טראַקינג און גרויס דאַטן: ווען דאַטן טרעפן די וועג

• וועגן דעם מחבר
• מחבר נאָמען

  קוואַנטומרון פאָרסייט
• יולי קסנומקס, קסנומקס

ינסייט קיצער

די טראַקינג אינדוסטריע איז ינקריסינגלי ניצן גרויס דאַטן און קינסטלעך סייכל (AI) צו פֿאַרבעסערן זיכערקייַט, עפעקטיווקייַט און באַשלוס-מאכן. דעם טעכנאָלאָגיע יבעררוק ינייבאַלז בעסער פאַרוואַלטונג פון לאַדזשיסטיקס, פּרידיקטיוו פאָרמיטל וישאַלט און ימפּרוווד קונה דינסט. די אַדוואַנטידזשיז פירן אויך צו סמאַרטער, מער אָטאַנאַמאַס פליץ און ריקוויירינג נייַ ינפראַסטראַקטשער און סייבערסעקוריטי מיטלען.

טראַקינג און גרויס דאַטן קאָנטעקסט

די COVID-19 פּאַנדעמיק, בשעת סלאָוינג פילע סעקטאָרס, האט אַ אומגעריכט ווירקונג אויף פרייט באַדינונגס. טראַקינג קאָמפּאַניעס אנגעהויבן צו דערקענען די וויכטיקייט פון גרויס דאַטן אין ענכאַנסינג זייער אַפּעריישאַנז. דעם יבעררוק איז געטריבן דורך די נויט צו אַדאַפּט צו טשאַנגינג מאַרק פאדערונגען און ענשור עפעקטיוו דינסט עקספּרעס. גרויס דאַטן, אין דעם קאָנטעקסט, דינען ווי אַ פּיוואַטאַל געצייַג פֿאַר אָפּטימיזינג רוץ, אָנפירונג ינוואַנטאָרי און ימפּרוווינג קוילעלדיק לאַדזשיסטיקס עפעקטיווקייַט.

גרויס דאַטן אין די טראַקינג אינדוסטריע קאַמפּרייזיז אַ ברייט קייט פון אינפֿאָרמאַציע קוואלן. די קוואלן אַרייַננעמען סענסער לאָגס, קאַמעראַס, ראַדאַר סיסטעמען, געאָלאָקאַטיאָן דאַטן און ינפּוץ פון רירעוודיק פאָנעס און טאַבלאַץ. דערצו, טעקנאַלאַדזשיז אַזאַ ווי ווייַט סענסינג און די אינטערנעט פון טהינגס (IoT), ספּעציעל קאָמוניקאַציע צווישן וועהיקלעס און ינפראַסטראַקטשער, ביישטייערן צו דעם דאַטן בעקן. די דאַטן זענען קאָמפּלעקס און וואַלומאַנאַס, אָפט דערשייַנען טראַפ און אַנסטראַקטשערד אין ערשטער בליק. אָבער, זיין אמת ווערט ימערדזשד ווען אַי טרעט אין צו סיפט דורך, אָרגאַניזירן און אַנאַלייז די דאַטן סטרימז.

טראָץ די פּאָטענציעל בענעפיץ, פילע טראַקינג קאָמפּאַניעס אָפט געראַנגל מיט פארשטאנד די ינטראַקאַסיז פון גרויס דאַטן און ימפּלאַמענינג עפעקטיוו סטראַטעגיעס צו כאַרניס עס. דער שליסל ליגט אין יבערגאַנג פון בלויז דאַטן זאַמלונג צו אַוואַנסירטע סטאַגעס פון דאַטן יוטאַלאַזיישאַן, אַרייַנגערעכנט מאָווינג פון יקערדיק אָבסערוואַציע צו דיטיילד דיאַגנאָסטיקס, נאכגעגאנגען דורך פּרידיקטיוו אַנאַליסיס. פֿאַר טראַנספּערטיישאַן קאָמפּאַניעס, דעם פּראַגרעשאַן מיטל דעוועלאָפּינג אַ פולשטענדיק טראַנספּערטיישאַן פאַרוואַלטונג סיסטעם וואָס קענען אויך אַפּטאַמייז די פאָרשטעלונג פון זייער גאנצע פאָרמיטל פליט.

דיסראַפּטיוו פּראַל

טעלעמאַטיקס, אַרייַנגערעכנט טעקנאַלאַדזשיז ווי די גלאבאלע פּאַזישאַנינג סיסטעם (גפּס) און אַנבאָרד דיאַגנאָסטיקס, איז אַ שליסל געגנט ווו גרויס דאַטן זענען יקסעפּשנאַלי ווערטפול. דורך מאָניטאָרינג פאָרמיטל מווומאַנץ און שאָפער ביכייוויערז, טעלעמאַטיקס קענען באטייטיק פֿאַרבעסערן וועג זיכערקייַט. עס העלפּס צו ידענטיפיצירן ריזיקאַליש ביכייוויערז אַזאַ ווי דראַוזינאַס, דיסטראַקטאַד דרייווינג און יראַטיק ברייקינג פּאַטערנז, וואָס זענען פּראָסט סיבות פון אַקסאַדאַנץ וואָס פירן צו פינאַנציעל לאָססעס פון דורכשניטלעך $ 74,000 און דאַמידזשינג אַ פירמע 'ס שעם. אַמאָל די פּאַטערנז זענען פּינפּוינטיד, זיי קענען זיין גערעדט דורך טאַרגעטעד דרייווער טריינינג און טעקנאַלאַדזשיקאַל אַפּגריידז אין פליט וועהיקלעס, אַזאַ ווי אַוואַנסירטע ברייקינג סיסטעמען און וועג קאַמעראַס.

