5 vấn đề trong thế giới thực dữ liệu lớn có thể giải quyết

Lâu nay, thuật ngữ dữ liệu lớn đã trôi nổi trong thế giới công nghệ, mang theo một không khí phấn khích, hăm dọa và dự đoán. Dữ liệu khổng lồ đặt dữ liệu lớn nhằm thu thập, trau dồi và cuối cùng là của tôi có thể là nguồn thông tin có giá trị cho các công ty, chính phủ và mọi thứ ở giữa. (Tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu lớn trong 5 điều bạn cần biết về dữ liệu lớn.)

Điều đó khá tuyệt, nhưng nó không dừng lại ở đó. Trong thực tế, dữ liệu lớn đang được tìm kiếm như một giải pháp cho tất cả các loại vấn đề vượt ra ngoài lĩnh vực công nghệ, thậm chí trên cả lĩnh vực kinh doanh. Dưới đây là năm trong số những điều đáng chú ý nhất mà dữ liệu lớn sắp làm.

Giúp khắc phục các vấn đề sinh sản

Theo Trung tâm kiểm soát dịch bệnh (CDC), khoảng 10 phần trăm phụ nữ Mỹ gặp khó khăn trong việc mang thai hoặc ở lại mang thai. Mặc dù một số trường hợp vô sinh cần can thiệp y tế, các bác sĩ cho biết đây là thách thức mà nhiều phụ nữ có thể giải quyết chỉ với một chút thông tin bổ sung về cách cơ thể họ hoạt động. Theo dõi rụng trứng là một trong những cách hiệu quả nhất để phụ nữ biết khi nào cơ thể họ sẵn sàng mang thai. Một ứng dụng có tên Glow, được phát hành cho App Store vào tháng 8 năm 2013, sử dụng dữ liệu lớn để giúp phụ nữ tiếp xúc với khả năng sinh sản của họ. Bằng cách theo dõi các dấu hiệu sinh sản quan trọng, chẳng hạn như chu kỳ kinh nguyệt, nhiệt độ buổi sáng, cân nặng, mức độ căng thẳng và hơn thế nữa, phụ nữ có thể nhận được dữ liệu họ cần biết khi cơ thể sẵn sàng thụ thai, giống như nhiều trung tâm điều trị sinh sản. Nếu bạn đã nhìn thấy thẻ giá cho điều trị sinh sản, rõ ràng rằng bất cứ điều gì có thể giúp các cặp vợ chồng lựa chọn điều trị tốn kém hơn là một cuộc đảo chính thực sự.

Cung cấp các khoản vay đô la nhỏ cho những người có nhu cầu

Theo nghiên cứu của Viện Pew, 5, 5 phần trăm người Mỹ đã vay một khoản thanh toán trong 5 năm qua để trang trải chi phí thường xuyên. Những loại cho vay này có thể làm tê liệt những người đã đấu tranh để kiếm tiền bằng cách đánh vào họ với lãi suất cao và phí ẩn.

Bây giờ, một nhà phát triển ứng dụng đã đưa dữ liệu lớn vào hoạt động để đưa ra giải pháp cho thách thức này.

LendUp là một trang web và ứng dụng di động mong muốn giúp mọi người truy cập các khoản vay nhỏ để trang trải chi phí của họ. Nó hoạt động giống như nhiều tổ chức cho vay tài chính vi mô, nơi có một lượng nhỏ vốn đầu tư mạo hiểm địa phương và các nhà đầu tư thiên thần kiếm tiền đầu tư cho những người có nhu cầu. Sau đó, một người có thể bắt đầu quá trình vay bằng cách khai thác vào nhóm tiền có sẵn.

Các khoản vay không quá 250 đô la trong vòng dưới 30 ngày. Hành vi tốt để trả lại các khoản vay sớm, hoặc đúng hạn, được thưởng thông qua ứng dụng. Ví dụ, thanh toán khoản vay sớm có thể mở ra các khoản chiết khấu hoặc phí thấp hơn trong tương lai. Những khoản vay đô la nhỏ này có thể giúp những người có nhu cầu có được quyền truy cập nhanh chóng và giá cả phải chăng hơn vào tiền mặt cần thiết để thanh toán hóa đơn. Nó thậm chí có thể giúp họ xây dựng tín dụng tốt hơn.

