Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел рассматривает основные аспекты определения больших данных и их ключевые характеристики, обозначенные концепцией 5V. Подробно анализируются объем, скорость, разнообразие, достоверность и ценность данных, а также влияние этих характеристик на управление данными в контексте бизнеса.

В этом разделе рассматривается классификация больших данных по различным критериям, таким как типы (структурированные, полуструктурированные и неструктурированные) и источники (социальные сети, сенсоры и т.д.). Это поможет читателям глубже понять сущность больших данных и их применение.

В этом разделе сосредоточено внимание на практическом применении больших данных в маркетинге: от оптимизации рекламных кампаний до анализа поведения потребителей. Приведены яркие примеры успешных кейсов использования

Данный раздел посвящен применению больших данных в здравоохранении: от мониторинга состояния пациентов до прогнозирования вспышек заболеваний. Здесь рассматриваются успешные примеры использования технологий в медицине.

Раздел исследует влияние больших данных на финансовый сектор, включая оценку рисков, предотвращение мошенничества и улучшение обслуживания клиентов через аналитику данных.

Данный раздел посвящен применению больших данных в торговых предприятиях с акцентом на оптимизацию процессов управления запасами и прогнозирования потребительского спроса через анализ клиентских предпочтений.

Этот заключительный раздел подводит итоги применения больших данных в транспортной отрасли, акцентируя внимание на новых технологиях (таких как IoT), которые меняют подходы к управлению движением, повышают безопасность перевозок и улучшают логистику.

Раздел посвящен методам сбора и хранения больших данных. Он охватывает инновационные технологии, такие как облачные вычисления и базы данных NoSQL, которые позволяют эффективно управлять большими объемами информации.

Этот раздел описывает современные инструменты анализа больших данных, включая программное обеспечение для визуализации, машинного обучения и статистического анализа. Упор делается на то, как эти инструменты помогают исследовать огромные объемы информации.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.