36+ Esempi e Applicazioni di Big Data nella Vita Reale

Man mano che le aziende razionalizzano le loro pratiche di gestione dei database, sempre più imprese si rivolgono ai big data per rendere operativi i loro risultati aziendali.

L'influenza dei big data e il suo impatto enorme sulle industrie commerciali e non commerciali oggi ha fatto notizia. Mentre i leader di mercato sono alla ricerca di svelare comportamenti nascosti, tendenze, sentimenti degli utenti e operazioni di failover con i big data, alcune entità sono ancora confuse sulla loro correlazione con prodotti e servizi.

Le industrie stanno adottando software di big data con funzionalità avanzate di analisi dei dati per prevedere capacità predittive, mitigare i difetti dei prodotti e migliorare i cicli di vita guidati dai prodotti. Infatti, la rivista European Business ha rivelato un aumento del 54% degli investimenti in analisi dei dati e approfondimenti sui clienti nel 2024.

Prima di controllare il tuo prossimo avviso meteo sul telefono o il totale dei passi camminati, scopri oltre 36 esempi di big data che stanno rivoluzionando il mercato digitale oggi.

Esempi di big data nei media e nell'intrattenimento

L'industria dei media e dell'intrattenimento genererà un fatturato stimato di 3,4 trilioni di dollari entro la fine del 2028. La digitalizzazione ha portato più modi per consumare contenuti, e una grande quantità di big data viene generata ogni giorno da questi canali.

Come vengono utilizzati i big data nei media e nell'intrattenimento

Analizzare i big data è cruciale per generare più entrate e fornire esperienze personalizzate in questo settore guidato dal digitale. Ecco alcuni modi in cui i big data vengono applicati nei media e nell'intrattenimento oggi:

1. Personalizzazione dei contenuti: Le aziende come Hulu e Netflix utilizzano molti big data quotidianamente per analizzare le tendenze degli utenti, i contenuti personalizzati preferiti, le tendenze di consumo e altro ancora. Infatti, Netflix e HuluPrime hanno utilizzato l'analisi predittiva dei dati per creare il suo show House of Cards, poiché i dati hanno convalidato che sarebbe stato un successo tra i consumatori.

2. Monetizzazione digitale: I big data stanno svelando nuovi modi per monetizzare i contenuti digitali, creando nuove fonti di entrate per le aziende dei media e dell'intrattenimento. Con l'aumento delle piattaforme OTT e dei servizi di streaming, più produttori e investitori stanno acquistando quote nei media digitali e creando fonti di entrate.

3. Analisi dei big data: Grazie al software di analisi dei big data, gli annunci pubblicitari sono mirati in modo più strategico, aiutando le aziende a comprendere meglio le prestazioni degli annunci in base a determinate caratteristiche dei consumatori. Questo software fa anche un ottimo lavoro nel tracciare il comportamento dei consumatori sotto forma di contenuti.

4. Analisi dello streaming video: Streamer e gamer sfruttano i big data per conoscere gli interessi del loro pubblico di gioco. Possono anche catturare dati in tempo reale tramite sondaggi di feedback, analisi delle sezioni di commento, metriche di condivisione e strategizzare i loro prossimi live stream di gioco per soddisfare l'intento di ricerca.

5. Successo cinematografico: Il software di big data può raccogliere dati al botteghino, dati di recensioni e raccolta biglietti, margini di profitto lordo e budget di produzione per prevedere la probabilità di successo di un film nei cinema.

6. Marketing sui social media: La maggior parte delle aziende dei media si concentra anche sull'engagement sui social media per analizzare le risposte delle campagne di marketing e le reazioni delle persone alle loro nuove iniziative. I big data che fluiscono tramite strumenti di marketing sui social media vengono sfruttati per modificare le future campagne di marketing.

Esempi di big data nella finanza

I big data hanno cambiato radicalmente l'industria finanziaria, in particolare il trading azionario. L'introduzione di modelli di analisi quantitativa ha segnato un passaggio dal trading manuale al trading supportato dalla tecnologia AI generativa.

Le grandi istituzioni finanziarie e i fondi hedge sono stati i primi ad adottare questa tecnologia. Ora, i modelli quantitativi sono diventati lo standard.

Questi modelli analizzano i big data per prevedere gli esiti di determinati eventi finanziari, prendere decisioni di trading accurate di entrata/uscita, minimizzare il rischio utilizzando l'apprendimento automatico e persino valutare il sentiment del mercato utilizzando il mining delle opinioni.

Come vengono utilizzati i big data nella finanza

Di seguito sono riportate le aree in cui l'analisi dei big data è stata uno dei meccanismi di verifica e rilevamento degli errori più ricercati dalle aziende finanziarie.

