Comment la science des données remodèle les industries

À l’ère de l’information, la science des données est devenue la pierre angulaire de l’innovation et de l’efficacité dans de nombreux secteurs. Interdisciplinaire par nature, la science des données – une confluence de statistiques, d'informatique et d'expertise dans un domaine – change tout, depuis les opérations d'une entreprise jusqu'à la prise de décision et aux interactions avec les clients. Non pas que le boom de la science des données soit simplement une nouvelle tendance parmi d’autres ; cela indique plutôt un changement de paradigme qui change et forme de nombreuses industries différentes, avec des informations jamais disponibles auparavant.

Dans cet article, nous allons approfondir l'essence de la science des données : voir à quel point elle a radicalement changé ou apporté une valeur significative à diverses industries à travers le monde et présenter des conseils pratiques aux entreprises qui n'en sont qu'à l'aube de libérer son potentiel. .

Bases de la science des données

Selon une définition, la science des données « est un domaine utilisé pour extraire des connaissances à partir de données ; il utilise des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, des sciences de l'information, de l'informatique et d'autres domaines. Ils se concentrent sur le dessin du modèle et la réalisation de prédictions avec les données structurées et non structurées en question ».

L'une des idées centrales qui déterminent l'élaboration de la science des données est le cycle de vie en 5 étapes, qui comprend la préparation, l'analyse, la modélisation et l'interprétation des données, suivies par l'intégration de solutions basées sur les données dans le déploiement et la surveillance. Ces technologies constituent l’essence même de la science des données avancée en raison de leur capacité à transformer des données brutes en informations applicables dans un certain contexte.

C'est la concrétisation et l'application desdits principes du cycle de vie de la science des données sur lesquels tout data scientist industriel soucieux de l'utilisation stratégique des bases de données connaît ses succès. Ce cycle de vie est important car il garantit l'efficacité de la collecte de données grâce à l'application des informations issues des projets de science des données.

L'impact de la science des données sur diverses industries

1. Industrie hôtelière

La personnalisation est un moyen clé pour améliorer l’expérience client. Le meilleur exemple de personnalisation de la science des données se trouve dans l’industrie hôtelière, où une analyse préalable est prise en compte pour de nombreuses configurations et paramètres de recommandation de chambres, de restaurants et de nombreux autres services en fonction du comportement des clients précédents.

Une étape concrète et concrète pour les hôteliers pourrait consister à orchestrer des algorithmes de science des données avec leurs systèmes de réservation afin que les prix fluctuent de manière dynamique en fonction de la demande, ainsi que des prix des concurrents et de quelques autres variables externes. Une telle approche contribuerait non seulement aux profits mais aussi à la satisfaction du client car, avec des prix flexibles et changeants, elle pourrait être utilisée à la fois par l'hôtel et par les clients.

Défis et solutions : Les deux défis clés du secteur sont les problèmes de confidentialité des données et le besoin extrême de professionnels du conseil qualifiés en science des données. Les hôtels peuvent aborder le problème en appliquant des politiques de gouvernance des données très strictes et en les soutenant par des mesures telles que la création de nombreuses compétences internes via des cours de formation ou des partenariats avec des sociétés de services qui travaillent dans le domaine de la science des données.

2. Industrie aéro-nautique

Dans l’aviation, la science des données a été identifiée comme le domaine dans lequel une compagnie aérienne peut tirer de la valeur sous la forme d’un service client plus efficace. Des résultats potentiels sont offerts dans l'utilisation de la gestion des revenus par les compagnies aériennes, l'optimisation des itinéraires aériens et la maintenance prédictive pour réduire les coûts et améliorer la sécurité. Par exemple, des API sur toutes les données de vol qui permettent à la compagnie aérienne de modifier ses tarifs en temps réel en fonction des nouvelles informations disponibles auprès des prévisionnistes de la demande.

Mise en œuvre stratégique : les compagnies aériennes peuvent bénéficier davantage de la science des données en ce qui concerne l'analyse des commentaires des clients et des sentiments des médias sociaux concernant l'amélioration de leurs offres de services. Il est tout aussi utile qu'un prédicteur concernant les problèmes de maintenance à l'avance afin qu'elle ne soit pas retardée ou annulée pour ces transporteurs.

