5 Todellisen maailman ongelmat iso data voi ratkaista

Termi big data on lentänyt jo jonkin aikaa teknologiamaailmassa, joka tarjoaa jännitystä, pelottelua ja ennakointia. Massiivisten tietokokonaisuuksien suurilla tiedoilla pyritään keräämään, kehittämään ja viime kädessä minua tarjoamaan arvokasta tietoa yrityksille, hallituksille ja kaikelle niiden väliselle. (Saat enemmän tietoa isoista tiedoista viidessä asiossa, jotka sinun on tiedettävä isoista tiedoista.)

Se on aika siistiä, mutta se ei lopu tähän. Itse asiassa suuria tietoja etsitään ratkaisuna kaikenlaisiin ongelmiin, jotka ulottuvat huomattavasti tekniikan alueen ulkopuolelle, jopa liikealueille. Tässä on viisi merkittävintä asiaa, jota iso tieto on tekemässä.

Auta ratkaisemaan hedelmällisyysongelmat

Sairauksien torjuntakeskuksen (CDC) mukaan noin 10 prosentilla amerikkalaisista naisista on vaikeuksia tulla raskaaksi tai jäädä raskaaksi. Vaikka jotkut hedelmättömyystapaukset vaativat lääketieteellistä interventiota, lääkärit sanovat, että tämä on haaste, jonka monet naiset voisivat ratkaista vain vähän lisätiedolla kehon toiminnasta. Ovulaation seuranta on yksi tehokkaimmista tavoista, joilla naiset tietävät, milloin heidän ruumiinsa on valmis raskaaksi. Glow-niminen sovellus, joka julkaistiin App Storessa elokuussa 2013, käyttää suuria tietoja auttaakseen naisia ​​ottamaan yhteyttä hedelmällisyyteen. Seuraamalla kriittisiä hedelmällisyysmerkkejä, kuten kuukautiskierroksia, aamulämpötiloja, painoa, stressitasoja ja muita, naiset voivat saada tarvitsemansa tiedot, kun heidän ruumiinsa on eniten valmis hedelmöitymään, aivan kuten monet hedelmällisyyshoitokeskukset tekevät. Jos olet nähnyt hedelmällisyyshoidon hintalappun, on selvää, että mikä tahansa, joka voi auttaa pariskuntia kalliimmissa hoitomuodoissa, on todellinen vallankaappaus.

Tarjoa pienen dollarin lainoja apua tarvitseville

Pew-instituutin tutkimuksen mukaan 5, 5 prosenttia amerikkalaisista on ottanut viimeisen viiden vuoden aikana palkkapäivälainan säännöllisten kulujen kattamiseksi. Tämäntyyppiset lainat voivat turmella ihmisiä, jotka jo vaivaa pyrkivät saavuttamaan loppumääränsä, lyömällä heille korkeat korot ja piilotetut maksut.

Nyt yksi sovelluskehittäjä on asettanut suuren datan töihin löytääkseen ratkaisun tähän haasteeseen.

LendUp on verkkosivusto ja mobiilisovellus, jonka avulla ihmiset voivat saada pienlainoja kulujensa kattamiseksi. Se toimii aivan kuten monet mikroluottoja myöntävät organisaatiot, joissa pieni joukko paikallisia pääomasijoituksia ja enkelisijoittajat antavat sijoitusrahan apua tarvitseville ihmisille. Sitten henkilö voi aloittaa lainausprosessin napsauttamalla käytettävissä olevaa rahasummaa.

Lainojen määrä on enintään 250 dollaria alle 30 päiväksi. Hyvä käyttäytyminen lainojen takaisinmaksamiseen ennenaikaisesti tai hyvissä ajoin palkitaan sovelluksen kautta. Esimerkiksi lainan maksaminen ennenaikaisesti voi avata alennuksia tai alentaa palkkioita tulevaisuudessa. Nämä pienen dollarin lainat voivat auttaa apua tarvitsevia ihmisiä saamaan nopeaa ja edullisempaa rahaa laskujen maksamiseen tarvittavaan käteiseen. Se voi jopa auttaa heitä rakentamaan parempaa luottoa.