7. Rilevamento delle frodi con carte di credito: Le carte di credito sono le più vulnerabili allo sfruttamento fraudolento perché i dati sono archiviati in più data warehouse. I sistemi di big data sfruttano algoritmi di apprendimento automatico per monitorare e tracciare pesantemente l'attività dei dati nel caso in cui la carta venga strisciata o inserita da un utente malintenzionato.

8. Controllo del rischio: L'analisi dei big data viene utilizzata anche per mitigare e analizzare i processi di controllo del rischio per le organizzazioni finanziarie. Studia i dataset finanziari passati e i dati di previsione storici per consentire agli analisti di valutare il rischio e costruire strategie per conti bancari, conti di credito, conti di prestito e così via.

9. Analisi dei consumatori: I big data analizzano anche la stabilità finanziaria dei consumatori, i registri bancari e gli investimenti per estrarre dati rilevanti per costruire consulenze su coperture assicurative, premi, mutui digitali e così via.

10. Cybersecurity: Ogni giorno, i big data vengono utilizzati per progettare stack tecnologici di ransomware e anti-furto robusti per prevenire intrusioni e attacchi di forza bruta. McAfee security services integra i big data con i loro strumenti di cybersecurity per prevenire la trasmissione dei dati sul dark web e costruire un'infrastruttura di sicurezza dei dati robusta.

11. Big data e cloud ibrido: Distribuire l'analisi dei big data su programmi cloud ibridi come Hadoop o PostgreSQL consente alle aziende di gestire con fiducia grandi flussi di pool di dati. Poiché i big data sono principalmente composti da dati di clickstream e log, questi server ibridi accolgono questi grandi dataset e riducono il carico dai server di dati fisici.

12. Conformità normativa: Gli strumenti di intelligenza dei big data e dell'apprendimento automatico come PowerBI rispettano sempre le leggi statali, federali e locali di qualsiasi area geografica. Questi strumenti non violano mai alcuna politica rigorosa di cancellazione o conservazione dei dati imposta dall'azienda.

13. Banca digitale: Elaborare grandi volumi di dati finanziari con automazione intelligente ottimizza i processi bancari tradizionali e i servizi di transazione. Molti di questi sistemi AI sono stati integrati con riepiloghi dei dati delle carte di credito, conti di prestito e net banking per la comodità del cliente.

14. Segmentazione dei clienti: Poiché i sistemi sono alimentati da etichettatura dei dati e funzionalità di annotazione dei dati, gli algoritmi prevedono le tendenze dei clienti e generano più record di clienti che sono categorizzati in base a posizione, età, area, stipendio e altri parametri.

Esempi di big data nella sanità

La capacità di migliorare la qualità della vita, fornire trattamenti iper-personalizzati ai pazienti e scoprire innovazioni mediche rende l'industria sanitaria un candidato perfetto per i big data. Infatti, l'industria sanitaria è uno dei più grandi recenti adottatori di analisi dei big data.

Come vengono utilizzati i big data nella sanità

Nella sanità, non si tratta di aumentare i profitti o trovare nuove opportunità di prodotto; si tratta di analizzare e applicare i big data in modo centrato sul paziente. Ci sono già molti ottimi esempi di questo oggi:

15. Prevedere eventi negativi di salute: Nel nostro riepilogo di esempi di analisi predittiva, abbiamo discusso di come AlayaCare abbia analizzato i big data per prevedere eventi negativi di salute che gli anziani potrebbero sperimentare dall'assistenza domiciliare. L'analisi ha ridotto le ospedalizzazioni e le visite al pronto soccorso del 73% e del 64% tra i pazienti cronici.

16. Identificare i fattori di rischio: I big data storici dei fornitori di assistenza sanitaria possono essere utilizzati per identificare e analizzare determinati fattori di rischio nei pazienti. Questo è utile per la rilevazione precoce delle malattie, consentendo ai medici e ai loro pazienti di agire prima.

17. Analizzare i record dei pazienti: I big data possono analizzare dati eterogenei dei pazienti e possono prevedere il loro prossimo ciclo di trattamento o consultazione. L'amministrazione ospedaliera utilizza soluzioni di inserimento dati infuse con capacità di big data per creare programmi di consultazione futuri e prevedere le spese dei pazienti.

18. Identificare le malattie: I big data possono identificare le tendenze delle malattie in base a demografia, geografia, socioeconomia e altri fattori. I ricercatori medici e gli studenti possono distribuire il software per supportare le loro previsioni sulle tendenze delle malattie, la causazione e i possibili rimedi.

19. Imaging medico: I big data nell'imaging medico coinvolgono l'elaborazione di vasti dataset da risonanza magnetica (MRI), radiografie o altre scansioni di organi. Gli algoritmi analizzano e rilevano modelli per migliorare l'accuratezza, la velocità e l'efficienza della diagnosi. Ad esempio, i modelli AI identificano anomalie in grandi volumi di immagini, aiutando nella diagnosi precoce e nella prevenzione delle malattie.

