7 Möglichkeiten, wie Big Data das Leben bis 2020 revolutionieren könnte

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Da die Menschheit immer mehr Geschäfte, Unterhaltung und Kommunikation online abwickelt, generieren wir mit jedem Jahr exponentiell größere Datenmengen. So sehr, dass wir Probleme haben, alles im Auge zu behalten, geschweige denn zu organisieren oder zu analysieren. Willkommen im Zeitalter von Big Data, in dem die heutigen Exabyte an Informationen bald so kurios sein werden wie die Disketten von gestern.

Big Data ist eine potenzielle Goldmine

Obwohl seine Ursprünge etwas trübe sind, sind die Auswirkungen von Big Data kristallklar geworden. Mit mehr Geräten als je zuvor, die mit dem Internet verbunden sind, generiert die Menschheit täglich etwa 2,5 Billionen Bytes. Diese Daten umfassen nicht nur Internetverkehr, sondern auch Feedback von automatisierten Verkehrsmonitoren, finanziellen und rechtlichen Transaktionen und sogar globale Klimatechnologie, die Erdbeben, Polareis und Wetterereignisse verfolgt.

All diese Informationen sind eine potenzielle Goldmine für kommerzielle, pädagogische und humanitäre Bemühungen, und die Notwendigkeit, große Datenmengen zu erstellen, zu organisieren und zu analysieren, ist weit mehr als ein einfaches Schlagwort, das durch den elektronischen Äther fliegt – Big Data ist ein großes Geschäft.

Unternehmen, die sich auf den Umgang mit Big Data spezialisiert haben, sind scheinbar über Nacht entstanden, um die Herausforderungen zu meistern und die Chancen, die sich aus dem globalen Informationsschwall ergeben, optimal zu nutzen. Mit fortschrittlichen Datenbankverwaltungstechnologien wie Apache ™ Hadoop® versuchen Unternehmen, Universitäten, Regierungen und medizinische Organisationen über das bloße Sammeln von Informationen hinaus, um ihr Endergebnis zu verbessern oder die Effizienz zu verbessern.

Wie Big Data die Informationen durch die Kombination der gesammelten Daten steigerte

Mit Big Data ist es möglich, große Datenmengen zu koordinieren, um komplexe Phänomene wie Wetter und Verkehr besser zu verstehen.

Durch die ordnungsgemäße Aggregation und Analyse großer Datenmengen können wir die Bildungskosten senken (dank der leistungsstarken Bereitstellung von Informationen in großem Umfang über das Internet), die Effizienz und Produktivität steigern, indem unnötige Redundanzen vermieden werden und Fehler und verbessern sogar den Arbeitsmarkt dank korrelierter Datensätze, die Jobsuchende aktiv mit Arbeitgebern zusammenbringen, die eifrig nach ihren spezifischen Fähigkeiten suchen.

Und das ist nur die Spitze des Informationseisbergs. Da bereits Forschungsarbeiten zur Nutzung von Big Data zur Verbrechensbekämpfung, zur Verbesserung der Web-Sicherheit und sogar zur Vorhersage von (wirtschaftlichen und natürlichen) Katastrophen durchgeführt werden, lange bevor sie tatsächlich eintreten, werden sich wahrscheinlich große Veränderungen in unserer Lebensweise als unsere Daten – und unsere Beherrschung seiner Feinheiten – wächst weiter.

7 Möglichkeiten, wie Big Data das Leben bis 2020 revolutionieren könnte

7 Möglichkeiten, wie Big Data das Leben bis 2020 revolutionieren könnte

Mit der Entwicklung des Internets ist eine große Datenmenge verbunden. Tatsächlich berichtete IBM, dass 90% der Daten in der heutigen Welt allein in den letzten zwei Jahren erstellt wurden. Heute erstellen wir täglich 2,5 Billionen Datenbytes, und Innovatoren suchen nach Möglichkeiten, diese Daten sinnvoll zu nutzen. Der Big-Data-Markt wird voraussichtlich bis 2017 einen Wert von 50 Milliarden US-Dollar haben, gegenüber 5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2012.

Die Manipulation von Big Data bietet nicht nur die Möglichkeit, erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen zu erzielen, sondern wird wahrscheinlich auch unser Leben revolutionieren.

1. Websites und Apps werden sicherer (und funktionaler)

Big Data kann verwendet werden, um betrügerisches Verhalten zu identifizieren und zu verfolgen, um die Sicherheit von Websites zu verbessern.

In 2012…

  • 63% der Websitebesitzer wissen nicht, dass sie gehackt wurden.
  • Über 90% bemerkten keine merkwürdigen Aktivitäten auf ihrer Website.
  • Ungefähr die Hälfte entdeckte, dass ihre Website gehackt worden war, als sie sie besuchten, und erhielt eine Browser- oder Suchmaschinenwarnung.

