple iTunes से YouTube Music तक, उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और आदतों के बारे में बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते हैं।

क्या आप जानते हैं, उदाहरण के लिए, साउंडक्लाउड सेवा के अनुसार, औसत आयु जब लोग नए संगीत में रुचि रखते हैं, 33 वर्ष की आयु है?

हालांकि, स्व-खुदाई के लिए दिलचस्प तथ्यों के अलावा, बड़ा डेटा व्यवसाय के लिए नए अवसरों को खोलता है, जिससे आप जल्दी से नई प्रतिभाओं को ढूंढ सकते हैं और उन्हें बड़े सितारों की दुनिया में एक पास दे सकते हैं।

बिग डेटा रचनात्मक उद्योग के सभी क्षेत्रों को बदल रहा है। पॉडकास्ट दुनिया में नवीनतम सनसनीखेज घटना - स्पॉटिफ़ प्लेटफॉर्म के लिए जो रोगन के पॉडकास्ट, जो रोगन अनुभव की "चाल" की घोषणा की गई है, इसकी कीमत कम से कम $ 100 मिलियन है। उसी समय, रोगन की सामग्री स्वयं, पूरे संग्रह और सभी नए रिलीज़ दोनों को दिखाती है, जो Spotify प्लेटफ़ॉर्म और एप्लिकेशन के उपयोगकर्ताओं के लिए पूरी तरह से मुफ्त है।

कई विश्लेषकों के अनुसार, एक महंगे "खरीद" का लक्ष्य शो के श्रोताओं के एक बहु-मिलियन दर्शकों के डेटा तक पहुंच है: उनके स्वाद, रुचियां, प्राथमिकताएं और आदतें।

खेल मनोरंजन की दुनिया में एक और क्षेत्र है जो एक सूचना क्रांति की कगार पर है। ब्रिटेन में फुटबॉल टीमों को "स्पॉट किया गया"मैदान में अपने खिलाड़ियों की स्थिति और उनकी हृदय गति को मापने के लिए स्मार्ट सेंसर का उपयोग करना। लेकिन यह केवल शुरुआत है: कई बास्केटबॉल और बेसबॉल टीम अपने खिलाड़ियों और विरोधी टीमों के वीडियो रिकॉर्डिंग और सेंसर के डेटा का विश्लेषण करती हैं, मांसपेशियों और आत्मा के युद्ध के मैदान को डेटा के युद्ध के मैदान में बदल देती हैं।

मनीबॉल अभी शुरुआत है

आप आंकड़ों से भरे होंगे: कृषि में बड़ी तारीख

सेंसर और सेंसर, वीडियो निगरानी और पहनने योग्य उपकरण न केवल मानव जीवन की वास्तविकता बन रहे हैं, बल्कि कृषि के भी। क्लाइमेट कॉर्पोरेशन, कृषि विशाल मोनसेंटो का एक विभाग, कृषि जोत , खेतों और खुदरा सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के साथ मिलकर उन्हें एक शक्तिशाली डेटा-चालित क्लाइमेट फील्ड व्यू नेटवर्क में एकीकृत करने का काम करता है। जलवायु क्षेत्र दृश्य किसानों को कृषि उत्पादन प्रक्रियाओं की एक विस्तृत दृश्यता प्रदान करता है, जो खाद्य बाजार की जरूरतों के आंकड़ों के साथ मिलकर उन्हें प्रभावी सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

किसानों के पास मौसम, मिट्टी की स्थिति, नमी, फलों के पकने, विकास की प्रगति और पशुधन की स्थिति के आंकड़ों तक पहुंच है। यह जानकारी आपको वास्तविक समय में बाजार की जरूरतों के लिए उत्पादन को अधिकतम और अनुकूलित करने की अनुमति देती है।

1930 के महामंदी के दौरान, किसानों को अक्सर कटी हुई रोटी को नष्ट करना पड़ता था और दूध से दूध डालना पड़ता था। 21 वीं सदी में बड़ी डेटा तकनीकों की मदद से ऐसी समस्याओं से बचा जा सकता है और ऐसे नाटकीय उपायों की आवश्यकता अब नहीं रहेगी।

बड़े आंकड़ों, चीजों की इंटरनेट और क्लाउड तकनीक की बदौलत बेहतर उत्पाद लोगों की बढ़ती संख्या के लिए उपलब्ध हो रहे हैं।

