హోమ్ ట్రెండ్లులో వాస్తవ డేటా పెద్ద డేటా పెద్ద డేటా పరిష్కరించగలదు

వాస్తవ డేటా పెద్ద డేటా పెద్ద డేటా పరిష్కరించగలదు

విషయ సూచిక:

Anonim

కొంతకాలంగా, బిగ్ డేటా అనే పదం టెక్ ప్రపంచం గుండా తేలింది, ఉత్సాహం, బెదిరింపు మరియు ation హించి ఉంటుంది. భారీ డేటా పెద్ద డేటాను సేకరించి, పండించడం మరియు చివరికి, నాది, కంపెనీలు, ప్రభుత్వాలు మరియు ఈ మధ్య ఉన్న ప్రతిదానికీ విలువైన సమాచారం యొక్క మూలంగా ఉంటుంది. (పెద్ద డేటా గురించి మీరు తెలుసుకోవలసిన 5 విషయాలలో పెద్ద డేటా గురించి మరింత అవగాహన పొందండి.)


ఇది చాలా బాగుంది, కానీ అది అక్కడ ఆగదు. వాస్తవానికి, సాంకేతిక రంగానికి మించి, వ్యాపార రంగానికి మించి విస్తరించే అన్ని రకాల సమస్యలకు పరిష్కారంగా పెద్ద డేటాను కోరుతున్నారు. పెద్ద డేటా చేయబోయే ఐదు ముఖ్యమైన విషయాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.

సంతానోత్పత్తి సమస్యలను అధిగమించడానికి సహాయం చేయండి

సెంటర్స్ ఫర్ డిసీజ్ కంట్రోల్ (సిడిసి) ప్రకారం, అమెరికన్ మహిళలలో 10 శాతం మంది గర్భవతిని పొందటానికి లేదా ఉండటానికి ఇబ్బంది పడుతున్నారు. వంధ్యత్వానికి సంబంధించిన కొన్ని కేసులకు వైద్య జోక్యం అవసరం అయినప్పటికీ, చాలామంది మహిళలు తమ శరీరం ఎలా పనిచేస్తుందనే దాని గురించి కొంచెం అదనపు సమాచారంతో పరిష్కరించగల సవాలు ఇది అని వైద్యులు అంటున్నారు. గర్భం దాల్చడానికి వారి శరీరం ఎప్పుడు సిద్ధంగా ఉందో తెలుసుకోవటానికి అండోత్సర్గమును ట్రాక్ చేయడం అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్గాలలో ఒకటి. ఆగష్టు 2013 లో యాప్ స్టోర్‌కు విడుదలైన గ్లో అనే అనువర్తనం, మహిళలు వారి సంతానోత్పత్తితో సన్నిహితంగా ఉండటానికి పెద్ద డేటాను ఉపయోగిస్తుంది. Stru తు చక్రాలు, ఉదయం ఉష్ణోగ్రతలు, బరువు, ఒత్తిడి స్థాయిలు మరియు మరెన్నో వంటి క్లిష్టమైన సంతానోత్పత్తి సంకేతాలను ట్రాక్ చేయడం ద్వారా, మహిళలు తమ శరీరం గర్భం ధరించడానికి చాలా సిద్ధంగా ఉన్నప్పుడు తెలుసుకోవలసిన డేటాను పొందవచ్చు, అనేక సంతానోత్పత్తి చికిత్సా కేంద్రాల మాదిరిగానే. సంతానోత్పత్తి చికిత్స కోసం మీరు ధర ట్యాగ్‌ను చూసినట్లయితే, జంటల వైపు-దశల ఖరీదైన చికిత్సా ఎంపికలకు సహాయపడే ఏదైనా నిజమైన తిరుగుబాటు అని స్పష్టమవుతుంది.

అవసరమైన వారికి చిన్న డాలర్ రుణాలు అందించండి

ప్యూ ఇన్స్టిట్యూట్ చేసిన పరిశోధనల ప్రకారం, 5.5 శాతం మంది అమెరికన్లు గత 5 సంవత్సరాల్లో సాధారణ ఖర్చులను భరించటానికి పేడే లోన్ తీసుకున్నారు. ఈ రకమైన రుణాలు ఇప్పటికే అధిక వడ్డీ రేట్లు మరియు దాచిన ఫీజులతో కొట్టడం ద్వారా ముగుస్తుంది.


