Jak nauka o danych zmienia branże

W erze informacji nauka o danych stała się kamieniem węgielnym innowacji i wydajności w wielu sektorach. Interdyscyplinarna natura danych – połączenie statystyki, informatyki i wiedzy dziedzinowej – zmienia wszystko, od operacji biznesowych po podejmowanie decyzji i interakcje z klientami. Nie oznacza to, że boom w dziedzinie analityki danych jest po prostu kolejnym nowym trendem; wskazuje raczej na zmianę paradygmatu, która zmienia się i tworzy wiele różnych branż, a pewne spostrzeżenia nigdy wcześniej nie były dostępne.

W tym artykule zagłębimy się w istotę analityki danych: zobaczymy, jak radykalnie się ona zmieniła lub wniosła znaczącą wartość dla różnych branż na całym świecie, a także przedstawimy praktyczne wskazówki dla firm, które dopiero zaczynają uwalniać jej potencjał .

Podstawy nauki o danych

Zgodnie z definicją nauka o danych „to dziedzina wykorzystywana do wydobywania wiedzy z danych; wykorzystuje techniki i teorie zaczerpnięte z wielu dziedzin w kontekście matematyki, statystyki, informatyki, informatyki i dziedziny przedmiotowej. Koncentrują się na rysowaniu wzorca i przewidywaniu na podstawie danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych”.

Jedną z głównych idei determinujących kształt nauki o danych jest pięcioetapowy cykl życia, który obejmuje przygotowanie danych, analizę, modelowanie i interpretację, a następnie wdrożenie i monitorowanie rozwiązań opartych na danych. Technologie te stanowią esencję zaawansowanej nauki o danych ze względu na ich zdolność do przekształcania surowych danych w informacje mające zastosowanie w określonym kontekście.

To konkretyzacja i zastosowanie wspomnianych zasad cyklu życia nauki o danych, na których opiera się sukces każdego przemysłowego analityka danych w zakresie strategicznego wykorzystania baz danych. Ten cykl życia jest ważny, ponieważ zapewnia efektywność gromadzenia danych poprzez zastosowanie wniosków z projektów związanych z analizą danych.

Wpływ nauki o danych na różnorodne branże

1. Przemysł hotelarski

Personalizacja to kluczowy sposób na poprawę doświadczenia gości. Najlepszy przykład personalizacji analityki danych można znaleźć w branży hotelarskiej, gdzie wcześniejsza analiza uwzględniana jest w przypadku wielu konfiguracji i ustawień rekomendacji pokoi, obiektów gastronomicznych i wielu innych usług na podstawie wcześniejszych zachowań gości.

Praktycznym krokiem dla hotelarzy może być takie skoordynowanie algorytmów analizy danych z ich systemami rezerwacji, aby ceny dynamicznie zmieniały się w zależności od popytu, wraz z cenami konkurencji i kilkoma innymi zmiennymi zewnętrznymi. Takie podejście przełożyłoby się nie tylko na zyski, ale także na satysfakcję klienta, gdyż przy elastycznych i zmieniających się cenach mógłby z niego korzystać zarówno hotel, jak i klienci.

Wyzwania i rozwiązania: Dwa kluczowe wyzwania w branży to kwestie prywatności danych i ogromne zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów w dziedzinie konsultingu w zakresie analityki danych. Hotele mogą podejść do tego problemu, egzekwując bardzo rygorystyczne zasady zarządzania danymi i wspierając je za pomocą takich środków, jak tworzenie szerokich, wewnętrznych umiejętności poprzez kursy szkoleniowe lub współpracę z firmami usługowymi działającymi w dziedzinie nauki o danych.

2. Przemysł lotniczy

W lotnictwie analitykę danych uznano za obszar, w którym linia lotnicza może czerpać wartość w postaci bardziej efektywnej obsługi klienta. Perspektywiczne rezultaty dają linie lotnicze w zakresie zarządzania przychodami, optymalizacji tras lotów i konserwacji predykcyjnej w celu obniżenia kosztów i zwiększenia bezpieczeństwa. Np. interfejsy API dotyczące wszystkich danych lotów, które umożliwiają linii lotniczej zmianę cen w czasie rzeczywistym w oparciu o nowo dostępne informacje od prognostów popytu.

Wdrożenie strategiczne: Linie lotnicze mogą w dalszym ciągu czerpać korzyści z analizy danych w zakresie analizy opinii klientów i nastrojów w mediach społecznościowych w celu ulepszenia swojej oferty usług. Jest równie przydatny jak predyktor dotyczący kwestii konserwacji z wyprzedzeniem, aby nie opóźniać się ani nie zostać odwołanym w przypadku takich przewoźników.

3. Przemysł zdrowotny

Przyniosłoby to ogromne korzyści sektorowi zdrowia, począwszy od lepszej opieki nad pacjentami i diagnostyki, po szybsze wytwarzanie leków i tak dalej. Na przykład zastosowanie uczenia maszynowego do diagnozowania funkcji spowoduje skrócenie limitu czasu. Na przykład połączenie elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) można zastosować do przewidywania problemów zdrowotnych, zanim staną się poważne, co pozwala zaoszczędzić koszty i poprawić wyniki pacjentów w odniesieniu do analiz predykcyjnych.

