Big Data

Daten sind das Epizentrum von allem und jedem auf dem Markt, unabhängig von der Branche oder Branche. Big Data ist ein Begriff, der sich auf einen Prozess bezieht, bei dem die herkömmlichen Data Mining- und Handhabungstechniken nicht ausreichen, um die zugrunde liegenden Daten zu interpretieren aus verschiedenen Quellen. Daten, die unstrukturiert oder einfach ziemlich groß sind, können nicht mit den üblichen und üblichen relationalen Datenbank-Engines verarbeitet werden. Diese Arten von Daten erfordern unterschiedliche Verarbeitungsansätze, die eine große Parallelität bei einfacher und verfügbarer Hardware verwenden. Big Data sind Datensätze, die komplex und umfangreich sind, traditionelle Datenverarbeitungsanwendungssoftware, die unzureichend sind. Big Data Herausforderungen umfassen die Erfassung der Daten, Datenspeicherung, Analyse, Suche, Übertragung, Abfrage, Aktualisierung, Datenschutz und Datenquelle. Big Data haben fünf Dimensionen: Volume, Variety, Velocity und die kürzlich hinzugefügte Veracity und Value.

Big Data
  • Richtigkeit: Die erfassten Daten können stark variieren und die genaue Analyse beeinträchtigen
  • Variabilität: Inkonsistenz des Datensatzes kann Prozesse erschweren und verwalten.
  • Geschwindigkeit: In diesem Zusammenhang ist die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert und verarbeitet werden, um die Anforderungen und Herausforderungen, die auf dem Weg des Wachstums und der Entwicklung liegen, zu erfüllen.
  • Vielfalt: Art und Art der Daten Dies hilft Leuten, die es analysieren, die daraus resultierenden Erkenntnisse effektiv zu nutzen.
  • Volumen: Die Menge der generierten und gespeicherten Daten. Die Größe der Daten bestimmt den Wert und mögliche Erkenntnisse - und ob sie als Big Data betrachtet werden können oder nicht.

Big Data Anwendungen

Führung

Führung

Die Verwendung und Übernahme von Big Data in staatlichen Prozessen ermöglicht Effizienzgewinne in Bezug auf Kosten, Produktivität und Innovation, ist jedoch nicht ohne Fehler. Die Datenanalyse erfordert oft, dass mehrere Teile der Regierung (zentral und lokal) zusammenarbeiten und neue und innovative Prozesse schaffen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

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Herstellung

Herstellung

Big Data bietet eine Infrastruktur für Transparenz in der Fertigungsindustrie, mit der die Sicherheit und Verfügbarkeit von Komponenten erweitert werden kann. Predictive Manufacturing als ein anwendungstechnischer Ansatz für die Analyse von Ereignis- und Prognosezeiten in einer bestimmten Umgebung.

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Gesundheitswesen

Gesundheitswesen

Big Data Analytics hat dazu beigetragen, das Gesundheitswesen zu verbessern, indem personalisierte Medizin, präskriptive Analytik, klinische Risikobewältigung, prädiktive Analytik, Reduktion von Verschwendung und Pflegewahrscheinlichkeit, automatisierte externe und interne Berichterstattung von Patientendaten, standardisierte medizinische Begriffe und Patientenregister sowie fragmentierte Punktlösungen bereitgestellt wurden.

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Bildung

Bildung

Da One-size-fits-all-analytische Lösungen nicht wünschenswert sind, sollten Business Schools Marketingmanager darauf vorbereiten, umfassendes Wissen über die verschiedenen Techniken in diesen Subdomains zu haben, um sich ein umfassendes Bild zu machen und effizient mit Analysten zu arbeiten.

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Medien

Medien

In Media and Advertising gehen Big Data so viele umsetzbare Informationspunkte über Millionen von Individuen heran. Die Branche scheint sich von dem traditionellen Ansatz der Nutzung spezifischer Medienumgebungen wie Zeitungen, Zeitschriften oder Fernsehshows zu entfernen und nutzt stattdessen Technologien, mit denen die Zielgruppe zu optimalen Zeiten an optimalen Standorten erreicht wird.

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Internet der Dinge (IoT)

Internet der Dinge (IoT)

Big Data und das IoT arbeiten zusammen. Daten, die von IoT-Geräten extrahiert werden, bieten eine Abbildung der Geräteverbindung. Solche Mappings wurden von der Medienindustrie, Unternehmen und Regierungen verwendet, um ihre Zielgruppe genauer anzusprechen und die Medieneffizienz zu erhöhen.

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Blockchain und Big Data

Wenn Blockchain in Big Data eine weitere Datenschicht im Big-Data-Analyseprozess hinzufügt. Diese Schichten erben diese Eigenschaften vom Blockchain-Konzept.

  • Blockchain imbibed Big Data ist sicherer, da die Daten nicht gefälscht oder verfälscht werden können
  • Die Netzwerkarchitektur bleibt intakt, obwohl sie sehr hoch ist skalierbar
  • Big Data mit Blockchain funktioniert in einer gestrafften Art und Weise, da es strukturiert und vollständig ist
  • Die Daten sind genauer, da die Datensätze nicht geändert werden können, was zu einer besseren Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten führt

Big Data, die selbst eine Entität darstellen, können Teil einer Branche sein, die in Betracht gezogen wird, da alle Unternehmen in einem datengetriebenen Markt gedeihen. Es gibt viele positive Aspekte, Big Data in die Blockchain-Umgebung zu bringen. Ein solcher Vorteil beinhaltet Betrugsprävention; Da die Blockchain es Finanzinstituten ermöglicht, alle Transaktionen in Echtzeit zu überprüfen und zu verifizieren. Dies ermöglicht es den Banken, Betrugsfälle genau zu untersuchen und aufzudecken, anstatt zu einem späteren Zeitpunkt nach dem Betrug eine Untersuchung einzuleiten.

Warum brauchen Unternehmen Big Data?

  • Daten können in entscheidenden Entscheidungsprozessen in Unternehmen verwendet werden
  • Social-Media-Daten können zur Feinabstimmung der Geschäftsstrategien verwendet werden
  • Lesen, bewerten und geben Sie Antworten für Kundenfeedbacks ein
  • Identifizieren Sie die Risiken für das Produkt oder die Dienstleistung in einem frühen Stadium
  • Eine optimale Effizienz im Betrieb kann erreicht werden

Wir sind Scala Blockchain

Mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in der Bereitstellung von Qualitätsprodukten, Lösungen, Service und Beratung auf der technischen Seite, versucht Scala Blockchain (www.scalablockchain.com) neue Wege zu beschreiten, wobei die Blockchain-Technologie als optimistisch gilt. Mit Big Data als Plattform für Vermarkter wollen wir die Integration von Blockchain-Konzepten noch besser machen.

Da der Horizont der Blockchain in verschiedenen Aspekten der Technologie erkundet wird, ist es nahe liegend, dass sich soziale Netzwerke tatsächlich anpassen und sich in absehbarer Zeit in Richtung Blockchain-Basis bewegen werden.

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