20. Anatomia 3D: L'anatomia 3D utilizza i big data per costruire modelli digitali accurati e dettagliati dei corpi umani. Questi modelli compilano dati complessi e multi-sorgente, come scansioni MRI e radiografie, consentendo valutazioni mediche personalizzate, pianificazione chirurgica e formazione in tempo reale per i professionisti medici.

21. Nanoingegneria: I big data vengono anche utilizzati per sviluppare nanobot per immunoterapie contro il cancro indolori. I dati riguardanti nuovi antidoti, antibiotici e farmaci possono essere inseriti in un sistema di big data per ricercare, analizzare e inventare nuovi farmaci per i pazienti colpiti.

Esempi di big data nell'istruzione

L'apprendimento moderno supportato dalla tecnologia si sta allontanando da ciò che "pensiamo" funzioni e si sta avvicinando a ciò che "sappiamo" funzioni. Attraverso i big data, gli educatori sono in grado di creare modelli di apprendimento più personalizzati invece di affidarsi a quadri standardizzati, adatti a tutti.

I big data stanno aiutando le scuole a comprendere le esigenze uniche degli studenti fondendo ambienti di apprendimento tradizionali con ambienti online. Questo consente agli educatori di monitorare i progressi dei loro studenti e identificare le lacune nel processo di apprendimento.

Infatti, i big data vengono già utilizzati in alcuni campus universitari per ridurre i tassi di abbandono identificando i fattori di rischio negli studenti che stanno rimanendo indietro nei loro corsi.

Come vengono utilizzati i big data nell'istruzione

22. Programmi personalizzati: College e università possono promuovere l'apprendimento esperienziale con i big data. Analizzando la frequenza, i modelli di apprendimento, i risultati dei quiz, i compiti e altre consegne, questi algoritmi possono personalizzare il portale del sistema di gestione dell'apprendimento (LMS) in base alle aree obbligatorie di apprendimento e miglioramento dei candidati.

23. Curriculum digitale: I sistemi di big data si basano sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per costruire correlazioni e confronti di dati dai dataset di input. Migliorando la loro precisione di risposta e i flussi di lavoro di apprendimento per rinforzo con feedback umano specializzati, questi sistemi possono digitalizzare i curricula per promuovere un migliore apprendimento attraverso il ciclo accademico.

24. Miglioramento dei risultati degli studenti: Analizzare e valutare i candidati tramite sistemi di valutazione automatizzata dei big data porta anche alla felicità e alla soddisfazione degli studenti. Potenzia l'engagement degli studenti e la soddisfazione degli studenti e, a sua volta, migliora le pratiche di valutazione nelle istituzioni educative.

25. Efficienza dell'insegnamento: Con i sistemi di big data, gli insegnanti possono accedere ai dataset degli studenti di prima parte, riassumere i dataset e prevedere le prestazioni coesive degli studenti per modificare le loro strategie di insegnamento e lavorare su risultati di dati azionabili. Questo dà loro trasparenza nei risultati effettivi delle valutazioni e un riepilogo dei successi e dei fallimenti.

26. Sicurezza e privacy dei dati: L'analisi dei big data è installata e mantenuta in conformità con le normative governative speciali dell'organizzazione e le leggi sulla privacy dei dati.

Esempi di big data nel retail

L'industria retail è diventata digitale e i clienti si aspettano un'esperienza senza soluzione di continuità dall'online al negozio fisico. L'analisi dei big data consente alle aziende retail di fornire una varietà di servizi e comprendere meglio i loro clienti.

Come vengono utilizzati i big data nel retail

Troverai che alcuni dei casi d'uso dei big data nel retail imitano da vicino quelli dei media e dell'intrattenimento. Ma nel retail, è un po' più focalizzato sull'intero ciclo di vita del cliente.

27. Raccomandazioni sui prodotti: I big data vengono utilizzati per memorizzare il comportamento di navigazione dei clienti e il clickstream per fare raccomandazioni personalizzate sui prodotti di e-commerce. Ad esempio, Amazon analizza i prodotti in base alle ricerche passate sulla sua piattaforma. Utilizzando l'analisi predittiva, Amazon prevede accuratamente cosa è probabile che tu acquisti successivamente.

28. Previsione della domanda: La previsione della domanda è un'altra applicazione ampiamente utilizzata dai team della catena di approvvigionamento per comprendere i fattori economici, generare domanda e punteggi aggregati di offerta e prevedere le vendite. I rivenditori come Walmart e Walgreens analizzano regolarmente i cambiamenti climatici per identificare i modelli nella domanda di prodotti.