ఇప్పుడు, ఒక అనువర్తన డెవలపర్ ఈ సవాలుకు పరిష్కారాన్ని తీసుకురావడానికి పెద్ద డేటాను ఉంచారు.

లెండ్అప్ అనేది ఒక వెబ్‌సైట్ మరియు మొబైల్ అనువర్తనం డిజైజెండ్, ప్రజలు వారి ఖర్చులను భరించటానికి చిన్న రుణాలను యాక్సెస్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది అనేక మైక్రోఫైనాన్స్ రుణ సంస్థల వలె పనిచేస్తుంది, ఇక్కడ స్థానిక వెంచర్ క్యాపిటల్ మరియు ఏంజెల్ ఇన్వెస్టర్ల యొక్క చిన్న కొలను పెట్టుబడి డబ్బును అవసరమైన వారికి అందుబాటులో ఉంచుతుంది. అప్పుడు, ఒక వ్యక్తి అందుబాటులో ఉన్న డబ్బు కొలనులోకి నొక్కడం ద్వారా రుణాలు తీసుకునే ప్రక్రియను ప్రారంభించవచ్చు.


రుణాలు 30 రోజులలోపు $ 250 కంటే ఎక్కువ కాదు. ప్రారంభంలో లేదా సమయానికి రుణాలు తిరిగి చెల్లించడానికి మంచి ప్రవర్తన అనువర్తనం ద్వారా రివార్డ్ చేయబడుతుంది. ఉదాహరణకు, ప్రారంభంలో రుణం చెల్లించడం భవిష్యత్తులో డిస్కౌంట్ లేదా తక్కువ ఫీజులను తెరుస్తుంది. ఈ చిన్న-డాలర్ రుణాలు అవసరమైన వారికి బిల్లులు చెల్లించడానికి అవసరమైన నగదును త్వరగా మరియు సరసమైన ప్రాప్యతను పొందడానికి సహాయపడతాయి. ఇది మంచి క్రెడిట్‌ను నిర్మించడంలో వారికి సహాయపడుతుంది.

విద్యార్థులను వారి కష్టాల నుండి తప్పించండి

రద్దీగా ఉండే హాళ్ళలో విద్యార్థులు లేదా ప్రొఫెసర్లు సుదీర్ఘ ఉపన్యాసాలు ఇవ్వరు. అయ్యో, పెద్ద డేటా బోరింగ్ మరియు తక్కువ ప్రభావవంతమైన తరగతులకు కూడా ముగింపు పలికింది. తరగతి గదులలో పెద్ద డేటా మరియు సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, విద్యార్థులు మరియు ఉపాధ్యాయులు క్రొత్త విషయాలను నేర్చుకునేటప్పుడు ఒకరితో ఒకరు కొత్త, మరింత ప్రభావవంతమైన మార్గాల్లో సంభాషించవచ్చు.


అరిజోనా స్టేట్ యూనివర్శిటీలో ఇటీవల చేసిన ఒక ప్రయోగం విద్యార్థులు మరియు ప్రొఫెసర్లను సాంప్రదాయ ఉపన్యాస పద్ధతులను పక్కన పెట్టి, బదులుగా పెద్ద డేటా శక్తితో కూడిన సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఒక అభ్యాస సాధనంగా ఎంచుకోవాలని సవాలు చేసింది. మొదట, ఈ ఆలోచన విద్యార్థులను లేదా ప్రొఫెసర్లను థ్రిల్ చేయలేదు. ఏదేమైనా, విద్యార్థులు సాంకేతికతతో నిమగ్నమవ్వడం మరియు వినడం ద్వారా చేయకుండా నేర్చుకోవడం ప్రారంభించడంతో, వారు మార్చబడ్డారు. క్లాస్ సమయంలో ప్రొఫెసర్ ఇప్పటికీ హాజరయ్యాడు, కాని ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం మరియు అభిప్రాయాన్ని ఇవ్వడం చుట్టూ తిరుగుతూ ఉండేవాడు. అతను విద్యార్థుల పనితీరును బాగా ట్రాక్ చేయగలిగాడు మరియు ఒక టాపిక్‌లో ఎవరు బాగా పని చేస్తున్నారో మరియు ఎవరు లేరో తెలుసుకోవడానికి పెద్ద డేటాను ఉపయోగించగలిగారు.


