Como a ciência de dados está remodelando as indústrias

Na era da informação, a ciência de dados tornou-se a pedra angular da inovação e da eficiência em muitos setores. De natureza interdisciplinar, a ciência de dados – uma confluência de estatística, ciência da computação e conhecimento especializado – muda tudo, desde as operações de uma empresa até a tomada de decisões e as interações com os clientes. Não que o boom da ciência de dados seja apenas mais uma nova tendência; pelo contrário, indica uma mudança de paradigma que está a mudar e a formar muitas indústrias diferentes, com alguns insights nunca antes disponíveis.

Neste artigo, vamos nos aprofundar na essência da ciência de dados: para ver como ela mudou dramaticamente ou trouxe valor significativo para diversos setores ao redor do mundo e apresentar orientações práticas para empresas que estão apenas no começo de desbloquear seu potencial. .

Noções básicas de ciência de dados

Segundo uma definição, ciência de dados “é um campo utilizado para extrair conhecimento de dados; ele usa técnicas e teorias extraídas de muitos campos no contexto da matemática, estatística, ciência da informação, ciência da computação e domínio de disciplinas. Eles se concentram em desenhar o padrão e fazer previsões com dados estruturados e não estruturados em questão”.

Uma das ideias centrais que determinam a formação da ciência de dados é o ciclo de vida de 5 etapas, que inclui preparação, análise, modelagem e interpretação de dados, seguido pela implementação e monitoramento de soluções baseadas em dados. Estas tecnologias são a própria essência da ciência de dados avançada devido à sua capacidade de transformar dados brutos em informação aplicável num determinado contexto.

É a concretização e aplicação dos referidos princípios do ciclo de vida da ciência de dados que todo cientista de dados industriais aposta no uso estratégico de bases de dados para o seu sucesso. Este ciclo de vida é importante porque garante eficiência desde a coleta de dados até a aplicação de insights de projetos de ciência de dados.

O impacto da ciência de dados em diversos setores

1. Indústria hoteleira

A personalização é um meio fundamental para melhorar a experiência do hóspede. O melhor exemplo de personalização da ciência de dados pode ser encontrado na indústria hoteleira, onde a análise prévia é considerada para muitas configurações e configurações de recomendação de quartos, restaurantes e muitos outros serviços por meio do comportamento anterior dos hóspedes.

Um passo prático e prático para os hoteleiros poderia ser orquestrar algoritmos de ciência de dados com os seus sistemas de reservas, para que os preços flutuem dinamicamente com a procura, juntamente com os preços dos concorrentes e algumas outras variáveis ​​externas. Tal abordagem contribuiria não só para os lucros, mas também para a satisfação do cliente porque, com preços flexíveis e variáveis, poderia ser utilizada tanto pelo hotel como pelos clientes.

Desafios e soluções: Dois desafios principais na indústria são as questões de privacidade de dados e a extrema necessidade de profissionais qualificados de consultoria em ciência de dados. Os hotéis podem abordar o problema aplicando políticas de governação de dados muito rigorosas e apoiando-as com medidas como a criação de amplas competências internas através de cursos de formação ou parcerias com empresas de serviços que trabalham no domínio da ciência de dados.

2. Indústria da aviação

Na aviação, a ciência de dados foi identificada como a área onde uma companhia aérea pode obter valor através de um atendimento ao cliente mais eficaz. Resultados prospectivos são oferecidos no uso de gestão de receitas pelas companhias aéreas, otimização de rotas de voo e manutenção preditiva para reduzir custos e aumentar a segurança. Por exemplo, APIs em todos os dados de voo que permitem à companhia aérea alterar seus preços em tempo real em relação aos novos insights disponíveis dos analistas de demanda.

Implementação Estratégica: As companhias aéreas podem ganhar ainda mais com a ciência de dados no que diz respeito à análise do feedback dos clientes e do sentimento das redes sociais relativamente à melhoria das suas ofertas de serviços. É igualmente útil como um preditor de questões de manutenção com antecedência, para que não atrase ou seja cancelado para essas transportadoras.

