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/