ประโยชน์จาก Big Data

ปัจจุบัน Applications Big Data เป็นประโยชน์กับอุตสาหกรรมต่างๆอย่างมาก หลายอุตสาหกรรม นำ Applications ของ Big Data มาใช้เพื่ออำนวยความสะดวกแก่การเข้าถึงข้อมูลมหาศาล อย่างเช่น อุตสาหกรรมการศึกษา อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ภาครัฐ อุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง สภาพอากาศ อุตสาหกรรมการขนส่ง ธนาคาร แล้วรู้หรือไม่ว่าแต่ละอุตสาหกรรมนำประโยชน์จาก Applications Big Data นำมาใช้ทำอะไร ในด้านบ้าง

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการศึกษา

อุตสาหกรรมการศึกษากำลังท่วมท้นไปด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับนักศึกษาคณะหลักสูตร ผลลัพธ์ และอื่นๆ ขณะนี้เราได้ตระหนักแล้วว่าการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเหมาะสม สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและการทำงานของสถาบันการศึกษา

ต่อไปนี้คือบางส่วนของอุตสาหกรรมการศึกษาที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงจากการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย Big Data :

โปรแกรมการเรียนรู้แบบกำหนดเองและแบบไดนามิก

โปรแกรมและรูปแบบที่ปรับแต่งเอง เพื่อประโยชน์ของนักเรียนแต่ละคน สามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมบนฐานของประวัติการเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละคน สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงผลการเรียนโดยรวมของนักเรียน

Reframing วัสดุหลักสูตร

Reframing เนื้อหาหลักสูตรตามข้อมูลที่เก็บรวบรวมบนพื้นฐานของสิ่งที่นักเรียนเรียนรู้ และสิ่งที่ขอบเขตโดยการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ขององค์ประกอบของหลักสูตรจะเป็นประโยชน์สำหรับนักเรียน

ระบบการให้เกรด

ความก้าวหน้าใหม่ในระบบการให้เกรดได้รับการแนะนำอันเป็นผลมาจากการวิเคราะห์ที่เหมาะสมของข้อมูลนักเรียน

การทำนายอาชีพ

การวิเคราะห์ที่เหมาะสม และการศึกษาบันทึกของนักเรียนทุกคน จะช่วยให้เข้าใจความก้าวหน้า จุดแข็ง จุดอ่อน ความสนใจ ของนักเรียนแต่ละคน นอกจากนี้ยังช่วยในการพิจารณาว่าอาชีพใดจะเหมาะสมที่สุดสำหรับนักเรียนในอนาคต

แอปพลิเคชั่นของ Big Data ได้จัดหาวิธีแก้ปัญหาให้กับข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุด ในระบบการศึกษานั่นคือรูปแบบที่เหมาะกับทุกรูปแบบของการตั้งค่าทางวิชาการโดยมีส่วนร่วมในการแก้ปัญหาอีเลิร์นนิง

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

การดูแลสุขภาพ เป็นอีกอุตสาหกรรมหนึ่งที่ต้องสร้างข้อมูลจำนวนมาก ต่อไปนี้เป็นวิธีการทีฺ่ Big Data มีส่วนทำให้การดูแลสุขภาพ:

Big Data ลดค่าใช้จ่ายในการรักษา เนื่องจากมีโอกาสน้อยที่จะต้องทำการวินิจฉัยที่ไม่จำเป็น

ช่วยในการทำนายการระบาดของโรคระบาด และในการตัดสินใจ ว่าจะใช้มาตรการป้องกันเพื่อลดผลกระทบ

ช่วยหลีกเลี่ยงโรคที่ป้องกันได้ โดยการตรวจหาในระยะแรก ช่วยป้องกันไม่ให้แย่ลง ซึ่งจะทำให้การรักษาง่ายและมีประสิทธิภาพ

ผู้ป่วยสามารถได้รับยาตามหลักฐานที่ระบุ และกำหนดหลังจากทำการวิจัยเกี่ยวกับผลลัพธ์ทางการแพทย์ที่ผ่านมา

