Veri Bilimi Endüstrileri Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?

Bilgi çağında veri bilimi birçok sektörde inovasyon ve verimliliğin temel taşı haline geldi. Doğası gereği disiplinlerarası olan veri bilimi (istatistik, bilgisayar bilimi ve alan uzmanlığının bir birleşimi) bir işletmenin operasyonlarından karar alma ve müşteri etkileşimlerine kadar her şeyi değiştirir. Veri bilimindeki patlamanın sadece yeni bir trend olduğu söylenemez; daha ziyade, daha önce hiç mevcut olmayan bazı içgörülerle, birçok farklı sektörü değiştiren ve şekillendiren bir paradigma değişimine işaret ediyor.

Bu yazıda, veri biliminin özünü derinlemesine inceleyeceğiz: ne kadar dramatik bir şekilde değiştiğini veya dünya çapındaki çeşitli endüstrilere önemli değer kattığını görmek ve potansiyelini ortaya çıkarmanın henüz şafağında olan şirketler için uygulanabilir rehberlik sunmak. .

Veri Biliminin Temelleri

Bir tanıma göre veri bilimi “verilerden bilgi çıkarmak için kullanılan bir alandır; matematik, istatistik, bilgi bilimi, bilgisayar bilimi ve konu alanı kapsamında birçok alandan alınan teknikleri ve teorileri kullanır. Söz konusu yapısal ve yapısal olmayan verilerle örüntüyü çizmeye ve tahminler yapmaya odaklanıyorlar”.

Veri biliminin şekillenmesini belirleyen temel fikirlerden biri, veri hazırlama, analiz, modelleme ve yorumlamayı içeren ve ardından veri odaklı çözümlerin dağıtım ve izlemeye getirilmesini içeren 5 adımlı yaşam döngüsüdür. Bu teknolojiler, ham verileri belirli bir bağlamda uygulanabilir bilgiye dönüştürme yetenekleri nedeniyle ileri veri biliminin özüdür.

Her endüstriyel veri bilimcisinin, veritabanlarının stratejik kullanımına yönelik başarılarına odaklandığı, veri bilimi yaşam döngüsünün söz konusu ilkelerinin somutlaştırılması ve uygulanmasıdır. Bu yaşam döngüsü önemlidir çünkü veri bilimi projelerinden elde edilen içgörülerin uygulanması yoluyla veri toplanmasında verimlilik sağlar.

Veri Biliminin Çeşitli Sektörler Üzerindeki Etkisi

1. Otel endüstrisi

Kişiselleştirme, konuk deneyimini iyileştirmenin önemli bir yoludur. Veri bilimi kişiselleştirmesinin en iyi örneği, birçok oda önerisi kurulumu ve ayarı, yemek olanakları ve önceki misafir davranışlarına göre diğer birçok hizmet için ön analizin dikkate alındığı otel endüstrisinde bulunabilir.

Otelciler için eyleme geçirilebilir, pratik adımlardan biri, rezervasyon sistemleriyle veri bilimi algoritmalarını düzenlemek, böylece fiyatların rakip fiyatları ve diğer birkaç dış değişkenle birlikte taleple birlikte dinamik olarak dalgalanmasını sağlamak olabilir. Böyle bir yaklaşım sadece kâra değil aynı zamanda müşteri memnuniyetine de katkı sağlayacaktır çünkü esnek ve değişen fiyatlar ile hem otel hem de müşteriler tarafından kullanılabilecektir.

Zorluklar ve Çözümler: Sektördeki iki temel zorluk, veri gizliliği sorunları ve vasıflı veri bilimi danışmanlık profesyonellerine duyulan aşırı ihtiyaçtır. Oteller, çok katı veri yönetimi politikaları uygulayarak ve bunu, eğitim kursları yoluyla yeterli sayıda şirket içi becerilerin oluşturulması veya veri bilimi alanında çalışan hizmet şirketleriyle bağlantılar gibi önlemlerle destekleyerek bu soruna yaklaşabilir.

2. Havacılık endüstrisi

Havacılıkta veri bilimi, bir havayolunun daha etkili müşteri hizmeti niteliğinde değer elde edebileceği alan olarak tanımlanıyor. Maliyeti azaltmak ve güvenliği artırmak için havayolları tarafından gelir yönetiminin kullanılması, uçuş rotalarının optimizasyonu ve tahmine dayalı bakım konularında ileriye dönük sonuçlar sunulmaktadır. Örneğin, talep tahmincilerinden elde edilen yeni bilgiler doğrultusunda havayolunun fiyatlarını gerçek zamanlı olarak değiştirmesine olanak tanıyan, tüm uçuş verilerine ilişkin API'ler.

Stratejik Uygulama: Havayolları, müşteri geri bildirimlerinin analizi ve hizmet tekliflerini iyileştirmeye ilişkin sosyal medya duyarlılığı açısından veri biliminden daha fazla yararlanabilir. Bu tür taşıyıcılar için gecikme veya iptal olmaması için bakım sorunlarına önceden ilişkin bir tahminde bulunmak kadar faydalıdır.

3. Sağlık Sektörü

Bunun, daha iyi hasta bakımı ve teşhisten tedavilerin daha hızlı üretilmesine kadar sağlık sektörüne büyük faydası olacağı kanıtlanacaktır. Örneğin, özellikle tanı koymada makine öğrenimi uygulandığında zaman sınırı azalacaktır. Örneğin, elektronik sağlık kayıtlarının (EHR'ler) birleşimi, sağlık sorunlarının ciddileşmeden önce öngörülmesinde kullanılabilir, maliyet tasarrufu sağlar ve tahmine dayalı analitik açısından hasta sonuçlarını iyileştirir.

