5 Masalah dunia nyata yang dapat dipecahkan data besar

Untuk beberapa waktu sekarang, istilah big data telah melayang di dunia teknologi, membawa suasana kegembiraan, intimidasi dan antisipasi. Kumpulan data besar bertujuan untuk mengumpulkan, mengolah, dan, pada akhirnya, tambang, dapat menjadi sumber informasi berharga bagi perusahaan, pemerintah, dan semua yang ada di antaranya. (Dapatkan lebih banyak wawasan tentang data besar dalam 5 Hal yang Harus Anda Ketahui Tentang Data Besar.)

Itu keren, tapi tidak berhenti di situ. Bahkan, data besar sedang dicari sebagai solusi untuk semua jenis masalah yang melampaui bidang teknologi, bahkan di bidang bisnis. Berikut adalah lima hal paling penting yang akan dilakukan oleh data besar.

Membantu Mengatasi Masalah Kesuburan

Menurut Centers for Disease Control (CDC) sekitar 10 persen wanita Amerika mengalami kesulitan mendapatkan atau tetap hamil. Meskipun beberapa kasus infertilitas memerlukan intervensi medis, dokter mengatakan ini adalah tantangan yang banyak wanita bisa selesaikan hanya dengan sedikit informasi tambahan tentang cara kerja tubuh mereka. Melacak ovulasi adalah salah satu cara paling efektif bagi wanita untuk mengetahui kapan tubuh mereka siap untuk hamil. Sebuah aplikasi bernama Glow, yang dirilis ke App Store pada Agustus 2013, menggunakan data besar untuk membantu wanita berhubungan dengan kesuburan mereka. Dengan melacak tanda-tanda kesuburan yang kritis, seperti siklus menstruasi, suhu pagi hari, berat badan, tingkat stres, dan banyak lagi, wanita bisa mendapatkan data yang mereka perlu tahu kapan tubuh mereka paling siap untuk hamil, seperti yang dilakukan oleh banyak pusat perawatan kesuburan. Jika Anda telah melihat label harga untuk perawatan kesuburan, jelas bahwa apa pun yang dapat membantu pasangan memilih opsi perawatan yang lebih mahal adalah kudeta nyata.

Berikan Pinjaman Kecil-Dolar kepada Orang yang Membutuhkan

Menurut penelitian oleh Pew Institute, 5, 5 persen orang Amerika telah mengambil pinjaman gaji dalam 5 tahun terakhir untuk menutupi pengeluaran rutin. Jenis pinjaman ini dapat melumpuhkan orang yang sudah berjuang untuk memenuhi kebutuhan dengan memukul mereka dengan suku bunga tinggi dan biaya tersembunyi.

Sekarang, satu pengembang aplikasi telah menempatkan data besar untuk bekerja untuk menghasilkan solusi untuk tantangan ini.

LendUp adalah desigend situs web dan aplikasi seluler untuk membantu orang mengakses pinjaman kecil untuk menutupi pengeluaran mereka. Ini berfungsi seperti banyak organisasi pinjaman keuangan mikro, di mana sejumlah kecil modal ventura lokal dan investor malaikat membuat uang investasi tersedia untuk orang yang membutuhkan. Kemudian, seseorang dapat memulai proses peminjaman dengan memanfaatkan kumpulan uang yang tersedia.

Jumlah pinjaman tidak lebih dari $ 250 untuk di bawah 30 hari. Perilaku yang baik untuk membayar kembali pinjaman lebih awal, atau tepat waktu, dihargai melalui aplikasi. Misalnya, membayar pinjaman lebih awal dapat membuka diskon atau biaya lebih rendah di masa depan. Pinjaman kecil-kecilan ini dapat membantu orang yang membutuhkan mendapatkan akses cepat dan lebih terjangkau ke uang tunai yang diperlukan untuk membayar tagihan. Bahkan dapat membantu mereka membangun kredit yang lebih baik.