29. Controllo delle crisi: I big data sono utili per il controllo delle crisi. Ad esempio, nei richiami di prodotti, i big data aiutano i rivenditori a identificare chi ha acquistato il prodotto e consentono loro di contattare di conseguenza. Inizia i processi di recupero e supporto dei clienti basati su immagini di prodotti e commenti e aiuta i marchi a gestire l'insoddisfazione.

30. Prezzi dinamici: I rivenditori sfruttano i big data per regolare i prezzi in modo dinamico in base a fattori come la domanda, i prezzi dei concorrenti e i modelli di acquisto dei clienti. Questo approccio massimizza le entrate, specialmente durante i periodi di punta, rimanendo competitivi in un mercato fluttuante.

31. Analisi del sentiment: I rivenditori analizzano grandi quantità di dati sui social media e recensioni dei clienti per analizzare i sentimenti intorno ai prodotti o ai marchi. Questo li aiuta a prendere decisioni basate sui dati, regolando le strategie di marketing o le offerte di prodotti per allinearsi con le opinioni dei consumatori e migliorare la percezione del marchio.

32. Rilevamento delle frodi: I big data consentono il rilevamento delle frodi in tempo reale analizzando i modelli nei dati delle transazioni per segnalare attività sospette. I rivenditori come eBay e Target utilizzano modelli di apprendimento automatico per identificare rapidamente le anomalie, minimizzando le perdite finanziarie e migliorando la fiducia dei clienti.

33. Ottimizzazione del layout del negozio: I rivenditori utilizzano i big data sui movimenti dei clienti e il comportamento di acquisto all'interno dei negozi fisici. Le mappe di calore e i dati sul traffico pedonale rivelano le sezioni popolari, aiutando i rivenditori a posizionare i prodotti ad alta domanda per aumentare le vendite e migliorare l'esperienza di acquisto.

Esempi di big data nella produzione

La gestione della catena di approvvigionamento e i big data vanno di pari passo, motivo per cui la produzione è una delle principali industrie che beneficia dei big data. L'analisi dei big data rende più efficiente il monitoraggio delle prestazioni dei siti di produzione. L'analisi è anche estremamente utile per il controllo della qualità, specialmente nei progetti di produzione su larga scala.

L'analisi dei big data svolge un ruolo chiave nel monitoraggio e nella gestione dei costi generali e della logistica su più siti. Ad esempio, essere in grado di misurare accuratamente il costo delle attività sul piano di produzione può aiutare a ridurre i costi del lavoro.

Poi c'è il software di analisi predittiva, che utilizza i big data dai sensori collegati alle apparecchiature di produzione. La rilevazione precoce dei malfunzionamenti delle apparecchiature può salvare i siti da costose riparazioni in grado di paralizzare la produzione.

Come vengono utilizzati i big data nella produzione

34. Sistemi di controllo dell'inventario: I sistemi di big data possono memorizzare i dati dell'inventario per ottimizzare i processi della catena di approvvigionamento e della logistica. Sapere in anticipo quale materia prima è stata rifornita o quanto rifiuto di fabbrica viene prodotto con questi sistemi può consentire ai team di controllare accuratamente le distinte base (BOM), il valore degli ordini di acquisto, il costo medio e le configurazioni di produzione per evitare qualsiasi errore.

35. Dropshipping e trasporto: Questi sistemi aggiungono markup virtuali per ogni scaffale e fila del magazzino, conducono valutazioni del rischio, monitoraggio delle forniture e ispezione della fabbrica dei tuoi beni. Automatizzano anche le rotte di trasporto e costruiscono strategie di tracciamento GPS intelligenti per produrre più rendimento con meno manodopera.

36. Logistica: I sistemi di big data possono generare una sincronizzazione tra i team di produzione e i team della catena di approvvigionamento per regolare i lotti di inventario in base alla domanda esatta e regolarizzare i tempi di consegna. Ottimizza la logistica e i flussi di lavoro di produzione in modo che non venga esercitata troppa pressione sui lavoratori e assemblatori di fabbrica.

Vai alla grande o vai a casa

Il mercato globale dei big data è previsto crescere fino a 103 miliardi di dollari entro il 2027. Con le recenti notizie del razzo Artemis che ritorna alla sua piattaforma di lancio del Kennedy Space Center e Elon Musk che inaugura il primo Robotaxi Tesla, il cielo è il limite per il consumo di big data.

Non solo le imprese ma le aziende di tutte le dimensioni sono in fermento per investire in prototipi di AI e strategizzare per ottenere un'infrastruttura AI matura in un futuro prevedibile. La loro principale forza trainante è eliminare i blocchi creativi sul posto di lavoro, prevedere nuove tendenze e aggiornamenti algoritmici e aggiornare prodotti e servizi per sfruttare nuove opportunità di mercato. Inutile dire che i big data lo rendono possibile.

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Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2019 ed è stato aggiornato con nuove informazioni.