Yenilikçi Yaklaşımlar: Sağlık hizmeti sağlayıcıları, 24 saat izleme sağlamak için IoT cihazları kurabilir, bu da onları sürekli veri toplama yoluyla formüle edilen tedavi planlarında gerçek zamanlı doğaçlamaya yönlendirir; Böylece büyük miktarda veri elde ediliyor ve bu da bir veri bilimi hizmetleri şirketinin hasta bakımının yönetilme biçimini değiştirmedeki önemli rolünü ortaya koyuyor.

4. Finans Sektörü

Bu, finans departmanında risk yönetimine, dolandırıcılık tespitine ve müşteri deneyimlerinin kişiselleştirilmesine yol açar. Veri bilimi için algoritmik ticaret, tahmine dayalı modellere dayalı karmaşık stratejilerde veri bilimi ticaretine olanak tanır. Veri bilimi teknolojilerinin çeşitli finans kurumları tarafından altyapılarına uyarlanmasıyla gerçek zamanlı analitiklere dayalı hızlı kararlar alınabilmektedir.

Optimizasyon Teknikleri: Finans firmalarının dolandırıcılığı tespit etmek için makine öğreniminden yararlanmaları en kritik adımlardan biri haline geliyor. Çeşitli optimizasyon teknikleri, sahtekarlık olayını gösteren düzensiz kalıpları tespit etmek amacıyla iş verilerini işler.

5. Perakende ve E-ticaret

Geri dönüş ve e-ticarette ise çok daha fazla müşteri veri bilimi ile meşgul olabiliyor ve bununla birlikte işletmenin operasyon verimliliğinde de iyileşme sağlanıyor. Satıcılar, müşterilerine, memnuniyeti ve sadakati artırmaya önemli ölçüde yardımcı olan özel alışveriş deneyimleri sunabiliyor; bunlar arasında pazar sepeti analizi, müşteri duygularının tutumsal sınıflandırması ve sosyal medya aracılığıyla duygu analizi yer alıyor.

6. Üretim sektörü

Müşteri Odaklı Stratejiler: Tahmine dayalı analitiklerin yardımıyla perakendeciler, kârlılık için gerekenden daha fazla stok eklemeden müşteri talebini karşılama konusunda optimizasyon yapmalarını sağlamak amacıyla fiyatlandırma ve envanter yönetimlerini hassaslaştırabilirler.

Veri bilimi, üretimde tahmine dayalı bakım, kalite kontrol ve tedarik zinciri optimizasyonuna katkıda bulunur.

Başka bir deyişle, atık ve aksama sürelerini azaltmak amacıyla üretimde büyük veri analitiği kullanılarak verimlilik büyük ölçüde artırılabilir. Bu tür veri odaklı strateji, otomasyon ve gerçek zamanlı izleme yoluyla artan üretkenliğin ve kapasitenin sürdürüldüğü akıllı fabrikaların başlatılmasını destekler ve böylece veri biliminin üretim dünyasını nasıl değiştirdiğini gösterir.

7. Enerji ve Kamu Hizmetleri

Enerji ve kamu hizmetleri sektörünün, sürdürülebilir kaynak yönetiminin yanı sıra operasyonlarını verimli bir şekilde gerçekleştirmek için veri bilimi endüstrilerini kullanabileceğini açıkça gösteriyor. Tahmine dayalı analiz proaktif bakımı beraberinde getirirken, veri bilimi enerji dağıtımı ve tüketiminin üstün kullanımına yönelik teknolojiler sağlayabilir. Aşağıdaki tabloda veri bilimi sonuçlarının gerçek kullanım durumları bir araya getirilmiştir.

Örneklerle Pratik Adımlar

Önümüzdeki potansiyel, veri ve ilerleme bağlantısını birleştirmeye hazırlanan sektörler için heyecan verici. Ciddi bir ilerleme ve başarı elde etmek için veriye dayalı içgörülerdeki sınırsız potansiyeli ortaya çıkarmaya hazır meraklı ruhlar için önlerindeki yol iyimser.

Çözüm

Bu sadece para tasarrufu anlamına gelmiyor, aynı zamanda sürdürülebilirlik hedefleri anlamına da geliyor; bu veri bilimlerinin enerji ortamını daha iyi ve daha zorlu hale getirmede ne kadar önemli olduğunu çok somut bir şekilde açıkça gösteriyor.

Sonuç olarak, veri biliminin doğru şekilde uygulanması, aynı eski sorulara verilen en son yanıtlarla endüstriyel ortamda devrim yaratıyor. Müşteri deneyimlerinden operasyon optimizasyonuna kadar bu tür veri bilimi teknolojilerinin uygun bir stratejik entegrasyonunun sürdürülebilir büyüme ve inovasyon için gerekli hale geldiğini söylemeye gerek yok. Bu dönüşüm yolculuğunu düşünen kuruluşlar için iyi bir veri bilimi danışmanlık ortağı, veri bilimini iyi bir etkiyle uygulamanın karmaşıklıkları arasında gezinmek için doğru uzmanlığı ve içgörüleri sunabilir.