Come la scienza dei dati sta rimodellando le industrie

Nell’era dell’informazione, la scienza dei dati è diventata la pietra angolare dell’innovazione e dell’efficienza in molti settori. Interdisciplinare per sua natura, la scienza dei dati, una confluenza di statistica, informatica e competenze di settore, cambia tutto, dalle operazioni di un'azienda al processo decisionale e alle interazioni con i clienti. Non che il boom della scienza dei dati sia solo un’altra nuova tendenza; indica piuttosto un cambiamento di paradigma che sta cambiando e formando molti settori diversi, con alcune intuizioni mai disponibili prima.

In questo articolo, approfondiremo l'essenza della scienza dei dati: per vedere come è cambiata radicalmente o come ha apportato un valore significativo a vari settori in tutto il mondo e presenteremo linee guida attuabili per le aziende che sono solo agli albori di sbloccarne il potenziale. .

Nozioni di base sulla scienza dei dati

Secondo una definizione, la scienza dei dati “è un campo utilizzato per estrarre conoscenza dai dati; utilizza tecniche e teorie tratte da molti campi nel contesto della matematica, statistica, scienza dell'informazione, informatica e dominio disciplinare. Si concentrano sul tracciare il modello e fare previsioni con i dati strutturati e non strutturati in questione”.

Una delle idee centrali che determinano la definizione della scienza dei dati è il ciclo di vita in 5 fasi, che include preparazione, analisi, modellazione e interpretazione dei dati, seguiti dall'implementazione e monitoraggio di soluzioni basate sui dati. Queste tecnologie rappresentano l’essenza stessa della scienza dei dati avanzata grazie alla loro capacità di trasformare i dati grezzi in informazioni applicabili in un determinato contesto.

È la concretizzazione e l'applicazione di detti principi del ciclo di vita della scienza dei dati su cui ogni scienziato dei dati industriali intento all'uso strategico dei database trova i suoi successi. Questo ciclo di vita è importante perché garantisce l'efficienza dalla raccolta dei dati attraverso l'applicazione delle informazioni provenienti dai progetti di data science.

L'impatto della scienza dei dati su diversi settori

1. Settore alberghiero

La personalizzazione è un mezzo fondamentale per migliorare l’esperienza degli ospiti. Il miglior esempio di personalizzazione basata sulla scienza dei dati può essere trovato nel settore alberghiero, dove viene presa in considerazione l'analisi preventiva per molte configurazioni e impostazioni di consigli sulle camere, strutture per la ristorazione e molti altri servizi attraverso il comportamento precedente degli ospiti.

Un passo pratico e attuabile per gli albergatori potrebbe essere quello di orchestrare algoritmi di data science con i loro sistemi di prenotazione in modo che i prezzi fluttuino dinamicamente con la domanda, insieme ai prezzi della concorrenza e ad alcune altre variabili esterne. Un simile approccio contribuirebbe non solo ai profitti ma anche alla soddisfazione del cliente perché, con prezzi flessibili e variabili, potrebbe essere utilizzato sia dall'hotel che dai clienti.

Sfide e soluzioni: due sfide chiave nel settore sono le questioni relative alla privacy dei dati e l’estrema necessità di professionisti qualificati nella consulenza in materia di scienza dei dati. Gli hotel possono affrontare il problema applicando politiche di governance dei dati molto rigorose e supportandole con misure come la creazione di ampie competenze interne attraverso corsi di formazione o legami con società di servizi che lavorano nel campo della scienza dei dati.

2. Industria aeronautica

Nel settore dell’aviazione, la scienza dei dati è stata identificata come l’area in cui una compagnia aerea può trarre valore sotto forma di un servizio clienti più efficace. I risultati potenziali sono offerti nell’uso della gestione delle entrate da parte delle compagnie aeree, nell’ottimizzazione delle rotte di volo e nella manutenzione predittiva per ridurre i costi e migliorare la sicurezza. Ad esempio, API su tutti i dati di volo che consentono alla compagnia aerea di modificare i propri prezzi in tempo reale in relazione alle nuove informazioni disponibili dai previsori della domanda.

Implementazione strategica: le compagnie aeree possono trarre ulteriori vantaggi dalla scienza dei dati per quanto riguarda l’analisi del feedback dei clienti e del sentiment sui social media relativo al miglioramento delle loro offerte di servizi. È altrettanto utile come predittore in anticipo sui problemi di manutenzione in modo che non subisca ritardi o venga annullato per tali vettori.

