데이터 과학이 산업을 어떻게 재편하고 있는지

정보화 시대에 데이터 과학은 여러 분야에서 혁신과 효율성의 초석이 되었습니다. 본질적으로 학제간 데이터 과학(통계, 컴퓨터 과학 및 도메인 전문 지식의 융합)은 비즈니스 운영부터 의사 결정 및 고객 상호 작용에 이르기까지 모든 것을 변화시킵니다. 데이터 과학 붐이 단지 또 하나의 새로운 트렌드인 것은 아닙니다. 오히려 이는 이전에는 결코 얻을 수 없었던 몇 가지 통찰력을 통해 다양한 산업을 변화시키고 형성하는 패러다임 전환을 나타냅니다.

이 글에서 우리는 데이터 과학의 본질을 깊이 탐구할 것입니다. 데이터 과학이 전 세계의 다양한 산업에 얼마나 극적으로 변화했거나 중요한 가치를 가져왔는지 확인하고 잠재력을 발휘하기 시작하는 기업을 위한 실행 가능한 지침을 제시할 것입니다. .

데이터 과학 기초

정의에 따르면, 데이터 과학은 “데이터에서 지식을 추출하는 데 사용되는 분야입니다. 수학, 통계, 정보 과학, 컴퓨터 과학 및 주제 영역의 맥락 내에서 다양한 분야에서 가져온 기술과 이론을 사용합니다. 그들은 패턴을 그리고 문제의 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 사용하여 예측하는 데 중점을 둡니다.”

데이터 과학의 형성을 결정하는 핵심 아이디어 중 하나는 데이터 준비, 분석, 모델링 및 해석을 포함하고 데이터 기반 솔루션을 배포 및 모니터링에 도입하는 5단계 수명주기입니다. 이러한 기술은 원시 데이터를 특정 상황에 적용할 수 있는 정보로 변환하는 기능으로 인해 고급 데이터 과학의 핵심입니다.

모든 산업 데이터 과학자가 데이터베이스의 전략적 사용에 관심을 갖는 것은 앞서 언급한 데이터 과학 수명 주기 원칙을 구체화하고 적용하는 것입니다. 이 수명주기는 데이터 과학 프로젝트의 통찰력을 적용하여 데이터 수집의 효율성을 보장하기 때문에 중요합니다.

데이터 과학이 다양한 산업에 미치는 영향

1. 호텔 산업

개인화는 고객 경험을 향상시키는 핵심 수단입니다. 데이터 과학 개인화의 가장 좋은 예는 호텔 산업에서 찾을 수 있습니다. 여기서는 이전 고객 행동을 통해 많은 객실 추천 설정 및 설정, 식사 시설 및 기타 여러 서비스에 대한 사전 분석이 고려됩니다.

호텔리어가 실행 가능하고 실용적인 단계 중 하나는 데이터 과학 알고리즘을 예약 시스템과 함께 조정하여 가격이 경쟁업체 가격 및 기타 몇 가지 외부 변수와 함께 수요에 따라 동적으로 변동하도록 하는 것입니다. 이러한 접근 방식은 가격이 유연하고 변하기 때문에 호텔과 고객 모두가 사용할 수 있기 때문에 이익뿐만 아니라 고객 만족에도 기여할 것입니다.

과제 및 솔루션: 업계의 두 가지 주요 과제는 데이터 개인 정보 보호 문제와 숙련된 데이터 과학 컨설팅 전문가의 극도의 필요성입니다. 호텔은 매우 엄격한 데이터 거버넌스 정책을 시행하고 교육 과정을 통해 충분한 사내 기술을 창출하거나 데이터 과학 분야에서 일하는 서비스 회사와의 제휴 등의 조치를 통해 이를 지원함으로써 문제에 접근할 수 있습니다.

2. 항공 산업

항공 분야에서 데이터 과학은 항공사가 보다 효과적인 고객 서비스를 통해 가치를 창출할 수 있는 영역으로 확인되었습니다. 항공사의 수익 관리, 비행 경로 최적화, 예측 유지 관리를 통해 비용 절감 및 안전성 향상에 대한 전망 있는 결과를 제공합니다. 예를 들어 항공사가 수요 예측자의 새로운 통찰력과 관련하여 실시간으로 가격을 변경할 수 있도록 하는 모든 비행 데이터에 대한 API입니다.

전략적 구현: 항공사는 서비스 제공 개선과 관련된 고객 피드백 및 소셜 미디어 감정 분석과 관련하여 데이터 과학을 통해 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 이는 유지 관리 문제를 미리 예측하여 해당 운송업체에 대한 지연이나 취소를 방지하는 데에도 유용합니다.