Keluarkan Siswa dari Kesengsaraan Mereka

Baik mahasiswa maupun profesor tidak menikmati kuliah panjang di aula yang penuh sesak. Yup, big data bahkan mungkin mengakhiri kelas yang membosankan dan efektif minimal. Dengan menggunakan data dan teknologi besar di ruang kelas, siswa dan guru dapat berinteraksi satu sama lain dengan cara baru yang lebih efektif sambil mempelajari materi baru.

Eksperimen baru-baru ini dilakukan di Arizona State University menantang mahasiswa dan profesor untuk mengesampingkan metode kuliah tradisional dan memilih teknologi bertenaga data besar sebagai alat pembelajaran sebagai gantinya. Pada awalnya, ide itu tidak menggetarkan mahasiswa atau profesor. Namun, ketika siswa mulai terlibat dengan teknologi dan belajar dengan melakukan alih-alih dengan mendengarkan, mereka dipertobatkan. Profesor itu masih hadir di kelas, tetapi lebih siap berkeliaran di sekitar menjawab pertanyaan dan memberikan umpan balik. Dia mampu melacak kinerja siswa dengan lebih baik, dan menggunakan data besar untuk menentukan siapa yang berhasil dengan baik pada suatu topik, dan siapa yang tidak.

Dengan teknologi ini diluncurkan ke semakin banyak ruang kelas, siswa mungkin dapat belajar pada kecepatan yang sesuai dengan mereka, sementara guru bisa mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang di mana siswa berjuang. Banyak yang mengantisipasi bahwa teknologi ini akan membuat pendidikan tingkat tinggi lebih efektif.

Baca Pikiran Kita

Singkirkan bola kristal. Segera, data besar akan memprediksi setiap pikiran Anda. OK, kedengarannya sangat menyeramkan, tetapi ilmu di balik menggunakan data besar untuk membaca pikiran Anda tidak serumit itu. Dengan menangkap dan menganalisis informasi, seperti situs web yang dikunjungi, posting media sosial, check-in, dan lainnya, asumsi yang masuk akal dapat dibuat tentang pemikiran dan tindakan Anda di masa depan. Ini bukan ilmu yang sempurna, tetapi karena semakin banyak data tersedia, semakin besar kemungkinan data besar akan memberikan bisnis - dan bahkan pemerintah - pandangan Big Brother tentang publik. (tentang privasi di Web dalam Jangan Lihat Sekarang, Tapi Privasi Daring Mungkin Sudah Hilang.)

Tangkap Teroris

Jika ada satu kata kunci di seluruh dunia yang sepertinya tidak akan hilang, ini adalah keamanan nasional. Data besar juga dimunculkan sebagai cara untuk menanggapi masalah ini. Ketika lembaga pemerintah dapat memperoleh akses ke data besar untuk melacak - dan akhirnya memprediksi - perilaku orang, mereka memiliki potensi untuk menghentikan teroris sebelum pemogokan. Yang mereka butuhkan adalah data yang cukup untuk mengidentifikasi tren dan pola perilaku.

Instansi pemerintah dapat menyaring data senilai bertahun-tahun dari teroris yang dikenal. Data ini dapat membantu mengidentifikasi tren dan pola perilaku. Berdasarkan tren dan pola ini, pemerintah dapat memantau perilaku publik saat ini untuk menemukan calon teroris yang bersembunyi di balik bayang-bayang.

Apa berikutnya?

Jutaan file dipindai, dilaporkan, dan dianalisis setiap hari, yang berarti data besar terus bertambah besar. Dan semakin banyak data yang kami kumpulkan - dan semakin baik teknologi dalam menyaringnya - semakin berguna hal itu, mungkin dengan cara yang bahkan belum kami pikirkan. (Baca tentang beberapa rintangan yang harus diatasi oleh big data dalam Big Data Memiliki Masalah, Tetapi Bukanlah Teknologi.)