3. Industria sanitaria

Ciò si rivelerebbe di grande beneficio per il settore sanitario, dal miglioramento della cura e della diagnosi dei pazienti alla produzione più rapida dei trattamenti e così via. Ad esempio, quando si applica l’apprendimento automatico per effettuare diagnosi con la funzionalità, si ridurrà il limite di tempo. Ad esempio, la combinazione di cartelle cliniche elettroniche (EHR) può essere utilizzata per prevedere i problemi sanitari prima che diventino seri, risparmiando sui costi e migliorando i risultati dei pazienti rispetto all’analisi predittiva.

Approcci innovativi: gli operatori sanitari possono installare dispositivi IoT per mantenere un monitoraggio 24 ore su 24, che li porta all'improvvisazione in tempo reale nei piani di trattamento formulati attraverso la raccolta continua di dati; Vengono così acquisiti enormi dati, che rivelano il ruolo principale di una società di servizi di data science nel cambiare il modo in cui viene amministrata la cura dei pazienti.

4. Industria finanziaria

Ciò porta, nel dipartimento finanziario, alla gestione del rischio, al rilevamento delle frodi e alla personalizzazione dell'esperienza del cliente. Per la scienza dei dati, il trading algoritmico consente il trading della scienza dei dati in strategie complesse basate su modelli predittivi. Decisioni rapide basate sull’analisi in tempo reale possono essere rese possibili dall’adozione di tecnologie di data science nella loro infrastruttura da parte di vari istituti finanziari.

Tecniche di ottimizzazione: diventa uno dei passaggi più critici quando le società finanziarie utilizzano l’apprendimento automatico per rilevare le frodi. Varie tecniche di ottimizzazione elaborano i dati aziendali nel tentativo di individuare modelli irregolari che indicano l'evento fraudolento.

5. Vendita al dettaglio ed e-commerce

In cambio dell’e-commerce, molti più clienti possono dedicarsi alla scienza dei dati e, con essa, si registra un miglioramento dell’efficienza operativa dell’azienda. I commercianti sono in grado di offrire esperienze di acquisto su misura ai propri clienti che aiutano in modo significativo a migliorare la soddisfazione e la fedeltà, tra cui l'analisi del paniere di mercato, la classificazione attitudinale dei sentimenti dei clienti e l'analisi del sentiment attraverso i social media.

6. Settore manufatturiero

Strategie incentrate sul cliente: con l'aiuto dell'analisi predittiva, i rivenditori sono in grado di sensibilizzare la gestione dei prezzi e dell'inventario in modo da garantire l'ottimizzazione nel soddisfare la domanda dei clienti senza aggiungere più scorte di quelle necessarie per la redditività.

La scienza dei dati contribuisce alla manutenzione predittiva, al controllo di qualità e all'ottimizzazione della catena di fornitura nella produzione.

In altre parole, l’efficienza potrebbe essere notevolmente migliorata utilizzando l’analisi dei big data nella produzione al fine di ridurre gli sprechi e i tempi di inattività. Questo tipo di strategia basata sui dati supporta l’avvio di fabbriche intelligenti, dove l’aumento della produttività e il sostentamento delle capacità avvengono attraverso l’automazione e il monitoraggio in tempo reale, mostrando così come la scienza dei dati sta cambiando il mondo della produzione.

7. Energia e Utilità

Mostra chiaramente che il settore dell’energia e dei servizi pubblici può utilizzare le industrie della scienza dei dati per eseguire operazioni in modo efficiente insieme a una gestione sostenibile delle risorse. L’analisi predittiva porta con sé una manutenzione proattiva, mentre la scienza dei dati può fornire tecnologie per un uso migliore della distribuzione e del consumo di energia. La tabella seguente ha raccolto i casi d'uso reali dei risultati della scienza dei dati.

Passaggi pratici con esempi

Il potenziale futuro è entusiasmante per le industrie pronte a collegare il nesso tra dati e progresso. La strada da percorrere è ottimistica per le anime curiose che sono pronte a scoprire il potenziale illimitato delle intuizioni basate sui dati per realizzare seri progressi e successi.

Conclusione

Ciò non significa solo risparmiare denaro, ma anche obiettivi di sostenibilità, che mostrano chiaramente, in modo molto concreto, come queste scienze dei dati siano importanti per rendere il panorama energetico migliore e più difficile.

In conclusione, la corretta applicazione della scienza dei dati sta rivoluzionando il panorama industriale con le risposte più recenti alle stesse vecchie domande. Inutile dire che un’adeguata integrazione strategica di tali tecnologie di data science, che vanno dalle esperienze dei clienti all’ottimizzazione delle operazioni, diventa essenziale per la crescita e l’innovazione sostenibili. Per le organizzazioni che stanno pensando a questo percorso di trasformazione, un buon partner di consulenza in data science è in grado di offrire le competenze e gli approfondimenti giusti per affrontare le complessità legate all'implementazione della data science con buoni risultati.