3. Indústria da Saúde

Isto provaria ser de grande benefício para o sector da saúde, desde a melhoria do atendimento e diagnóstico dos pacientes até à produção mais rápida de tratamentos e assim por diante. Por exemplo, quando o aprendizado de máquina for aplicado na realização de diagnósticos com o recurso, isso reduzirá o limite de tempo. Por exemplo, a combinação de registos de saúde eletrónicos (EHR) pode ser utilizada na previsão de problemas de saúde antes que se tornem graves, poupando custos e melhorando os resultados dos pacientes no que diz respeito à análise preditiva.

Abordagens inovadoras: Os prestadores de cuidados de saúde podem instalar dispositivos IoT para manter a monitorização 24 horas por dia, o que os leva à improvisação em tempo real nos planos de tratamento formulados através da recolha contínua de dados; Assim, enormes dados são capturados, o que revela o papel importante de uma empresa de serviços de ciência de dados para mudar a forma como o atendimento ao paciente é administrado.

4. Indústria Financeira

Isso leva, no departamento financeiro, ao gerenciamento de riscos, à detecção de fraudes e à personalização das experiências do cliente. Para a ciência de dados, a negociação algorítmica permite a negociação da ciência de dados em estratégias complexas baseadas em modelos preditivos. Decisões rápidas baseadas em análises em tempo real podem ser possibilitadas pela adoção de tecnologias de ciência de dados em sua infraestrutura por diversas instituições financeiras.

Técnicas de otimização: Torna-se uma das etapas mais críticas quando as empresas financeiras utilizam o aprendizado de máquina para detectar fraudes. Várias técnicas de otimização processam os dados de negócios na tentativa de detectar padrões irregulares que indiquem a ocorrência fraudulenta.

5. Varejo e comércio eletrônico

Em troca do comércio eletrônico, muito mais clientes podem se envolver na ciência de dados e, com isso, há melhoria na eficiência operacional do negócio. Os comerciantes são capazes de oferecer experiências de compra personalizadas aos seus clientes, o que ajuda significativamente a melhorar a satisfação e a fidelidade – o que inclui análise de cesta de compras, classificação atitudinal dos sentimentos dos clientes e análise de sentimentos por meio de mídias sociais.

6. Setor de Manufatura

Estratégias Centradas no Cliente: Com a ajuda da análise preditiva, os retalhistas são capazes de sensibilizar os seus preços e gestão de inventário, de modo a garantir que otimizam a satisfação da procura do cliente sem adicionar mais stock do que o necessário para a rentabilidade.

A ciência de dados contribui para a manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização da cadeia de suprimentos na fabricação.

Por outras palavras, a eficiência poderia ser bastante melhorada através da utilização de análises de big data na produção, a fim de reduzir o desperdício e o tempo de inatividade. Este tipo de estratégia baseada em dados apoia o início de fábricas inteligentes, onde o aumento da produtividade e a sustentação da capacidade são feitos através da automação e da monitorização em tempo real, mostrando assim como a ciência dos dados está a mudar o mundo da produção.

7. Energia e serviços públicos

Mostra claramente que o sector da energia e dos serviços públicos pode utilizar as indústrias da ciência de dados para realizar operações de forma eficiente, juntamente com a gestão sustentável dos recursos. A análise preditiva traz manutenção proativa, enquanto a ciência de dados pode fornecer tecnologias para o aproveitamento superior da distribuição e consumo de energia. A tabela a seguir reuniu os casos reais de uso de resultados de ciência de dados.

Passos práticos com exemplos

O potencial futuro é estimulante para as indústrias preparadas para ligar o nexo entre dados e progresso. O caminho a seguir é otimista para as almas curiosas que estão prontas para descobrir o potencial ilimitado dos insights baseados em dados para obter algum progresso e sucesso sérios.

Conclusão

Isto não significa apenas poupar dinheiro, mas também objectivos de sustentabilidade, que mostram claramente, de uma forma muito concreta, como estas ciências de dados são importantes para tornar um panorama energético melhor e mais resistente.

Concluindo, a aplicação correta da ciência de dados está revolucionando o cenário industrial com as respostas mais recentes às mesmas velhas questões. Escusado será dizer que uma integração estratégica adequada dessas tecnologias de ciência de dados, que vão desde as experiências dos clientes até à otimização das operações, torna-se essencial para o crescimento sustentável e a inovação. Para essas organizações que estão pensando nesta jornada de transformação, um bom parceiro de consultoria em ciência de dados é capaz de oferecer o conhecimento e os insights certos para navegar pelas complexidades de implorar pela ciência de dados com bons resultados.