Es wird vorausgesagt, dass Big Data einen neuen Einblick in die Vorgänge im Netzwerk eines Unternehmens gibt und wie externe Datenquellen dazu beitragen können, bevorstehende Angriffe vorherzusagen.

Experten sagen voraus, dass Big Data das Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM) besser skalieren und leistungsfähiger machen wird, da neue Datentypen analysiert und die Analysegeschwindigkeit erhöht werden kann.

Sift Science (SiftScience.com) wurde von ehemaligen Google-Ingenieuren gegründet und bekämpft Betrug mit umfangreichem maschinellem Lernen – Systemen, die aus Daten lernen können, um Muster betrügerischen Verhaltens anhand früherer Beispiele zu erkennen.

  • Heute kann das System bis zu 90% des Betrugs auf Websites und Diensten erkennen.
  • Zu den Kunden zählen unter anderem Airbnb, Uber und Listia, Online-Marktplätze, Zahlungsnetzwerke und E-Commerce-Websites.

Ein weiteres maschinelles Lernprogramm, MLSec (MLSec.org), verwendet überwachte Lernalgorithmen, um Netzwerke zu identifizieren, in denen böswillige Akteure leben. Das System war in 92-95% der getesteten Fälle genau.

2. Jeder könnte Zugang zu höherer Bildung haben

Die USA haben ein Problem mit der Talentlücke. Im Jahr 2012 gab es die höchste Anzahl an offenen Stellen seit fast vier Jahren, während 22 Millionen Menschen arbeitslos oder unterbeschäftigt waren.

Die Kosten für Studiengebühren sind jedoch doppelt so schnell gestiegen wie die Kosten für das Gesundheitswesen und viermal schneller als der Verbraucherpreisindex.

Heute bieten verschiedene Online-Programme wie Coursera (coursera.org), Venture Labs (risk-labs.org), die Khan Academy (khanacademy.org) und die Big Data University (BigDataUniversity.com) Kurse führender Universitäten kostenlos an.

Diese Programme testen auch die Wirksamkeit einer Hochschulausbildung.

Und sie bieten Kurse an, die für die heutige High-Tech-Umgebung geeignet sind.

BigDataUniversity.com verwendet Big Data, um Big Data zu vermitteln, und bietet Tutorials zum Einsatz von Big Data-Technologien wie Hadoop.

Mit mehr als 400 kostenlosen Kursen von 83 Bildungseinrichtungen hat Coursera eine Bildungsplattform im Big-Data-Maßstab entwickelt.

  • Es bietet interaktive Quizfragen in der Vorlesung, die mit jedem Schüler synchron sind und sofortiges Feedback und Rückruf geben, bevor ein Schüler die Chance hat, ins Hintertreffen zu geraten.
  • Über 4 Millionen Studenten haben sich angemeldet und einige Kurse erreichen Zehntausende von Menschen.

3. Einen Job zu bekommen wird einfacher

Mit mehr als 80 Millionen Einzelbesuchern und 1,5 Milliarden Jobsuchen pro Monat bietet Indeed.com einen einfachen Zugang zu einigen Informationen, die sich über Arbeitgeber und Arbeitssuchende ansammeln.

Beispielsweise können Benutzer die Datenbank von Indeed verwenden, um festzustellen, ob ihre Fähigkeiten gefragt sind, welche Märkte am wettbewerbsfähigsten sind, wo Arbeitgeber für ihre Fähigkeiten einstellen usw..

4. Straßen werden sicherer

Autounfälle sind die häufigste Todesursache bei Menschen im Alter von 16 bis 19 Jahren in den USA.

75% dieser Unfälle haben nichts mit Drogen oder Alkohol zu tun.

Mit Big Data können Wissenschaftler und Computer vernünftige Vorhersagen darüber treffen, wie sich Autos und ihre Fahrer auf der Straße verhalten werden.

Intel arbeitet an Technologien, die es Autos ermöglichen, über den Datenaustausch zu kommunizieren, sodass Fahrer 3 Autos gleichzeitig vor, hinter und auf jeder Seite sehen können.

  • Datenaustauschautos können zukünftige Ereignisse vorhersagen, um Unfälle zu vermeiden.
  • Sie erkennen, ob ein Fahrer nach vorne schaut, nach unten schaut oder eine Tasse Kaffee trinkt.

Ford entwickelt Fahrzeug-zu-Infrastruktur- und Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Systeme, die den Fahrer vor potenziell gefährlichen Verkehrsereignissen warnen, z. B. wenn ein Auto kurz vor dem Durchfahren einer roten Ampel steht.