व्यापार और विज्ञापन

बड़े डेटा को लागू करने के लिए ऑनलाइन शॉपिंग को पहले से ही एक पारंपरिक और अनुमानित तरीका माना जा सकता है। अमेज़ॅन ऑनलाइन बिक्री में बड़े डेटा के उपयोग में अग्रणी में से एक था, अपने उपयोगकर्ताओं द्वारा की गई खरीद की तुलना, उनकी तुलना में जो दूसरों ने खरीदी और भविष्यवाणी करने की कोशिश की कि उनके ग्राहक को क्या चाहिए या आगे खरीदना चाहते हैं। अब इन तकनीकों का उपयोग लगभग किसी भी बड़े ऑनलाइन स्टोर में किया जाता है।

ऑनलाइन विज्ञापन एक और महत्वपूर्ण बड़ा डेटा अनुप्रयोग है। शायद बड़े डेटा अपने सामान्य अर्थों में विज्ञापनों को "मार" करने में सक्षम होंगे। आखिरकार, लोग आमतौर पर विज्ञापन को क्या कहते हैं? कुछ अनावश्यक की घुसपैठ की रिपोर्टिंग। लेकिन एक ही समय में, सभी लोगों की ज़रूरतें और समस्याएं होती हैं, जिनके समाधान की तलाश में हम बहुत समय और प्रयास करते हैं। उपयोगकर्ता की जरूरतों को पूरा करने वाला विज्ञापन अब विज्ञापन नहीं, बल्कि उपयोगी सलाह है।

लेकिन उपयोगिता के ऐसे स्तर तक पहुंचने के लिए (जिस तरह से "अप्रिय" विज्ञापन को खो दिया है), विपणक को अपने ग्राहकों को बेहतर जानने की जरूरत है कि वे खुद को जानते हैं। व्यवसाय अपने ग्राहकों की तलाश कर रहे हैं और सचमुच अपनी इच्छाओं को उन साइटों के आधार पर अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं जो वे यात्रा करते हैं, उनकी खरीद और खोज इतिहास।

इसका परिणाम थोड़ा विरोधाभास होगा: बनने के बाद, बड़े डेटा के लिए धन्यवाद, सहज, विज्ञापन कुछ नकारात्मक माना जाएगा - बस आपके आस-पास की दुनिया को लोगों के लिए थोड़ा दयालु माना जाएगा, हमेशा बचाव के लिए आने के लिए तैयार और वास्तव में एक व्यक्ति को यहां क्या चाहिए या जरूरत है अब या निकट भविष्य में।

आधुनिक विपणन में Gamification एक और महत्वपूर्ण प्रवृत्ति है। गेमिफ़िकेशन में रोज़मर्रा के गैर-गेम कार्यों में खेल व्यवहार के तत्व शामिल हैं, जिससे लोगों को प्रतीत होता है कि वे सबसे दिलचस्प प्रक्रियाओं में शामिल नहीं हैं, जिससे उन्हें गहराई से भाग लेने और अधिक हासिल करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके। Gamification का सबसे पुराना उदाहरण उड़ान मील संचय कार्यक्रम है, जो नियमित एयरलाइन ग्राहकों को जमा और बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

वफादारी कार्यक्रमों को अधिक प्रभावी बनाने के लिए, कंपनियों को अपने ग्राहकों की जरूरतों और इरादों और उनके व्यवहार के बारे में अधिक डेटा की आवश्यकता होती है। लेकिन, परिणामस्वरूप, कंपनियां अपने ग्राहकों को न केवल उनकी ज़रूरत के हिसाब से पेश करना सीखती हैं, बल्कि सबसे अनुकूल और आकर्षक तरीके से भी।

सुरक्षा

क्या आपने कभी ऑनलाइन कार्ड से अपनी खरीदारी के लिए भुगतान करने का प्रयास किया है, अपने बैंक की सुरक्षा सेवा से कॉल प्राप्त करें?

बेशक, यह एक सकारात्मक संकेत है - आखिरकार, इसका मतलब है कि सुरक्षा सेवाएं वास्तव में काम कर रही हैं। सुरक्षा, हालांकि वांछनीय है, एक कीमत पर आता है।

जैसा कि 20 मिलियन कार्डधारकों के व्यवहार के विश्लेषण से पता चलता है कि छह महीने के दौरान दो ऐसी घटनाओं के मामले में जब उपयोगकर्ता द्वारा किए गए लेनदेन को संदिग्ध के रूप में लिया गया था, अगले छह महीनों में "संदिग्ध" कार्ड की लागत औसतन 15% कम हो गई, और हर पांचवें धारक ने इसका उपयोग करना पूरी तरह से बंद कर दिया।

