La ciencia de los datos frente a los grandes datos frente a los análisis de datos no compran bitcoins

Sistemas de recomendación: los sistemas de recomendación no solo facilitan la búsqueda de productos relevantes de miles de millones de productos disponibles, sino que también aumentan la experiencia del usuario. Muchas empresas utilizan este sistema para promocionar sus productos y sugerencias de acuerdo con las demandas del usuario y la relevancia de la información. Las recomendaciones se basan en los resultados de búsqueda anteriores del usuario.

Big Data para servicios financieros: las compañías de tarjetas de crédito, los bancos minoristas, los asesores privados de gestión patrimonial, las compañías de seguros, los fondos de riesgo y los bancos de inversión institucionales utilizan big data para sus servicios financieros. El problema común entre todos ellos es la gran cantidad de datos multiestructurados que viven en sistemas dispares múltiples que pueden ser resueltos por grandes datos. Por lo tanto, los datos grandes se usan de varias maneras, como:

Big Data en las comunicaciones: la obtención de nuevos suscriptores, la retención de clientes y la expansión dentro de las bases de suscriptores actuales son las principales prioridades para los proveedores de servicios de telecomunicaciones. Las soluciones a estos desafíos radican en la capacidad de combinar y analizar las masas de datos generados por los clientes y los datos generados por la máquina que se crean todos los días.

Big Data for Retail: Brick and Mortar o un e-tailer en línea, la respuesta para mantenerse en el juego y ser competitivo es comprender mejor al cliente para atenderlo. Esto requiere la capacidad de analizar todas las fuentes de datos dispares con las que tratan las empresas todos los días, incluidos los weblogs, datos de transacciones de clientes, redes sociales, datos de tarjetas de crédito de tiendas y datos de programas de lealtad.

Cuidado de la salud: El principal desafío para los hospitales con presiones de costos más estrictas es tratar a tantos pacientes como puedan de manera eficiente, teniendo en cuenta la mejora de la calidad de la atención. Los datos de instrumentos y máquinas se utilizan cada vez más para rastrear y optimizar el flujo de pacientes, el tratamiento y los equipos utilizados en los hospitales. Se estima que habrá una ganancia de eficiencia del 1% que podría generar más de $ 63 mil millones en los ahorros mundiales en atención médica.

Viajes: el análisis de datos puede optimizar la experiencia de compra a través del móvil / weblog y el medios de comunicación social análisis de los datos. Las vistas de viaje pueden obtener información sobre los deseos y preferencias del cliente. Los productos se pueden vender mediante la correlación de las ventas actuales con las conversiones posteriores de navegación para aumentar las conversiones a través de paquetes y ofertas personalizados. Las recomendaciones de viaje personalizadas también se pueden entregar mediante análisis de datos basados ​​en medios de comunicación social datos.

Gestión energética: la mayoría de las empresas están utilizando datos analítica para la gestión energética, incluida la gestión de redes inteligentes, la optimización energética, la distribución de energía y la automatización de edificios en las empresas de servicios públicos. La aplicación aquí se centra en el control y la supervisión de los dispositivos de red, los equipos de despacho y las interrupciones del servicio. Las empresas de servicios tienen la capacidad de integrar millones de puntos de datos en el rendimiento de la red y permite que los ingenieros utilicen los análisis para supervisar la red.

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