ఈ సాంకేతికత మరింత ఎక్కువ తరగతి గదులకు వెళ్లడంతో, విద్యార్థులు తమకు సరిపోయే వేగంతో నేర్చుకోగలుగుతారు, అయితే ఉపాధ్యాయులు విద్యార్థులు ఎక్కడ కష్టపడుతున్నారనే దానిపై మంచి అవలోకనాన్ని పొందవచ్చు. ఈ సాంకేతికత ఉన్నత స్థాయి విద్యను మరింత ప్రభావవంతం చేస్తుందని చాలా మంది ate హించారు.

మా మనస్సులను చదవండి

క్రిస్టల్ బంతిని పక్కన పెట్టండి. త్వరలో, పెద్ద డేటా మీ ప్రతి ఆలోచనను అంచనా వేస్తుంది. సరే, ఇది చాలా గగుర్పాటుగా అనిపిస్తుంది, కానీ మీ మనస్సును చదవడానికి పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడం వెనుక ఉన్న శాస్త్రం అంత క్లిష్టంగా లేదు. సందర్శించిన వెబ్‌సైట్‌లు, సోషల్ మీడియా పోస్ట్లు, చెక్-ఇన్‌లు మరియు మరిన్ని వంటి సమాచారాన్ని సంగ్రహించడం మరియు విశ్లేషించడం ద్వారా, మీ ఆలోచనలు మరియు భవిష్యత్తు చర్యల గురించి సహేతుకమైన అంచనాలు చేయవచ్చు. ఇది చాలా పరిపూర్ణమైన శాస్త్రం కాదు, అయితే ఎక్కువ డేటా అందుబాటులోకి వచ్చినప్పుడు, పెద్ద డేటా వ్యాపారాలకు - మరియు ప్రభుత్వానికి కూడా - ప్రజల బిగ్ బ్రదర్ వీక్షణను ఇస్తుంది. (వెబ్‌లో గోప్యత గురించి ఇప్పుడు చూడకండి, కానీ ఆన్‌లైన్ గోప్యత మంచి కోసం వెళ్ళవచ్చు.)

క్యాచ్ టెర్రరిస్టులు

ప్రపంచవ్యాప్త బజ్ వర్డ్ ఉంటే అది దూరంగా ఉన్నట్లు అనిపించదు, దాని 'జాతీయ భద్రత. ఈ సమస్యకు కూడా ప్రతిస్పందించడానికి ఒక మార్గంగా పెద్ద డేటా పెంచబడింది. ప్రజల ప్రవర్తనను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు చివరికి అంచనా వేయడానికి ప్రభుత్వ సంస్థలు పెద్ద డేటాను యాక్సెస్ చేయగలిగినప్పుడు, సమ్మెకు ముందు ఉగ్రవాదులను ఆపే అవకాశం ఉంది. వారికి కావలసిందల్లా పోకడలు మరియు ప్రవర్తనా విధానాలను గుర్తించడానికి తగినంత డేటా.


ప్రభుత్వ సంస్థలు తెలిసిన ఉగ్రవాదుల నుండి సంవత్సరాల విలువైన డేటాను జల్లెడపట్టగలవు. ఈ డేటా పోకడలు మరియు ప్రవర్తనా విధానాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. ఈ పోకడలు మరియు నమూనాల ఆధారంగా, నీడలలో దాగి ఉన్న ఉగ్రవాదులను కనుగొనడానికి ప్రభుత్వం ప్రజల ప్రస్తుత ప్రవర్తనను పర్యవేక్షించగలదు.

తరవాత ఏంటి?

ప్రతిరోజూ మిలియన్ల కొద్దీ ఫైల్‌లు స్కాన్ చేయబడతాయి, నివేదించబడతాయి మరియు విశ్లేషించబడతాయి, అంటే పెద్ద డేటా పెద్దదిగా కొనసాగుతుంది. మరియు మేము ఎక్కువ డేటాను సేకరిస్తాము - మరియు మంచి సాంకేతిక పరిజ్ఞానం దాని ద్వారా జల్లెడపడుతుంటుంది - ఇది మరింత ఉపయోగకరంగా మారుతుంది, బహుశా మనం ఇంకా ఆలోచించని మార్గాల్లో. (బిగ్ డేటాలో పెద్ద డేటా అధిగమించాల్సిన కొన్ని అడ్డంకుల గురించి చదవండి, కానీ ఇది టెక్నాలజీ కాదు.)

వాస్తవ డేటా పెద్ద డేటా పెద్ద డేటా పరిష్కరించగలదు