5 Problèmes réels que le Big Data peut résoudre

Depuis un certain temps maintenant, le terme big data a fait son chemin dans le monde de la technologie, véhiculant un air d'excitation, d'intimidation et d'anticipation. Les ensembles massifs de données que le Big Data vise à collecter, à cultiver et, finalement, à extraire, peuvent être une source d'informations précieuses pour les entreprises, les gouvernements et tout le reste. (Obtenez plus d'informations sur les mégadonnées dans 5 choses que vous devez savoir sur les mégadonnées.)

C'est plutôt cool, mais ça ne s'arrête pas là. En fait, les mégadonnées sont recherchées comme solution à toutes sortes de problèmes qui s'étendent bien au-delà du domaine technologique, même dans le domaine commercial. Voici cinq des choses les plus remarquables que le Big Data est sur le point de faire.

Aider à surmonter les problèmes de fertilité

Selon les Centers for Disease Control (CDC), environ 10% des femmes américaines ont du mal à tomber enceintes ou à rester enceintes. Bien que certains cas d'infertilité nécessitent une intervention médicale, les médecins disent que c'est un défi que de nombreuses femmes pourraient résoudre avec juste un peu d'informations supplémentaires sur le fonctionnement de leur corps. Le suivi de l'ovulation est l'un des moyens les plus efficaces pour les femmes de savoir quand leur corps est prêt à tomber enceinte. Une application appelée Glow, qui a été lancée sur l'App Store en août 2013, utilise les mégadonnées pour aider les femmes à entrer en contact avec leur fertilité. En suivant les signes critiques de fertilité, tels que les cycles menstruels, les températures matinales, le poids, les niveaux de stress, etc., les femmes peuvent obtenir les données dont elles ont besoin pour savoir quand leur corps est le plus prêt à concevoir, comme le font de nombreux centres de traitement de la fertilité. Si vous avez vu le prix du traitement de fertilité, il est clair que tout ce qui peut aider les couples à choisir des options de traitement plus coûteuses est un vrai coup.

Offrir des prêts à faible coût aux personnes dans le besoin

Selon une étude du Pew Institute, 5, 5% des Américains ont contracté un prêt sur salaire au cours des 5 dernières années pour couvrir leurs dépenses régulières. Ces types de prêts peuvent paralyser les personnes qui ont déjà du mal à joindre les deux bouts en les frappant avec des taux d'intérêt élevés et des frais cachés.

Maintenant, un développeur d'application a mis le Big Data au travail pour trouver une solution à ce défi.

LendUp est un site Web et une application mobile conçus pour aider les gens à accéder à de petits prêts pour couvrir leurs dépenses. Il fonctionne un peu comme de nombreuses organisations de prêt de microfinance, où un petit pool de capital-risque local et des investisseurs providentiels mettent l'argent d'investissement à la disposition des personnes dans le besoin. Ensuite, une personne peut démarrer le processus d'emprunt en puisant dans le bassin d'argent disponible.

Les prêts ne dépassent pas 250 $ pour moins de 30 jours. Un bon comportement pour rembourser des prêts tôt ou à temps est récompensé via l'application. Par exemple, le paiement anticipé d'un prêt pourrait ouvrir des remises ou réduire les frais à l'avenir. Ces petits prêts peuvent aider les personnes dans le besoin à accéder rapidement et à moindre coût à l'argent nécessaire pour payer leurs factures. Cela peut même les aider à obtenir un meilleur crédit.

Sortez les élèves de leur misère

Ni les étudiants ni les professeurs ne savourent de longues conférences dans des salles bondées. Oui, les mégadonnées pourraient même mettre fin à des classes ennuyeuses et peu efficaces. En utilisant les mégadonnées et la technologie dans les salles de classe, les élèves et les enseignants peuvent interagir les uns avec les autres de nouvelles façons plus efficaces tout en apprenant de nouveaux supports.

Une expérience récente réalisée à l'Arizona State University a mis les étudiants et les professeurs au défi de mettre de côté les méthodes de cours traditionnelles et d'opter plutôt pour la technologie propulsée par les mégadonnées comme outil d'apprentissage. Au début, l'idée n'a pas ravi les étudiants ou les professeurs. Cependant, à mesure que les élèves commençaient à s'intéresser à la technologie et apprenaient en faisant plutôt qu'en écoutant, ils ont été convertis. Le professeur était toujours présent pendant le cours, mais était plus disponible pour se déplacer pour répondre aux questions et donner des commentaires. Il a pu mieux suivre les performances des élèves et utiliser les mégadonnées pour déterminer qui réussissait bien dans un sujet et qui ne l'était pas.

Avec cette technologie déployée dans de plus en plus de salles de classe, les élèves peuvent être en mesure d'apprendre à un rythme qui leur convient, tandis que les enseignants peuvent avoir un meilleur aperçu des difficultés des élèves. Beaucoup prévoient que cette technologie rendra l'enseignement supérieur plus efficace.

Lisez nos pensées

Mettez la boule de cristal de côté. Bientôt, les mégadonnées prédiront chacune de vos pensées. D'accord, cela semble assez effrayant, mais la science derrière l'utilisation des mégadonnées pour lire dans votre esprit n'est pas si complexe. En capturant et en analysant des informations, telles que les sites Web visités, les publications sur les réseaux sociaux, les enregistrements et plus encore, des hypothèses raisonnables peuvent être faites sur vos pensées et vos actions futures. Ce n'est pas une science parfaite, mais à mesure que de plus en plus de données deviennent disponibles, plus il est probable que les mégadonnées donneront aux entreprises - et même au gouvernement - une vision Big Brother du public. (à propos de la confidentialité sur le Web dans Ne regardez pas maintenant, mais la confidentialité en ligne peut être définitivement supprimée.)

Attraper des terroristes

S'il y a un mot à la mode mondial qui ne semble pas disparaître, c'est sa «sécurité nationale». Les mégadonnées ont également été évoquées comme moyen de répondre à ce problème. Lorsque les agences gouvernementales peuvent avoir accès aux mégadonnées pour suivre - et éventuellement prédire - le comportement des gens, elles ont le potentiel d'arrêter les terroristes avant la grève. Tout ce dont ils ont besoin, c'est de données suffisantes pour identifier les tendances et les modèles de comportement.

Les agences gouvernementales peuvent filtrer des années de données provenant de terroristes connus. Ces données peuvent aider à identifier les tendances et les modèles de comportement. Sur la base de ces tendances et modèles, le gouvernement peut surveiller le comportement actuel du public pour trouver des terroristes potentiels qui se cachent dans l'ombre.

Et après?

Des millions de fichiers sont analysés, signalés et analysés chaque jour, ce qui signifie que les mégadonnées ne cessent de grossir. Et plus nous collectons de données - et meilleure est la technologie qui les passe au crible - plus elles peuvent devenir utiles, peut-être d'une manière à laquelle nous n'avons même pas encore pensé. (Lisez à propos de certains des obstacles que le Big Data doit surmonter dans Big Data has a problem, but it is not technology.)