Das selbstfahrende Auto von Google bringt die Nutzung von Daten in der Autoindustrie auf ein völlig neues Niveau.

5. Wir werden die Zukunft für ein intelligenteres Geschäft vorhersagen

Unternehmen können jetzt mehr Daten aus mehr Quellen nutzen, um schnelle und genauere Bewertungen vorzunehmen.

Hadoop (hadoop.apache.org) ist die Open-Source-Softwareplattform, mit der führende Unternehmen die Datenberge analysieren, die sie über das Benutzerverhalten und ihre eigenen Vorgänge generieren.

  • Zu den Hadoop-Benutzern zählen Facebook, eBay, Etsy, Yelp, Twitter, Salesforce.com, Skybox Imaging, Disney und viele mehr.
  • Das Marktforschungsunternehmen IDC prognostiziert, dass Hadoop 2016 einen Wert von 813 Millionen US-Dollar haben wird, obwohl diese Zahl wahrscheinlich sehr niedrig ist.

Recorded Future (RecordedFuture.com) hilft Unternehmen, Risiken zu antizipieren und Chancen zu nutzen, indem clevere Algorithmen clevere Signale aus dem Web-Chatter freischalten. Es kann sogar geplante Demonstrationen vorhersagen.

Daten können genutzt werden, um den Verlauf der technologischen Entwicklung zu antizipieren, technologische Überraschungen zu vermeiden und fundierte Entscheidungen in Bezug auf Technologie zu treffen.

Unternehmen, die kontinuierliche Datenströme großer unstrukturierter Daten generieren, können DataTorrent (DataTorrent.com) verwenden, um diese zu verarbeiten, zu überwachen, zu analysieren und darauf zu reagieren. Anstatt eine Stapelverarbeitung anzubieten, die Hadoop bereits ermöglicht, zielt DataTorrent auf Echtzeitanalysen und Warnungen per Text, E-Mail und anderen Methoden ab.

Daten können auch gewonnen werden, um den Kundenservice und die Benutzererfahrung durch Überwachung der Nutzungstrends zu verbessern.

Einzelhändler wie Wal-Mart und Kohl nutzen Umsatz-, Preis-, Wirtschafts-, demografische und Wetterdaten, um das Merchandising von Geschäft zu Geschäft zu optimieren und einen angemessenen Zeitpunkt für den Verkauf von Geschäften zu erwarten.

6. Wir werden das Wetter vorhersagen & schütze die Umwelt

Jede Meile evakuierter Küste führt zu Kosten von etwa 1 Million US-Dollar.

Von 1980 bis 2010 verursachten 99 Klima- und Wetterereignisse Schäden in Höhe von 726 Milliarden US-Dollar.

Die im Jahr 2018 gestartete Joint Polar Satellite Mission wird mithilfe von Sensortechnologie und Daten den Verlauf von Hurrikanen und Stürmen vorhersagen, die erheblich verbessert wurden, um eine bessere Planung zu ermöglichen.

Laut CNBC News verwandelt die Big-Data-Analyse das Rätselraten der gestrigen Meteorologie in eine präzisere und prädiktivere Wissenschaft.

Die IBM Division Deep Thunder verwendet Big-Data-Wettermodelle, um kurzfristige Ereignisse für Kunden in einer Reihe von Branchen vorherzusagen, darunter Versorger, Transport und Landwirtschaft sowie Kommunalverwaltungen.

Deep Thunder leitet ein Projekt in Rio de Janeiro, um Überschwemmungen besser zu antizipieren und vorherzusagen, wo Schlammlawinen durch schwere Stürme ausgelöst werden könnten.

EarthRisk Technologies (EarthRiskTech.com) hat ein neues Modell zur Vorhersage des Wetters bis zu 42 Tage im Voraus entwickelt. Das Modell identifiziert Wettermuster basierend auf über 82 Milliarden Berechnungen und 60 Jahren Daten. Anschließend werden diese Muster mit den aktuellen Bedingungen verglichen und prädiktive Analysen verwendet.

Im Winter 2011/2012 erhöhten viele Erdgashändler die Preise und erwarteten, dass es kalt sein würde. Die Modelle von EarthRisk zeigten, dass sich die Atmosphäre nicht auf eine hohe Wahrscheinlichkeit für kaltes Wetter eingestellt hatte, sodass sich die Kunden positionieren konnten, um Geld zu verdienen, wenn die Erdgaspreise fielen.

Datenanalysen werden zur Bekämpfung von Umweltkriminalität eingesetzt, von der Verfolgung des illegalen Handels mit gefährlichen Substanzen bis zur Aufdeckung des Handels mit gefährdeten Großkatzen wie Tigern in Asien.