व्यवसायों के लिए, न केवल धोखाधड़ी से लड़ना महत्वपूर्ण है, बल्कि उपयोगकर्ताओं के लिए इस लड़ाई को कम ध्यान देने योग्य बनाना है। मशीन सीखने का उपयोग कर बड़ा डेटा विश्लेषण आप "अच्छा" उपयोगकर्ता व्यवहार के मॉडल बनाने के लिए अनुमति देता है, का कहना है कि कर्ट लांग, FairWarning, एक डेटा संरक्षण कंपनी के संस्थापक।

अधिक डेटा, अधिक कुशलता से नेटवर्क शिकारी मछली पकड़ता है, जिससे आम उपयोगकर्ता वित्तीय लेनदेन के समुद्र में सुरक्षित नेविगेशन का आनंद ले सकते हैं। बड़ी तारीख के साथ काम करने के लिए धन्यवाद, आधुनिक बैंक न केवल धोखाधड़ी वाले लेनदेन को पकड़ते हैं, बल्कि उनके होने से पहले पहचान की चोरी भी करते हैं।

हालांकि, लोगों की ऑनलाइन सुरक्षा की जरूरतें सीमित नहीं हैं। बड़े डेटा के साथ काम करना शहर की सड़कों और घरों को सुरक्षित बनाता है। लंदन से मास्को तक मेगासिटीज के निवासियों को पहले से ही इस तथ्य के लिए उपयोग किया जाता है कि कैमरों के माध्यम से आभासी पुलिस हर कोने पर शाब्दिक रूप से क्या हो रही है, इसे देखती है।

बेशक, यह नए युग की कई समस्याओं को जन्म देता है, जिसमें व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा और सभी प्रकार की गालियों के बारे में चिंताएं शामिल हैं। लेकिन इस बात से कोई इंकार नहीं है कि बस एक नागरिक पर हमला करना और अंधेरे में छिपना अब और मुश्किल हो गया है।

बड़े डेटा सुरक्षा का भविष्य कानून का एक अनुमानित नियम है। फिल्म "माइनॉरिटी रिपोर्ट" में पसंद नहीं है, ज़ाहिर है - अधिक व्यापक रूप से। और अधिक प्रभावी।

"बंद करो - यह काम करता है"

बिग ब्रदर सबसे अधिक आपराधिक क्षेत्रों, बढ़ते आपराधिक खतरे के समय और स्थान की पहचान करने में मदद करता है - और सभी आवश्यक उपाय करते हैं: सोशल नेटवर्क में निवेश करने के लिए "कोने में पुलिसकर्मी" और वंचित क्षेत्रों के गठन से।

स्वास्थ्य और चिकित्सा

कोरोनोवायरस महामारी और दुनिया भर में परिणामी आर्थिक संकट के बीच, यह विषय विशेष रूप से प्रासंगिक है।

बिग डेट ने पहले ही स्वास्थ्य सेवा में महत्वपूर्ण सफलताएं प्रदान की हैं: वैज्ञानिकों और चिकित्सकों द्वारा संचित डेटा का संग्रह, विनिमय और अध्ययन आगे बढ़ता है, और यह चिकित्सा विकास, निदान, उपचार और रोगी देखभाल में सुधार करने की अनुमति देता है। रूस सहित दुनिया भर में, डिजिटल क्लाउड मोटे कागज मेडिकल रिकॉर्ड की जगह ले रहा है। लेकिन पहले से ही चिकित्सा सहायता लेने वाले डेटा का संग्रह और प्रसंस्करण सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तन नहीं है जो बड़े डेटा के साथ काम करता है जो लोगों के स्वास्थ्य की देखभाल करता है।

सबसे अच्छा इलाज रोकथाम है। और यहाँ, बड़े डेटा के साथ दो बड़े मोर्चों पर काम किया जाता है: व्यक्तिगत और राज्य।

एक व्यक्तिगत स्तर पर, शोधकर्ताओं के डेटा और पहनने योग्य उपकरणों के सांख्यिकीय डेटा दोनों का संचय आपको बीमारियों के जोखिमों को ट्रैक करने और आवश्यक जांच और शारीरिक गतिविधि की सिफारिश करने की अनुमति देता है।

राज्य स्तर पर, स्वास्थ्य सेवा में बड़े डेटा का योगदान और महत्व और भी अधिक है, जिससे आप पूरी आबादी के लिए जोखिम और खतरों की निगरानी कर सकते हैं, चिकित्सा बुनियादी ढांचे के विकास और यहां तक कि सामाजिक और आर्थिक नीतियों की योजना बना सकते हैं।

हालांकि, महामारी के बीच में, बड़े डेटा का महत्व परिमाण के एक क्रम से बढ़ गया है।

एक महामारी को पराजित करने के दो तरीके हैं जब तक कि मानवता का एक बड़ा हिस्सा बीमार न हो जाए: कोरोनोवायरस के खिलाफ एक टीका या दवा विकसित करके या इसके प्रसार को नियंत्रित करके।