3. 건강산업

이는 환자 치료 및 진단 개선에서부터 치료제 제조 속도 향상에 이르기까지 의료 부문에 큰 이점이 될 것입니다. 예를 들어 해당 기능을 진단할 때 머신러닝을 적용하면 시간 제한이 단축된다. 예를 들어, 전자 건강 기록(EHR)의 결합은 건강 문제가 심각해지기 전에 이를 예측하여 예측 분석과 관련하여 비용을 절감하고 환자 결과를 향상시킬 수 있습니다.

혁신적인 접근 방식: 의료 서비스 제공자는 24시간 모니터링을 유지하기 위해 IoT 장치를 설치할 수 있으며, 이를 통해 지속적인 데이터 수집을 통해 수립된 치료 계획을 실시간으로 즉흥적으로 수립할 수 있습니다. 따라서 엄청난 양의 데이터가 수집되며, 이는 환자 치료 관리 방식을 바꾸는 데이터 과학 서비스 회사의 주요 역할을 보여줍니다.

4. 금융산업

이는 재무 부서에서 위험 관리, 사기 탐지, 고객 경험 개인화로 이어집니다. 데이터 과학의 경우 알고리즘 거래를 통해 예측 모델을 기반으로 하는 복잡한 전략으로 데이터 과학 거래를 수행할 수 있습니다. 다양한 금융 기관의 인프라에 데이터 과학 기술을 도입하면 실시간 분석을 기반으로 한 빠른 의사결정이 가능해집니다.

최적화 기술: 이는 금융 회사가 사기를 탐지하기 위해 기계 학습을 사용할 때 가장 중요한 단계 중 하나가 됩니다. 사기 발생을 나타내는 불규칙한 패턴을 찾아내기 위해 다양한 최적화 기술이 비즈니스 데이터를 처리합니다.

5. 소매 및 전자상거래

보답과 전자상거래에서는 더 많은 고객이 데이터 사이언스에 참여할 수 있고, 이를 통해 비즈니스 운영 효율성이 향상됩니다. 판매자는 고객에게 장바구니 분석, 고객 정서에 대한 태도 분류, 소셜 미디어를 통한 정서 분석 등 만족도와 충성도를 높이는 데 크게 도움이 되는 맞춤형 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다.

6. 제조업 부문

고객 중심 전략: 예측 분석을 통해 소매업체는 가격 책정 및 재고 관리를 민감하게 조정하여 수익성에 필요한 것보다 더 많은 재고를 추가하지 않고도 고객 요구를 충족하는 데 최적화할 수 있습니다.

데이터 과학은 제조 분야의 예측 유지 관리, 품질 관리 및 공급망 최적화에 기여합니다.

즉, 폐기물과 가동 중지 시간을 줄이기 위해 제조 과정에서 빅데이터 분석을 사용하면 효율성이 크게 향상될 수 있습니다. 이러한 종류의 데이터 중심 전략은 자동화와 실시간 모니터링을 통해 생산성 향상과 역량 유지가 이루어지는 스마트 공장의 시작을 지원함으로써 데이터 과학이 제조 세계를 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다.

7. 에너지 및 유틸리티

이는 에너지 및 유틸리티 부문이 데이터 과학 산업을 활용하여 지속 가능한 자원 관리와 함께 효율적으로 운영을 수행할 수 있음을 분명히 보여줍니다. 예측 분석은 사전 예방적인 유지 관리를 제공하고, 데이터 과학은 에너지 분배 및 소비의 탁월한 사용을 위한 기술을 제공할 수 있습니다. 다음 표는 데이터 과학 결과의 실제 사용 사례를 모았습니다.

예제를 통한 실제 단계

데이터와 발전을 결합할 준비가 되어 있는 업계에서는 앞으로의 잠재력이 매우 흥미로울 것입니다. 진지한 발전과 성공을 이루기 위해 데이터 기반 통찰력의 무한한 잠재력을 발견할 준비가 된 호기심 많은 사람들에게 앞으로의 길은 낙관적입니다.

결론

이는 비용 절감을 의미할 뿐만 아니라 지속 가능성 목표도 의미하며, 이는 에너지 환경을 더 좋고 더 좋게 만드는 데 이러한 데이터 과학이 얼마나 중요한지 매우 구체적인 방식으로 명확하게 보여줍니다.

결론적으로, 데이터 과학의 올바른 적용은 동일한 오래된 질문에 대한 최신 답변을 통해 산업 환경에 혁명을 일으키고 있습니다. 고객 경험부터 운영 최적화에 이르기까지 이러한 데이터 과학 기술의 적절한 전략적 통합이 지속 가능한 성장과 혁신을 위해 필수적이라는 것은 말할 필요도 없습니다. 이러한 혁신 여정을 생각하는 조직의 경우 훌륭한 데이터 과학 컨설팅 파트너는 데이터 과학을 구하는 복잡성을 좋은 효과로 헤쳐나갈 수 있는 올바른 전문 지식과 통찰력을 제공할 수 있습니다.