5 Daugybiniai duomenys gali išspręsti realaus pasaulio problemas

Jau kurį laiką terminas „dideli duomenys“ sklandė per technologijų pasaulį, sukeldamas įspūdžių, bauginimų ir numatymų orą. Dideliais duomenų rinkiniais siekiama surinkti, patobulinti ir, mano manymu, vertingos informacijos šaltinį įmonėms, vyriausybėms ir viskam, kas yra tarp jų. (Sužinokite daugiau apie didelius duomenis 5 dalykuose, kuriuos turite žinoti apie didelius duomenis.)

Tai gana šaunu, bet tuo viskas nesibaigia. Tiesą sakant, didžiųjų duomenų ieškoma kaip visų rūšių problemų sprendimo būdo, apimančio ne tik technologijų sritį, bet ir verslo sritį. Štai penki svarbiausi dalykai, kuriuos ketina padaryti dideli duomenys.

Padėkite įveikti vaisingumo problemas

Ligų kontrolės centrų (CDC) duomenimis, apie 10 procentų Amerikos moterų turi problemų pastoti ar likti nėščia. Nors kai kuriems nevaisingumo atvejams reikalinga medicininė intervencija, gydytojai sako, kad tai iššūkis, kurį daugelis moterų galėtų išspręsti turėdami tik šiek tiek papildomos informacijos apie jų kūno darbą. Ovuliacijos stebėjimas yra vienas iš efektyviausių būdų, kaip moterys gali žinoti, kada jų kūnas yra pasirengęs pastoti. Programa „Glow“, kuri buvo išleista „App Store“ 2013 m. Rugpjūčio mėn., Naudoja didelius duomenis, kad padėtų moterims susisiekti su jų vaisingumu. Stebėdamos kritinius vaisingumo požymius, tokius kaip mėnesinių ciklai, ryto temperatūra, svoris, streso lygis ir kita, moterys gali gauti reikiamus duomenis, kai jų kūnas yra labiausiai pasirengęs pastoti, panašiai kaip ir daugelis vaisingumo gydymo centrų. Jei matėte vaisingumo gydymo kainų etiketę, akivaizdu, kad viskas, kas poroms gali padėti brangesnės gydymo galimybės, yra tikras perversmas.

Teikti mažų paskolų paskolą žmonėms, kuriems jos reikia

Remiantis Pew instituto tyrimais, 5, 5 proc. Amerikiečių per pastaruosius 5 metus yra paėmę darbo užmokesčio dieną paskolą įprastoms išlaidoms padengti. Šios paskolų rūšys gali sugadinti žmones, kurie jau stengiasi susitvarkyti, siekdami didelių palūkanų ir paslėptų mokesčių.

Dabar vienas programų kūrėjas įdėjo didelius duomenis, kad galėtų rasti šio iššūkio sprendimą.

„LendUp“ yra svetainė ir mobiliųjų programų pageidavimų programa, skirta padėti žmonėms gauti nedideles paskolas savo išlaidoms padengti. Tai veikia panašiai kaip daugelis mikrofinansų skolinimo organizacijų, kur nedidelis vietinio rizikos kapitalo ir angelų investuotojų fondas suteikia investicinius pinigus žmonėms, kuriems jos reikia. Tada asmuo gali pradėti skolinimosi procesą, įsitraukdamas į turimą pinigų fondą.

Paskolų suma neviršija 250 USD už mažiau nei 30 dienų. Už gerą elgesį mokant paskolas anksčiau ar laiku, atlyginama per programą. Pavyzdžiui, mokėdami paskolą anksčiau laiko, ateityje gali atsirasti nuolaidų ar mažesnių mokesčių. Šios paskolos mažais doleriais gali padėti žmonėms, kuriems reikia pagalbos, greitai ir prieinamai gauti grynuosius pinigus, reikalingus sąskaitoms apmokėti. Tai netgi gali padėti jiems sukurti geresnį kreditą.