Die Environmental Investigation Agency (EIA) verwendet Big Data, um ein klareres Bild der heutigen Umweltverbrecher zu zeichnen und Verbindungen zwischen scheinbar nicht verbundenen kriminellen Gruppen und illegalen Aktivitäten zu ermitteln.

7. Das Gesundheitswesen wird effizienter und effektiver & angepasst

Laut McKinsey & Unternehmen: Etwa 50-70% aller Innovationen hängen zumindest teilweise von der Erfassung oder Integration der Kundendaten ab und nicht nur von der Analyse außerhalb des Unternehmens.

Heute sind 80% der medizinischen Daten unstrukturiert und klinisch relevant.

Wenn die US-amerikanische Gesundheitsbranche Big Data kreativ und effektiv einsetzen würde, um Effizienz und Qualität zu steigern, könnte der Sektor jedes Jahr einen Wert von mehr als 300 Milliarden US-Dollar schaffen. ? Davon würde eine Reduzierung der Ausgaben um etwa 8% erfolgen.

Der Zugriff auf Patientendaten hilft Pflegepersonen, einen evidenzbasierten Ansatz für die Medizin zu verfolgen.

Das Beth Israel Deaconess Medical Center in Boston führt eine Smartphone-App ein, mit der Pflegekräfte selbstbedienbar auf 200 Millionen Datenpunkte von etwa 2 Millionen Patienten zugreifen können.

Mit mehr als 150.000 eingeschriebenen Veteranen verwendet das Million Veteran Program des US-Veteranenministeriums Blutproben und andere Gesundheitsinformationen von Veteranen, um zu untersuchen, wie Gene die Gesundheit beeinflussen.

Asthmapolis führt die über einen GPS-fähigen Tracker gesammelten Inhalationsnutzungsdaten mit CDC-Informationen zusammen, um Ärzten bei der Entwicklung personalisierter Behandlungspläne und Möglichkeiten zur Fleckenprävention zu helfen.

mHealthCoach nutzt Daten, um Patienten mit Medikamenten für die chronische Pflege über ein interaktives System zu unterstützen. Es kann auch verwendet werden, um Patienten mit höherem Risiko zu identifizieren und ihnen gezielte Nachrichten und Erinnerungen zu übermitteln.

Rise Health nutzt die Fülle der verfügbaren Patientendaten und richtet sie an den Zielen jedes Anbieters aus, um die Gesundheitsversorgung in allen Dimensionen zu verbessern und neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Mit Big Data können Innovationen schneller durchgeführt werden. Zum Beispiel konnte das Humangenomprojekt, das 13 Jahre dauerte, jetzt in Stunden abgeschlossen werden.

Quellen

  • Wie Unternehmen Big Data zur Verbesserung der Sicherheit einsetzen können – darkreading.com
  • Ex-Googler starten Sift Science, ein System zur Betrugsbekämpfung für Websites, das mit 5,5 Mio. USD aus Mitteln des Union Square, First Round, YC, finanziert wird & Andere – techcrunch.com
  • 63% der Websitebesitzer wissen nicht, wie sie gehackt wurden – zdnet.com
  • Maschinelles Lernprojekt durchsucht große Sicherheitsdaten – darkreading.com
  • Wenn Autos sprechen könnten, könnten Unfälle vermeidbar sein – ted.com
  • Talent mit Bildung in großem Maßstab verbinden – blog.linkedin.com
  • 10 zu beobachtende Big Data-Sites – alienpolicy.com
  • DataTorrent sammelt 8 Millionen US-Dollar, um Big Data von Echtzeit auf “Nowtime” zu bringen – Venturebeat.com
  • Mit „Big Data“ kann das Wetter bis zu 40 Tage in der Zukunft vorhergesagt werden – riskbeat.com
  • Big Data und Analytics zum Schutz von Big Cats – newswatch.nationalgeographic.com
  • Verwenden Sie Big Data, um das Verhalten Ihrer Kunden vorherzusagen – blogs.hbr.org
  • Vorhersage des Wetters mit Big Data und der vierten Dimension – forbes.com
  • Startup Professionals Musings – blog.startupprofessionals.com
  • Big Data: Die nächste Grenze für Innovation, Wettbewerb und Produktivität – mckinsey.com
  • Big Data-Unternehmen versuchen, das Chaos von Mutter Natur zu überlisten – cnbc.com
  • 6 Anwendungsfälle für Big Data Analytics für die IT im Gesundheitswesen – cio.com
  • Die Geschichte von Hadoop: Von 4 Knoten bis zur Zukunft der Daten – gigaom.com
Jeffrey Wilson Administrator
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