3. Industrie de la santé

Cela s’avérerait très bénéfique pour le secteur de la santé, depuis l’amélioration des soins et des diagnostics aux patients jusqu’à la fabrication plus rapide des traitements, etc. Par exemple, lorsque l’apprentissage automatique est appliqué pour établir des diagnostics avec la fonctionnalité, cela réduira le délai. Par exemple, la combinaison des dossiers de santé électroniques (DSE) peut être utilisée pour anticiper les problèmes de santé avant qu'ils ne deviennent graves, ce qui permet de réduire les coûts et d'améliorer les résultats des patients en matière d'analyse prédictive.

Approches innovantes : les prestataires de soins de santé peuvent installer des dispositifs IoT pour assurer une surveillance 24 heures sur 24, ce qui les amène à improviser en temps réel dans les plans de traitement formulés grâce à la collecte continue de données ; d’énormes données sont ainsi capturées, ce qui révèle le rôle majeur d’une société de services en science des données pour changer la façon dont les soins aux patients sont administrés.

4. Industrie financière

Cela conduit, au sein de la direction financière, à la gestion des risques, à la détection des fraudes et à la personnalisation des expériences clients. Pour la science des données, le trading algorithmique permet le trading de la science des données dans le cadre de stratégies complexes basées sur des modèles prédictifs. Des décisions rapides basées sur des analyses en temps réel peuvent être rendues possibles grâce à l'adoption de technologies de science des données dans leur infrastructure par diverses institutions financières.

Techniques d'optimisation : cela devient l'une des étapes les plus critiques lorsque les sociétés financières utilisent l'apprentissage automatique pour détecter la fraude. Diverses techniques d'optimisation traitent les données commerciales pour tenter de détecter des modèles irréguliers indiquant un événement frauduleux.

5. Vente au détail et commerce électronique

En échange et dans le commerce électronique, beaucoup plus de clients peuvent s'engager dans la science des données, ce qui entraîne une amélioration de l'efficacité opérationnelle de l'entreprise. Les commerçants sont en mesure d'offrir à leurs clients des expériences d'achat sur mesure qui contribuent considérablement à améliorer la satisfaction et la fidélité. Il s'agit notamment de l'analyse du panier de consommation, de la classification des attitudes des sentiments des clients et de l'analyse des sentiments via les médias sociaux.

6. Secteur manufacturier

Stratégies centrées sur le client : grâce à l'analyse prédictive, les détaillants sont en mesure de sensibiliser leur gestion des prix et des stocks afin de garantir qu'ils optimisent leur réponse à la demande des clients sans ajouter plus de stock que nécessaire à la rentabilité.

La science des données contribue à la maintenance prédictive, au contrôle qualité et à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement dans le secteur manufacturier.

En d’autres termes, l’efficacité pourrait être grandement améliorée en utilisant l’analyse du Big Data dans le secteur manufacturier afin de réduire les gaspillages et les temps d’arrêt. Ce type de stratégie basée sur les données soutient le lancement d'usines intelligentes, où l'augmentation de la productivité et le maintien des capacités sont réalisés grâce à l'automatisation et à la surveillance en temps réel, montrant ainsi comment la science des données change le monde de la fabrication.

7. Énergie et services publics

Cela montre clairement que le secteur de l'énergie et des services publics peut utiliser les industries de la science des données pour effectuer des opérations efficacement ainsi qu'une gestion durable des ressources. L'analyse prédictive apporte une maintenance proactive, tandis que la science des données peut fournir des technologies permettant une meilleure utilisation de la distribution et de la consommation d'énergie. Le tableau suivant a rassemblé les cas d'utilisation réels des résultats de la science des données.

Étapes pratiques avec exemples

Le potentiel à venir est passionnant pour les industries prêtes à relier les données et le progrès. Le chemin à parcourir est optimiste pour les âmes curieuses qui sont prêtes à découvrir le potentiel illimité des informations basées sur les données pour réaliser de sérieux progrès et réussir.

Conclusion

Cela ne signifie pas seulement économiser de l’argent, mais aussi atteindre des objectifs de développement durable, qui montrent clairement, de manière très concrète, à quel point ces sciences des données sont importantes pour améliorer et renforcer le paysage énergétique.

En conclusion, l’application légitime de la science des données révolutionne les paysages industriels avec les dernières réponses aux mêmes vieilles questions. Il va sans dire qu’une intégration stratégique appropriée de ces technologies de science des données, allant de l’expérience client à l’optimisation des opérations, devient essentielle pour une croissance et une innovation durables. Pour ces organisations qui réfléchissent à ce parcours de transformation, un bon partenaire de conseil en science des données est en mesure d’offrir l’expertise et les connaissances appropriées pour naviguer avec succès dans les complexités de l’imploration de la science des données.