Innowacyjne podejścia: Świadczeniodawcy mogą instalować urządzenia IoT w celu całodobowego monitorowania, co prowadzi ich do improwizacji w czasie rzeczywistym w planach leczenia formułowanych poprzez ciągłe gromadzenie danych; W ten sposób przechwytywane są ogromne ilości danych, co pokazuje, jak ważną rolę odgrywa firma świadcząca usługi w zakresie analizy danych, jeśli chodzi o zmianę sposobu zarządzania opieką nad pacjentem.

4. Przemysł finansowy

Prowadzi to w dziale finansowym do zarządzania ryzykiem, wykrywania nadużyć i personalizacji doświadczeń klientów. W przypadku nauki o danych handel algorytmiczny umożliwia handel danymi w ramach złożonych strategii opartych na modelach predykcyjnych. Szybkie decyzje oparte na analityce w czasie rzeczywistym mogą być możliwe dzięki przyjęciu technologii data science do swojej infrastruktury przez różne instytucje finansowe.

Techniki optymalizacji: staje się to jednym z najważniejszych kroków, gdy firmy finansowe wykorzystują uczenie maszynowe do wykrywania oszustw. Różne techniki optymalizacji przetwarzają dane biznesowe w celu wykrycia nieprawidłowych wzorców wskazujących na wystąpienie oszustwa.

5. Handel detaliczny i elektroniczny

W zamian i w handlu elektronicznym znacznie więcej klientów może zaangażować się w analizę danych, a wraz z nią poprawia się efektywność operacyjna firmy. Sprzedawcy są w stanie zapewnić swoim klientom dostosowane do ich potrzeb doświadczenia zakupowe, które znacząco pomagają w poprawie satysfakcji i lojalności — obejmują one analizę koszyka rynkowego, klasyfikację postaw klientów oraz analizę nastrojów za pośrednictwem mediów społecznościowych.

6. Sektor produkcyjny

Strategie zorientowane na klienta: za pomocą analiz predykcyjnych sprzedawcy detaliczni są w stanie uwrażliwić swoje zarządzanie cenami i zapasami, aby zapewnić optymalizację pod kątem zaspokajania popytu klientów bez konieczności zwiększania zapasów, niż jest to konieczne dla rentowności.

Analiza danych przyczynia się do konserwacji predykcyjnej, kontroli jakości i optymalizacji łańcucha dostaw w produkcji.

Innymi słowy, wydajność można znacznie poprawić, stosując analizę dużych zbiorów danych w produkcji w celu ograniczenia ilości odpadów i przestojów. Tego rodzaju strategia oparta na danych wspiera inicjowanie inteligentnych fabryk, w których zwiększona produktywność i utrzymanie zdolności odbywa się poprzez automatyzację i monitorowanie w czasie rzeczywistym, pokazując w ten sposób, jak nauka o danych zmienia świat produkcji.

7. Energia i media

Wyraźnie pokazuje, że sektor energetyczny i użyteczności publicznej może wykorzystać branżę analityki danych do wydajnego wykonywania operacji przy jednoczesnym zrównoważonym zarządzaniu zasobami. Analiza predykcyjna zapewnia proaktywną konserwację, a analiza danych może zapewnić technologie umożliwiające lepsze wykorzystanie dystrybucji i zużycia energii. W poniższej tabeli zebrano rzeczywiste przypadki użycia wyników analizy danych.

Praktyczne kroki z przykładami

Potencjał, jaki się przed nami kryje, jest ekscytujący dla branż przygotowanych na połączenie danych i postępu. Droga przed nami jest optymistyczna dla dociekliwych dusz, które są gotowe odkryć nieograniczony potencjał spostrzeżeń opartych na danych, umożliwiający osiągnięcie poważnego postępu i sukcesu.

Wniosek

Oznacza to nie tylko oszczędność pieniędzy, ale także cele w zakresie zrównoważonego rozwoju, które wyraźnie i w bardzo konkretny sposób pokazują, jak ważne są nauki o danych w ulepszaniu i wzmacnianiu krajobrazu energetycznego.

Podsumowując, właściwe zastosowanie analityki danych rewolucjonizuje krajobraz przemysłowy dzięki najnowszym odpowiedziom na te same stare pytania. Jest rzeczą oczywistą, że odpowiednia strategiczna integracja takich technologii analizy danych, począwszy od doświadczeń klientów po optymalizację operacji, staje się niezbędna dla zrównoważonego wzrostu i innowacji. Organizacjom myślącym o tej podróży transformacyjnej dobry partner konsultingowy w zakresie analityki danych jest w stanie zaoferować odpowiednią wiedzę i spostrzeżenia, które pozwolą z dobrym skutkiem przejść przez zawiłości związane z analityką danych.