Đưa sinh viên ra khỏi sự khốn khổ của họ

Cả sinh viên và giáo sư đều không thích những bài giảng dài trong các hội trường đông đúc. Yup, dữ liệu lớn thậm chí có thể chấm dứt các lớp nhàm chán và hiệu quả tối thiểu. Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn và công nghệ trong các lớp học, học sinh và giáo viên có thể tương tác với nhau theo những cách mới, hiệu quả hơn trong khi học tài liệu mới.

Một thí nghiệm gần đây được thực hiện tại Đại học bang Arizona đã thách thức sinh viên và giáo sư đặt các phương pháp bài giảng truyền thống sang một bên và lựa chọn công nghệ cung cấp dữ liệu lớn làm công cụ học tập thay thế. Lúc đầu, ý tưởng không gây xúc động cho sinh viên hay giáo sư. Tuy nhiên, khi sinh viên bắt đầu tham gia vào công nghệ và học bằng cách làm thay vì nghe, họ đã được chuyển đổi. Giáo sư vẫn có mặt trong giờ học, nhưng sẵn sàng hơn để đi lang thang trả lời các câu hỏi và đưa ra phản hồi. Anh ấy có thể theo dõi hiệu suất của học sinh tốt hơn và sử dụng dữ liệu lớn để xác định ai đang làm tốt trong một chủ đề, và ai không.

Với công nghệ này được tung ra ngày càng nhiều lớp học, học sinh có thể học với tốc độ phù hợp với mình, trong khi giáo viên có thể có cái nhìn tổng quan hơn về nơi học sinh đấu tranh. Nhiều người dự đoán rằng công nghệ này sẽ làm cho giáo dục cấp cao hiệu quả hơn.

Đọc suy nghĩ của chúng tôi

Đặt quả cầu pha lê sang một bên. Ngay sau đó, dữ liệu lớn sẽ dự đoán mọi suy nghĩ của bạn. OK, nghe có vẻ đáng sợ, nhưng khoa học đằng sau việc sử dụng dữ liệu lớn để đọc suy nghĩ của bạn không phức tạp lắm. Bằng cách nắm bắt và phân tích thông tin, chẳng hạn như các trang web được truy cập, bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội, đăng ký và nhiều hơn nữa, các giả định hợp lý có thể được đưa ra về suy nghĩ và hành động trong tương lai của bạn. Đó hầu như không phải là một môn khoa học hoàn hảo, nhưng càng có nhiều dữ liệu thì càng có nhiều dữ liệu lớn sẽ mang lại cho các doanh nghiệp - và thậm chí cả chính phủ - một quan điểm của Big Brother về công chúng. (về quyền riêng tư trên web trong Đừng nhìn vào bây giờ, nhưng Quyền riêng tư trực tuyến có thể được cải thiện.)

Bắt những kẻ khủng bố

Nếu có một từ thông dụng trên toàn thế giới dường như không biến mất, thì đó là an ninh quốc gia. Dữ liệu lớn cũng được nêu ra như một cách để đối phó với vấn đề này. Khi các cơ quan chính phủ có thể có quyền truy cập vào dữ liệu lớn để theo dõi - và cuối cùng dự đoán - hành vi của mọi người, họ có khả năng ngăn chặn những kẻ khủng bố trước cuộc đình công. Tất cả những gì họ cần là đủ dữ liệu để xác định xu hướng và mô hình hành vi.

Các cơ quan chính phủ có thể sàng lọc dữ liệu hàng năm từ những kẻ khủng bố đã biết. Dữ liệu này có thể giúp xác định xu hướng và mô hình hành vi. Dựa trên những xu hướng và mô hình này, chính phủ có thể theo dõi hành vi hiện tại của công chúng để tìm ra những kẻ khủng bố tiềm năng ẩn nấp trong bóng tối.

Cái gì tiếp theo?

Hàng triệu tệp được quét, báo cáo và phân tích mỗi ngày, điều đó có nghĩa là dữ liệu lớn sẽ tiếp tục lớn hơn. Và chúng ta càng thu thập nhiều dữ liệu - và công nghệ tốt hơn sẽ được lọc qua nó - nó có thể trở nên hữu ích hơn, có lẽ theo những cách chúng ta chưa từng nghĩ đến. (Đọc về một số trở ngại mà dữ liệu lớn phải vượt qua trong Dữ liệu lớn có vấn đề, nhưng đó không phải là công nghệ.)