Pasar Layanan Data dan Teknologi Besar: Pengambilan Pembuatan Bahan Bakar Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

Data besar telah disebut-sebut sebagai transformasi besar berikutnya dalam analisis data global dan manajemen. Bisnis di seluruh dunia telah memasukkan data besar dalam operasi mereka untuk memahami data yang tampak banyak yang dihasilkan secara konsisten. Penerapan teknologi dan layanan data besar telah berkembang dengan pesat di antara industri pengguna akhir. Karena data besar menjadi lebih umum, dan integrasi dengan cloud dan kecerdasan buatan menjadi lebih ramping, pertumbuhan lebih lanjut diproyeksikan. Menurut laporan yang baru-baru ini diterbitkan, pasar teknologi dan layanan data global besar siap mencapai valuasi lebih dari US $ 184 miliar.

Pengambilan Keputusan Berbasis Data Terus Adopsi Bahan Bakar Teknologi dan Layanan Data Besar

Selama bertahun-tahun, ada pergeseran signifikan dalam bagaimana bisnis mengambil keputusan bisnis yang penting. Asumsi dan pengumpulan data intelijen tradisional telah memberi jalan untuk pengambilan keputusan berdasarkan fakta dan berbasis fakta yang telah memajukan penyebab untuk mengadopsi solusi data besar. Perubahan status-quo telah menjadi salah satu faktor kunci untuk semakin berkembangnya adopsi teknologi dan layanan data besar di berbagai industri pengguna akhir. Karena semakin banyak bisnis yang menyadari keuntungan dari data besar dalam pengambilan keputusan, sangat mungkin bahwa adopsi teknologi dan layanan data besar akan tumbuh dengan kecepatan tetap dalam jangka pendek dan panjang.

Informasi analisis data besar membawa ke depan juga membantu bisnis menjembatani tantangan yang terkait dengan kelincahan dan pemberdayaan pemangku kepentingan. Bisnis secara tradisional menghadapi tugas berat dalam hal menemukan keseimbangan yang sulit dipahami antara kelincahan dan desentralisasi. Menghitung dalam opini semua orang sebelum membuat keputusan besar telah menjadi fokus utopis dari bisnis, namun, itu juga datang dengan risiko memperlambat proses pengambilan keputusan dalam lingkungan yang hiper-kompetitif. Kerangka RACI, yang telah dirujuk oleh bisnis untuk mengurangi ambiguitas dalam memilih otoritas yang tepat dalam pengambilan keputusan menjadi lebih mudah untuk dinavigasi karena akses ke data membuat proses pengambilan keputusan keseluruhan menjadi urusan yang mulus.

Integrasi Big Data dengan Kecerdasan Bisnis Tradisional – Langkah ke Depan?

Integrasi teknologi dan layanan data besar dengan kecerdasan bisnis tradisional sedang dilihat sebagai jalan ke depan untuk bisnis yang berfokus pada pengambilan keputusan berdasarkan fakta secara cepat dan peningkatan dalam pengalaman pelanggan. Intelijen bisnis telah menjadi alat yang dapat diandalkan bagi perusahaan untuk memahami audiens target mereka lebih dekat; Namun, waktu penyelesaian yang tinggi tetap menjadi penghalang. Penggabungan data besar telah mengurangi tantangan ini sampai batas tertentu, yang pada gilirannya telah memicu adopsi di antara pengguna akhir. Di masa depan, sangat mungkin data besar dan intelijen bisnis akan menjadi sangat terjalin.

Industri Perbankan, Jasa Keuangan, dan Asuransi (BFSI) Terus Berlanjut di Forefront of Adoption

Meskipun adopsi teknologi dan layanan data besar telah meresap, sektor BFSI tetap berada di garis depan adopsi sejak hari-hari awal data besar. Besarnya volume data yang dihasilkan setiap hari di industri BFSI telah mengharuskan penerapan solusi pemantauan, pengumpulan, dan analisis data secara holistik. Beberapa tantangan utama yang dihadapi sektor BFSI saat ini termasuk identifikasi penipuan, data tidak terorganisir, dan inefisiensi operasional. Dimasukkannya teknologi dan layanan data besar telah membantu meringankan sebagian dari tantangan ini untuk sebagian besar. Di balik perbaikan ini, ada penetrasi data besar yang signifikan di sektor BFSI. Menurut perkiraan saat ini, pendapatan yang dihasilkan dari adopsi teknologi dan layanan data besar kemungkinan akan mencapai lebih dari US $ 33 miliar dalam hal pendapatan pada tahun 2026.

Pencantuman Teknologi dan Layanan Data Besar yang Mendapat Tanah di Sektor Perawatan Kesehatan

Data besar memiliki potensi besar dalam industri perawatan kesehatan, dengan para pendukung menggembar-gemborkan manfaat mulai dari prediksi epidemi dan mengurangi biaya perawatan. Meskipun catatan kesehatan elektronik (EHR) telah menjadi pokok di sektor kesehatan cukup lama, keampuhan mereka terbatas pada riwayat medis pasien. Data besar, di sisi lain, menjanjikan analisis data komprehensif dan holistik yang dapat membantu penyedia layanan kesehatan dalam mengelola volume data yang sangat besar. Wawasan yang ditawarkan melalui penyertaan teknologi dan layanan data besar dapat membantu penyedia layanan kesehatan meningkatkan profitabilitas, sekaligus meningkatkan perawatan yang diterima orang.