दोनों मामलों में, बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम एक बड़ी भूमिका निभाता है।

एक वैक्सीन का विकास, जिसकी संभावित मांग अरबों लोगों की है, एक बहुत बड़े पैमाने पर काम है, जिसमें कई दौर के नैदानिक परीक्षण शामिल हैं, जिनमें छोटे समूहों के स्वयंसेवकों से लेकर परीक्षण के अंतिम चरण में कई हजारों लोग शामिल हैं। एक महामारी की स्थिति में, इसके लिए पूरे ग्रह की प्रयोगशालाओं के समन्वय की आवश्यकता होती है, जिसमें भारी मात्रा में डेटा का आदान-प्रदान और प्रसंस्करण शामिल होता है।

इससे भी अधिक महत्वपूर्ण कोरोनोवायरस के प्रसार को नियंत्रित करने में बड़ी तारीखों की भूमिका है। जैसा कि अनुभव पहले ही दिखा चुका है, प्रकोप के कई मामले सुपर-ईवेंट से जुड़े हैं, जब एक निश्चित स्थान पर या किसी बड़ी घटना के दौरान बड़े पैमाने पर संक्रमण शुरू हुआ। उदाहरण के लिए, दक्षिण कोरिया में बीमारी का अंतिम ध्यान देने योग्य प्रकोप सिर्फ एक व्यक्ति के कारण हुआ, जो एक विषम वाहक होने के नाते, सियोल के क्लब क्वार्टर में पार्टियों के सप्ताहांत में सैकड़ों लोगों को संक्रमित करता था।

इसलिए, दुनिया के कई देश, जर्मनी से भारत में, पहले से ही ऐसे एप्लिकेशन जारी कर रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं के आंदोलन और सामाजिक संपर्कों को ट्रैक करने के लिए एक या दूसरे तरीके की अनुमति देते हैं, ताकि उनमें से किसी एक में एक बीमारी का पता लगाने के मामले में, अन्य लोगों के आत्म-अलगाव की आवश्यकता के बारे में चेतावनी दी जा सके।

वास्तव में, बड़े डेटा के साथ काम करना मानव स्वास्थ्य और अर्थव्यवस्था दोनों पर महामारी के प्रभावों को कम करके संगरोध स्मार्ट बनाता है।

वैक्सीन के विकास की जटिलता, पैमाने और अवधि, इसके बाजार पर लॉन्च और दुनिया भर के अरबों लोगों के टीकाकरण का मतलब है कि कोरोनावायरस का खतरा जल्दी से पास नहीं होता है। वैज्ञानिकों के अनुसार, सामूहिक टीकाकरण से पहले अभी भी कम से कम एक वर्ष है। लेकिन एक साल से अधिक के लिए पूरी दुनिया की अर्थव्यवस्था को आत्म-अलगाव पर रखने से काम नहीं चलेगा। बड़े डेटा के साथ काम के माध्यम से वायरस के प्रसार के नियंत्रण के साथ स्मार्ट संगरोध मुख्य चीज है जो मानवता को कोरोनोवायरस से निपटने के एक प्रभावी साधन की उपस्थिति से पहले शेष समय से बचने में मदद करेगा।

बड़े डेटा का भौतिक अवतार

बड़ा डेटा, पहला और सबसे महत्वपूर्ण, गणित है, लेकिन उनके साथ काम करना केवल अमूर्त सोच तक सीमित नहीं होना है। विचार करने के अन्य तरीके भी मदद कर सकते हैं। बिग डेटा पहले से ही अन्य शक्तिशाली नए उत्पादों के साथ निकटता से जुड़ा हुआ है: क्लाउड प्रौद्योगिकी, चीजों का इंटरनेट, रोबोटिक्स, एआर और वीआर प्रौद्योगिकियों की बढ़ती ताकत।

और बड़े डेटा का दृश्य उनके साथ काम का एक अलग दिलचस्प क्षेत्र है। 3 डी प्रिंटिंग तकनीक बचाव में आती है। यहां, उदाहरण के लिए, उपयोग की आवृत्ति द्वारा कुंजियों के दृश्य जैसा दिखता है :

यह, ज़ाहिर है, अब तक, शाब्दिक अर्थों में, खिलौने है। लेकिन, इस समीक्षा की कई अन्य तकनीकों की तरह, उनके पास एक महान भविष्य है।

आपको क्या लगता है कि बड़े डेटा एप्लिकेशन अभी तक हैं?

आज बिग डेटा प्रौद्योगिकियां कहां लागू की जाती हैं?