Laita opiskelijat kurjuutensa ulkopuolelle

Opiskelijat tai professorit eivät pidä pitkistä luennoista tungosta salissa. Joo, iso tieto saattaa jopa päättää tylsät ja minimaalisesti tehokkaat luokat. Käyttämällä suuria tietoja ja tekniikkaa luokkahuoneissa, opiskelijat ja opettajat voivat olla vuorovaikutuksessa keskenään uusilla, tehokkaammilla tavoilla oppiessaan uutta materiaalia.

Äskettäinen kokeilu, joka tehtiin Arizonan osavaltion yliopistossa, haastoi opiskelijoita ja professoreita jättämään perinteiset luentomenetelmät syrjään ja valitsemaan sen sijaan suuren datapohjaisen tekniikan oppimisvälineeksi. Aluksi idea ei innoittanut opiskelijoita tai professoreita. Kuitenkin kun opiskelijat alkoivat harjoittaa tekniikkaa ja oppivat tekemällä sen sijaan, että kuuntelevat, he muuttuivat. Professori oli edelleen läsnä luokan aikana, mutta oli helpompi vaeltaa vastaamalla kysymyksiin ja antamalla palautetta. Hän pystyi seuraamaan oppilaiden suorituskykyä paremmin ja käyttämään suuria tietoja selvittääkseen, kuka meni aiheeseen hyvin ja kuka ei.

Tämän tekniikan käyttöönoton myötä yhä useampaan luokkahuoneeseen opiskelijat saattavat pystyä oppimaan heille sopivalla tahdilla, kun taas opettajat saavat paremman kuvan siitä, missä opiskelijat kamppailevat. Monet odottavat, että tämä tekniikka tehostaa korkea-asteen koulutusta.

Lue mielemme

Laita kristallipallo sivuun. Pian iso tieto ennustaa jokaisen ajatuksen. Okei, se kuulostaa melko kamalta, mutta tiede, joka perustuu suurten tietojen käyttämiseen mielen lukemiseen, ei ole niin monimutkaista. Kaappaamalla ja analysoimalla tietoja, kuten käytyjä verkkosivustoja, sosiaalisen median viestejä, kirjautumisia ja muuta, voidaan tehdä ajatuksiasi ja tulevia toimia koskevia kohtuullisia oletuksia. Se ei tuskin ole täydellinen tiede, mutta mitä enemmän tietoja tulee saataville, sitä todennäköisempää on, että iso tieto antaa yrityksille - ja jopa hallitukselle - isoveli-kuvan yleisölle. (Internetin yksityisyydestä kohdassa Älä katso nyt, mutta verkkotietosuoja saattaa mennä hyväksi.)

Pysy terroristeja

Jos on yksi maailmanlaajuinen buzzword, joka ei tunnu katoavan, sen 'kansallinen turvallisuus. Suuret tiedot on esitelty tapaksi vastata myös tähän asiaan. Kun valtion virastot pääsevät suuriin tietoihin seuratakseen - ja lopulta ennakoida - ihmisten käyttäytymistä, heillä on mahdollisuus pysäyttää terroristit ennen lakkoa. He tarvitsevat vain tarpeeksi tietoa suuntausten ja käyttäytymismallien tunnistamiseksi.

Valtion virastot voivat seuloa vuosien mittaan tietoja tunnetuilta terroristeilta. Nämä tiedot voivat auttaa tunnistamaan suuntauksia ja käyttäytymismalleja. Näiden suuntausten ja mallien perusteella hallitus voi seurata kansalaisten nykyistä käyttäytymistä löytääkseen varjoista piilevät mahdolliset terroristit.

Mitä seuraavaksi?

Miljoonia tiedostoja skannataan, raportoidaan ja analysoidaan päivittäin, mikä tarkoittaa, että iso data vain kasvaa. Ja mitä enemmän tietoja keräämme - ja mitä parempi tekniikka muuttuu sen läpi seulomiseksi - sitä hyödyllisemmäksi siitä voi tulla, kenties tavoilla, joita emme ole edes ajatelleet. (Lue eräistä esteistä, joista iso data on voitettava. Big Data -sovelluksessa on ongelma, mutta se ei ole tekniikkaa.)