Big Data in Governance: Membantu Pembuat Kebijakan Membuat Keputusan Bisnis yang Lebih Baik

Selain adopsi yang tumbuh di sektor swasta, teknologi dan layanan besar juga dimasukkan dalam pemerintahan dan administrasi. Pemerintah di seluruh dunia memiliki tugas besar untuk mengumpulkan banyak data tentang ratusan juta orang. Pengumpulan data, dan organisasinya menghabiskan ratusan juta dolar dalam pengeluaran pemerintah. Meskipun data besar tidak dapat sepenuhnya mengganti proses manual dan fisik di semua negara, integrasinya dengan praktik pengumpulan data tradisional dapat membantu pengumpulan data yang mulus dan lebih cepat.

Secara keseluruhan, prospek masa depan teknologi dan layanan data besar tampak cerah, dan pengadopsiannya yang cepat di berbagai industri pengguna akhir dapat berkontribusi lebih jauh bagi pertumbuhan pasar di seluruh dunia.

 Banyak Penggunaan Bahan Pendukung Bangunan

Penggunaan bahan pendukung dalam konstruksi adalah salah satu topik dasar yang tercakup dalam rencana strategis dan prosedur teknis. Bahan-bahan ini berfungsi sebagai pembantu sementara untuk ereksi, remediasi, dan penggantian bahan dan struktur. Ini juga berfungsi untuk menahan komponen bangunan di tempat, dan keselamatan kritisnya sangat tergantung pada daya tahan dan stabilitasnya.

Ada berbagai jenis bahan pendukung dengan komposisi dan variasi ukuran yang berbeda. Pertama, Anda perlu tahu bahan apa yang dibuat untuk mengukur kemampuannya untuk memegang dengan kuat dan efektif. Juga bijaksana untuk memastikan pengukuran struktur bangunan untuk mendapatkan dukungan yang akan melakukan pekerjaan dengan baik baik restor maupun laksity. Beberapa cadangan mungkin diperlukan jika berat tidak dapat ditopang oleh satu struktur saja.

Jenis Bahan Dukungan.

Acrow – Yang paling serbaguna dari semuanya. Secara umum dikenal sebagai dukungan paling sederhana dan tercepat untuk digunakan. Beknya adalah untuk mempertahankan dukungan untuk lantai beton, balok, dinding, tangga dan kolom.

Titan Super – Mampu menahan beban delapan kali berat rekan bajanya.

Tilt – Jenis pencadangan push-pull yang cocok untuk aplikasi beban berat.

Mini Tri – Sistem cadangan beban berat yang memiliki kapasitas hingga 125kN. Mini Tri memiliki soket sekrup yang memungkinkan penyesuaian yang bagus. Ringan, ekonomis dan tidak memerlukan kunci pas.

Tri-shore – Sistem pendukung cadangan berat yang memiliki kapasitas hingga 178kN. Hal ini mampu mendukung beban berat dan ketinggian substansial. Ini juga memiliki jack sekrup untuk penyesuaian yang baik. Ini ekonomis untuk digunakan, dan memiliki segmen yang dapat dipertukarkan.

Mono – Sistem cadangan berat yang memiliki kapasitas hingga 300kN. Dan sama seperti Tri-shore, ia juga mampu menopang beban berat dan tinggi yang substansial. Ia juga memiliki sekrup jack yang dapat Anda gunakan untuk penyesuaian halus. Ini adalah ekonomi, memiliki segmen yang dapat dipertukarkan, dan segmen menengahnya tersedia dalam tiga panjang dengan konektor aksi cepat.

Aksesoris Cadangan.

Needle Beams and Grillage Beams – Jarum balok digunakan untuk membuat cadangan dan membutuhkan aplikasi. Ini tersedia dalam berbagai ukuran dan ukuran. Scan sinar Grillage digunakan pada pondasi berkualitas buruk untuk menyebarkan beban berat.

Sleepers – Ini digunakan pada formasi yang berbeda sebagai struktur grid membentuk alas dasar atau pelat tunggal untuk mendukung dan membubarkan beban pada berbagai permukaan.

Sistem Cadangan Universal.

Sistem Universal 30 – Sistem ini lebih efisien daripada tentara bekisting. Ini memiliki toleransi aksial yang aman dari 30 ton.

Universal System 60 memiliki toleransi beban aksial nominal yang aman sebesar 60 ton dan memiliki sistem standar yang sangat fleksibel yang terdiri dari kawat gigi, grill, balok jarum dan lingkup komponen aksesori yang luas. Sistem 60 dapat disusun dengan sistem 30 untuk mengakomodasi struktur yang berbeda.