ตัวอย่าง

อุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่สวมใส่ได้ ถูกนำเสนอในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพซึ่งสามารถให้ฟีดแบบเรียลไทม์ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ของผู้ป่วย หนึ่งเทคโนโลยีดังกล่าวมาจาก Apple

Apple มาพร้อมกับ Apple HealthKit, CareKit และ ResearchKit เป้าหมายหลักคือช่วยให้ผู้ใช้ iPhone สามารถจัดเก็บและเข้าถึงบันทึกสุขภาพแบบเรียลไทม์ของพวกเขาบนโทรศัพท์ของพวกเขา

Big Data ในภาครัฐ

รัฐบาลไม่ว่าจะเป็นประเทศใดก็ตามเผชิญหน้ากับข้อมูลจำนวนมากในเกือบทุกวัน เพราะเหตุนี้พวกเขาต้องติดตามบันทึกฐานข้อมูลที่หลากหลาย เกี่ยวกับพลเมือง การเติบโตของแหล่งพลังงาน การสำรวจทางภูมิศาสตร์และอื่น ๆ อีกมากมาย ข้อมูลทั้งหมดนี้ก่อให้เกิดข้อมูลขนาดใหญ่ การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสม จึงช่วยรัฐบาลในรูปแบบที่ไม่รู้จบ 

โครงการสวัสดิการ

  • ในการตัดสินใจที่รวดเร็ว มีข้อมูลเกี่ยวกับโปรแกรมทางการเมืองต่างๆ
  • เพื่อระบุพื้นที่ที่ต้องการโดยทันที
  • เพื่อเอาชนะความท้าทายระดับชาติ เช่น การว่างงาน การก่อการร้าย การสำรวจแหล่งพลังงานและอื่น ๆ อีกมากมาย

ความปลอดภัยทางไซเบอร์

  • Big Data ถูกใช้อย่างมหาศาลเพื่อการจดจำการหลอกลวง
  • มันยังใช้ในการจับผู้หลบเลี่ยงภาษี

 

ตัวอย่าง

 

สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (FDA) ซึ่งดำเนินงานภายใต้เขตอำนาจของรัฐบาลกลางของสหรัฐอเมริกา ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ Big Data เพื่อค้นหา patters และสมาคมเพื่อระบุและตรวจสอบการติดเชื้อที่เกิดจากอาหารตามที่คาดหวัง หรือไม่คาดคิด

 

Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง

เมื่อผู้คนเข้าถึงอุปกรณ์ดิจิตอลต่างๆการสร้างข้อมูลจำนวนมาก ย่อมเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คือสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง

นอกเหนือจากนี้แล้วแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ก็เป็นอีกหนึ่งวิธีในการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล ถึงแม้ว่าธุรกิจในอุตสาหกรรมสื่อและบันเทิง ได้ตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลนี้และพวกเขาก็สามารถได้รับประโยชน์จากการเติบโตของพวกเขา

สิทธิประโยชน์บางส่วนที่ได้จาก Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงมีดังนี้:

  • ทำนายผลประโยชน์ของผู้ชม
  • การกำหนดเวลาที่เหมาะสมหรือตามความต้องการของกระแสสื่อในแพลตฟอร์มการกระจายสื่อดิจิทัล
  • รับข้อมูลเชิงลึกจากบทวิจารณ์ของลูกค้า
  • การกำหนดเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพของโฆษณา

ตัวอย่าง

Spotify ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการจัดหาเพลงตามความต้องการใช้ Big Data Analytics รวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้ทุกคนทั่วโลกจากนั้นใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์เพื่อให้คำแนะนำ และแนะนำเกี่ยวกับเพลงแก่ผู้ใช้ทุกคน

Amazon Prime ที่นำเสนอวิดีโอเพลงและหนังสือ Kindle ในร้านค้าแบบครบวงจรก็ยิ่งใหญ่ในการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

 