Išmeskite studentus iš kančios

Nei studentai, nei dėstytojai nemėgsta ilgų paskaitų perkrautose salėse. Taip, dideli duomenys netgi gali baigtis nuobodžiomis ir mažai veiksmingomis klasėmis. Naudodami didelius duomenis ir technologijas klasėse, mokiniai ir mokytojai gali bendrauti tarpusavyje naujais, efektyvesniais būdais, mokydamiesi naujos medžiagos.

Neseniai Arizonos valstijos universitete atliktas eksperimentas studentams ir dėstytojams pateikė iššūkį atsisakyti tradicinių paskaitų metodų ir vietoj jų pasirinkti didelę duomenų technologiją naudojančią technologiją. Iš pradžių ši idėja nesudomino nei studentų, nei dėstytojų. Tačiau kai studentai pradėjo domėtis technologijomis ir išmoko daryti, o ne klausytis, jie buvo paversti. Profesorius vis dar dalyvavo užsiėmimų metu, tačiau buvo labiau prieinamas klaidžiojant, atsakant į klausimus ir teikiant atsiliepimus. Jis sugebėjo geriau sekti mokinių pasiekimus ir naudoti didelius duomenis, kad nustatytų, kas gerai mokėsi pagal temą, o kas ne.

Naudodamiesi šia technologija vis daugiau klasių, mokiniai gali mokytis jiems tinkamu tempu, o mokytojai gali geriau suprasti, kur mokiniai kovoja. Daugelis mano, kad ši technologija padidins aukštesnio lygio švietimo efektyvumą.

Perskaitykite mūsų mintis

Įdėkite krištolo rutulį į šalį. Netrukus dideli duomenys numatys jūsų mintis. Gerai, tai skamba ganėtinai baisiai, tačiau mokslas, leidžiantis naudoti didelius duomenis jūsų mintims perskaityti, nėra toks sudėtingas. Fiksuojant ir analizuojant informaciją, pvz., Aplankytas svetaines, socialinės žiniasklaidos įrašus, registracijas ir dar daugiau, galima padaryti pagrįstų prielaidų apie jūsų mintis ir būsimus veiksmus. Vargu ar tai yra tobulas mokslas, tačiau kuo daugiau duomenų gaunama, tuo didesnė tikimybė, kad dideli duomenys verslui ir net vyriausybei suteiks „Big Brother“ požiūrį į visuomenę. (apie privatumą internete nežiūrėkite dabar, tačiau internetinė privatumas gali būti prarastas.)

Gaudyti teroristus

Jei pasaulyje yra vienas garsinis žodis, kuris, atrodo, niekur nedings, tai „nacionalinis saugumas“. Buvo iškelti dideli duomenys, kaip būdas reaguoti ir į šią problemą. Kai vyriausybinės agentūros gali gauti prieigą prie didelių duomenų, kad galėtų atsekti ir galiausiai numatyti žmonių elgesį, jie gali sustabdyti teroristus prieš streiką. Jiems reikia pakankamai duomenų, kad būtų galima nustatyti tendencijas ir elgesio modelius.

Vyriausybinės agentūros gali per kelerius metus sijoti žinomų teroristų duomenis. Šie duomenys gali padėti nustatyti tendencijas ir elgesio modelius. Remdamasi šiomis tendencijomis ir įpročiais, vyriausybė gali stebėti dabartinį visuomenės elgesį, kad surastų galimus teroristus, slepiančius šešėlį.

Kas toliau?

Kiekvieną dieną nuskaitomi, pranešami ir analizuojami milijonai failų, o tai reiškia, kad dideli duomenys tik didėja. Kuo daugiau duomenų surenkame - ir tuo geresnė technologija tampa juos atsijojama - tuo naudingesni jie gali būti, galbūt, tokiais būdais, apie kuriuos dar net negalvojome. (Perskaitykite apie kai kurias kliūtis, kurias turi įveikti dideli duomenys. „Big Data“ turi problemų, bet tai nėra technologija.)