5 Проблеми реального світу великі дані можуть вирішити

Вже деякий час термін "великі дані" проплив у світі технологій, несучи в собі атмосферу хвилювання, залякування та очікування. Масивні набори великих даних спрямовані на збір, обробку і, врешті-решт, мої, можуть стати джерелом цінної інформації для компаній, урядів і всього між ними. (Отримайте більше розуміння великих даних у 5 речах, які вам потрібно знати про великі дані.)

Це досить круто, але на цьому не зупиняється. Насправді великі дані шукають як вирішення всіх видів проблем, що виходять далеко за межі технологічної сфери, навіть у сфері бізнесу. Ось п’ять найбільш важливих речей, про які збираються зробити великі дані.

Допоможіть подолати проблеми народжуваності

За даними Центрів контролю захворювань (CDC), близько 10 відсотків американських жінок мають проблеми з вагітністю та вагітністю. Хоча деякі випадки безпліддя потребують медичного втручання, лікарі кажуть, що це проблема, яку багато жінок могли вирішити за допомогою лише небагато зайвої інформації про те, як працює їх організм. Відстеження овуляції - один з найефективніших способів дізнатися, коли їх організм готовий завагітніти. Додаток під назвою Glow, який був випущений в App Store в серпні 2013 року, використовує великі дані, щоб допомогти жінкам зв’язатися зі своєю фертильністю. Відслідковуючи критичні ознаки фертильності, такі як менструальний цикл, ранкова температура, вага, рівень стресу тощо, жінки можуть отримати ті дані, які вони повинні знати, коли їх організм найбільше готовий до зачаття, як це роблять багато центрів лікування фертильності. Якщо ви бачили ціну цін на лікування народжуваності, то зрозуміло, що все, що може допомогти подружжям убік дорожчих варіантів лікування - це справжній переворот.

Надайте позики малим доларам людям, які потребують

Згідно з дослідженнями інституту Pew, за останні 5 років 5, 5 відсотка американців взяли позику на день виплати, щоб покрити регулярні витрати. Ці види позик можуть калічити людей, які вже намагаються звести кінці, вдаривши їх за високими процентними ставками та прихованими комісіями.

Тепер один розробник додатків поставив великі дані для роботи над вирішенням цієї проблеми.

LendUp - це веб-сайт та мобільний додаток, який допомагає людям отримувати невеликі позики для покриття своїх витрат. Це працює так само, як і багато організацій, що займаються мікрофінансуванням, де невеликий пул місцевого венчурного капіталу та інвестори-ангели роблять інвестиційні гроші доступними для людей, що потребують. Тоді людина може розпочати процес запозичення, натиснувши на пул грошей.

Кредити становлять не більше 250 доларів США протягом менш ніж 30 днів. Хороша поведінка щодо повернення позик достроково або вчасно відзначається через додаток. Наприклад, виплата кредиту достроково може відкрити знижки або знизити комісії в майбутньому. Ці малодоларові позики можуть допомогти людям, які потребують, отримати швидкий та доступніший доступ до грошових коштів, необхідних для оплати рахунків. Це навіть може допомогти їм створити кращі кредити.

Усуньте учнів від своєї бідності

Ні студенти, ні викладачі не люблять довгих лекцій у переповнених залах. Так, великі дані можуть навіть покласти край нудним і мінімально ефективним заняттям. Використовуючи великі дані та технології в аудиторіях, студенти та викладачі можуть взаємодіяти один з одним новими, більш ефективними способами під час вивчення нового матеріалу.

Нещодавній експеримент, проведений в Арізонському державному університеті, кинув виклик студентам та викладачам відкласти традиційні методи лекцій та обрати замість них технологію великих даних як інструмент навчання. Спочатку ідея не хвилювала ані студентів, ані професорів. Однак, коли студенти почали займатися технологією та навчалися, роблячи замість того, щоб слухати, вони перетворювалися. Професор все ще був присутнім під час уроку, але був більш доступний для того, щоб бродити навколо відповідей на запитання та давати відгуки. Він зміг краще відстежувати результативність студентів та використовувати великі дані, щоб визначити, хто добре робив тему, а хто ні.

Завдяки цій технології, яка впроваджується до все більшої кількості аудиторій, студенти можуть мати можливість навчатися у темпі, який їм підходить, тоді як викладачі можуть отримати кращий огляд того, де борються студенти. Багато хто передбачає, що ця технологія зробить освіту вищого рівня більш ефективною.

Читай наш розум

Відкладіть кришталеву кулю вбік. Незабаром великі дані передбачать кожну вашу думку. Гаразд, це звучить досить моторошно, але наука використання великих даних для читання вашої думки не така вже й складна. Захоплюючи та аналізуючи інформацію, наприклад, відвідувані веб-сайти, публікації в соціальних медіа, реєстрації та багато іншого, можна зробити обґрунтовані припущення щодо ваших думок та майбутніх дій. Навряд чи це досконала наука, але чим більше і більше даних стає доступними, тим більше шансів на те, що великі дані дадуть бізнесу - і навіть уряду - погляд Великої Брати на громадськість. (про конфіденційність в Інтернеті в "Не дивіться зараз", але конфіденційність в Інтернеті може бути покращена.)

Ловити терористів

Якщо є одна загальносвітова модна мова, яка, схоже, не згасає, її національна безпека. Великі дані були підняті як спосіб відповісти і на це питання. Коли урядові установи можуть отримати доступ до великих даних для відстеження та, зрештою, прогнозування поведінки людей, вони мають потенціал зупинити терористів до страйку. Все, що їм потрібно, - це достатньо даних для виявлення тенденцій та моделей поведінки.

Урядові установи можуть просіювати багаторічні дані відомих терористів. Ці дані можуть допомогти визначити тенденції та моделі поведінки. Спираючись на ці тенденції та закономірності, уряд може стежити за поточною поведінкою громадськості, щоб знайти потенційних терористів, що ховаються в тіні.

Що далі?

Мільйони файлів щодня скануються, повідомляються та аналізуються, що означає, що великі дані просто збільшуються. І чим більше ми збираємо даних - і чим краща технологія стає при просіюванні їх - тим кориснішою вона може стати, можливо, способами, про які ми ще не думали. (Прочитайте про деякі перешкоди, які великі дані доводиться долати у програмі Big Data має проблеми, але це не технологія.)