Big Data ในรูปแบบสภาพอากาศ

มีเซ็นเซอร์สภาพอากาศและดาวเทียมที่ใช้งานทั่วโลก มีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากนั้นจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อตรวจสอบสภาพอากาศและสภาพแวดล้อม

ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมได้จากเซ็นเซอร์และดาวเทียมเหล่านี้ส่งผลต่อ Big Data และสามารถนำไปใช้ในรูปแบบต่างๆเช่น:

  • ในการพยากรณ์อากาศ
  • เพื่อศึกษาภาวะโลกร้อน
  • ทำความเข้าใจรูปแบบของภัยธรรมชาติ
  • เตรียมการที่จำเป็นในกรณีเกิดวิกฤตการณ์
  • ทำนายความพร้อมใช้งานของน้ำที่ใช้ได้ทั่วโลก

ตัวอย่าง

IBM Deep Thunder ซึ่งเป็นโครงการวิจัยโดย IBM ให้การพยากรณ์อากาศผ่านการคำนวณประสิทธิภาพสูงของข้อมูลขนาดใหญ่ IBM ยังช่วยเหลือโตเกียวด้วยการพยากรณ์อากาศที่ดีขึ้นสำหรับภัยธรรมชาติหรือทำนายความน่าจะเป็นของสายไฟฟ้าที่เสียหาย

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการขนส่ง

การเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ ถูกใช้ในหลากหลายวิธีเพื่อให้การขนส่งมีประสิทธิภาพ และง่ายขึ้น ดังต่อไปนี้

  • การวางแผนเส้นทาง : Big Data สามารถใช้ทำความเข้าใจและประเมินความต้องการของผู้ใช้ในเส้นทางที่แตกต่างกัน ในโหมดการขนส่งที่หลากหลาย และใช้การวางแผนเส้นทาง
  • การจัดการความแออัดและการควบคุมการจราจร : การใช้ Big Data ประเมินแบบเรียลไทม์ของความแออัดและรูปแบบการจราจร ตัวอย่างเช่นผู้คนกำลังใช้ Google Maps เพื่อค้นหาเส้นทางที่มีการจราจรน้อยที่สุด
  • ระดับความปลอดภัยของการรับส่งข้อมูล : การใช้การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อระบุพื้นที่ที่มีแนวโน้มเกิดอุบัติเหตุ สามารถช่วยลดอุบัติเหตุ เพิ่มระดับความปลอดภัยของการจราจร

ตัวอย่าง

ลองทำ Uber เป็นตัวอย่าง Uber สร้างและใช้ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับไดรเวอร์ยานพาหนะ สถานที่ทุกการเดินทางจากรถยนต์ทุกคัน ฯลฯ ข้อมูลทั้งหมดนี้จะได้รับการวิเคราะห์และนำไปใช้ในการคาดการณ์ที่ตั้งของไดรเวอร์และอัตราค่าโดยสาร ทุกการเดินทาง

 

Big Data ในกลุ่มธนาคาร

ปริมาณข้อมูลในภาคธนาคารกำลังพุ่งสูงขึ้นทุกวินาที ตามการพยากรณ์โลกของ GDC ข้อมูลนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 700 เปอร์เซ็นต์ภายในสิ้นปีหน้า การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเหมาะสมสามารถช่วยตรวจสอบกิจกรรมที่ผิดกฎหมายทั้งหมดที่ดำเนินการอยู่ เช่น:

    • การใช้บัตรเครดิต / เดบิตในทางที่ผิด
    • การจัดการอันตรายของสินเชื่อร่วม
    • ความชัดเจนทางธุรกิจ
    • การเปลี่ยนแปลงสถิติลูกค้า
    • การฟอกเงิน
    • การลดความเสี่ยง

ตัวอย่าง

ซอฟต์แวร์ป้องกันการฟอกเงินต่าง ๆ เช่น SAS AML ใช้ Data Analytics เพื่อตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ธนาคารแห่งอเมริกาเป็นลูกค้า SAS AML มานานกว่า 25 ปี

ที่มา : https://intellipaat.com/blog/7-big-data-examples-application-of-big-data-in-real-life/