אין פרייט און לאַדזשיסטיקס, גרויס דאַטן אַנאַליסיס פיעסעס אַ קריטיש ראָלע אין סטראַטידזשיק באַשלוס-מאכן. דורך ונטערזוכן פרייט פּאַטערנז, קאָמפּאַניעס קענען מאַכן ינפאָרמד דיסיזשאַנז וועגן פּרייסינג סטראַטעגיעס, פּראָדוקט פּלייסמאַנט און ריזיקירן פאַרוואַלטונג. דערצו, גרויס דאַטן אַידס אין קונה דינסט דורך אָרגאַנייזינג און אַנאַלייזינג קונה באַמערקונגען. דערקענען ריפּעטיטיוו טענות אַלאַוז קאָמפּאַניעס צו געשווינד אַדרעס ישוז.

אן אנדער באַטייטיק פּראַל פון גרויס דאַטן אין די טראַקינג אינדוסטריע איז די וישאַלט פון וועהיקלעס. טראַדיציאָנעל אַפּראָוטשיז צו פאָרמיטל וישאַלט אָפט פאַרלאָזנ אויף פּרידיטערמינד סקעדזשולז, וואָס קען נישט אַקיעראַטלי פאַרטראַכטנ זיך די קראַנט צושטאַנד פון די ויסריכט. גרויס דאַטן ינייבאַלז אַ יבעררוק צו פּרידיקטיוו וישאַלט, ווו דיסיזשאַנז זענען באזירט אויף די פאַקטיש פאָרשטעלונג פון וועהיקלעס, דיטעקטאַד דורך דאַטן אַנאַליטיקס. דער צוגאַנג ינשורז בייַצייַטיק ינטערווענטשאַנז, רידוסינג די ליקעליהאָאָד פון ברייקדאַונז און יקסטענדינג די לעבן פון די פליט. 

ימפּלאַקיישאַנז פון טראַקינג און גרויס דאַטן

ברייט אַפּלאַקיישאַנז פֿאַר גרויס דאַטן נוצן אין די טראַקינג און פרייט אינדוסטריע קען אַרייַננעמען:

• ענכאַנסט ינטאַגריישאַן פון אַי מיט טראַקינג פליץ, וואָס פירן צו מער עפעקטיוו און אָטאַנאַמאַס וועהיקלעס וואָס קענען אַדאַפּט זיך צו פאַרשידן סינעריאָוז.
• אַנטוויקלונג פון ספּעשאַלייזד ינפראַסטראַקטשער, אַרייַנגערעכנט סענסער-יקוויפּט כייווייז, צו שטיצן IoT טעכנאָלאָגיע אין טראַקינג, ימפּרוווינג פאַקטיש-צייט מאָניטאָרינג און דאַטן זאַמלונג.
• געוואקסן ינוועסמאַנט אין טעלעמאַטיקס און גרויס דאַטן פאַרוואַלטונג ווייכווארג דורך צושטעלן קייט קאָמפּאַניעס, פאָוקיסינג אויף סייבערסעקוריטי צו באַשיצן קעגן טרעץ וואָס קען צעשטערן טראַנספּערטיישאַן נעטוואָרקס.
• רעדוקציע אין ימישאַנז פון די טראַקינג אינדוסטריע ווי גרויס דאַטן ינייבאַלז מער עפעקטיוו מאַרשרוט אַפּטאַמאַזיישאַן און די נוצן פון אָטאַנאַמאַס וועהיקלעס ראַדוסאַז ברענוואַרג אָדער עלעקטרע קאַנסאַמשאַן.
• פּאָטענציעל פאַרגרעסערן אין די קוילעלדיק נוצן פון טראַנספּערטיישאַן נעטוואָרקס ווי זיי ווערן מער עפעקטיוו, עפשער אָפסעטטינג די ינווייראַנמענאַל בענעפיץ פון ימישאַן רידאַקשאַנז.
• שאַפונג פון נייַע אַרבעט ראָלעס פאָוקיסט אויף דאַטן אַנאַליסיס, סייבערסעקוריטי און אַי פאַרוואַלטונג אין די טראַקינג און לאַדזשיסטיקס סעקטאָרס.
• ענדערונגען אין טראַקינג געשעפט מאָדעלס, עמפאַסייזינג דאַטן-געטריבן באַשלוס-מאכן און טעכנאָלאָגיע ינטאַגריישאַן, לידינג צו כייטאַנד פאַרמעסט און כידעש אין די אינדוסטריע.

פֿראגן צו באַטראַכטן

• ווי אַנדערש טאָן איר טראַכטן גרויס דאַטן קענען פֿאַרבעסערן פרייט באַדינונגס?
• ווי קענען IoT און AI טוישן ווי סכוירע זענען איבערגעגעבן אין די ווייַטער פינף יאָר?