Как наука о данных меняет отрасли

В век информации наука о данных стала краеугольным камнем инноваций и эффективности во многих секторах. Междисциплинарная по своей природе наука о данных — сочетание статистики, информатики и предметной экспертизы — меняет все: от операций бизнеса до принятия решений и взаимодействия с клиентами. Это не значит, что бум науки о данных — это просто еще одна новая тенденция; скорее это указывает на сдвиг парадигмы, который меняется и формирует множество различных отраслей, причем некоторые идеи никогда ранее не были доступны.

В этой статье мы собираемся глубоко углубиться в суть науки о данных: увидеть, насколько радикально она изменилась или принесла значительную пользу различным отраслям по всему миру, и представить практические рекомендации для компаний, которые только начинают раскрывать свой потенциал. .

Основы науки о данных

Согласно определению, наука о данных «является областью, которая используется для извлечения знаний из данных; он использует методы и теории, взятые из многих областей в контексте математики, статистики, информатики, информатики и предметной области. Они сосредоточены на рисовании закономерностей и составлении прогнозов на основе структурированных и неструктурированных данных».

Одной из центральных идей, определяющих формирование науки о данных, является пятиэтапный жизненный цикл, который включает подготовку данных, анализ, моделирование и интерпретацию с последующим внедрением решений на основе данных в развертывание и мониторинг. Эти технологии составляют саму суть передовой науки о данных благодаря их способности преобразовывать необработанные данные в информацию, применимую в определенном контексте.

Именно конкретизация и применение упомянутых принципов жизненного цикла науки о данных направлены на то, чтобы каждый промышленный специалист по данным намеревался стратегически использовать свои успехи в базах данных. Этот жизненный цикл важен, поскольку он обеспечивает эффективность сбора данных за счет применения идей из проектов по науке о данных.

Влияние науки о данных на различные отрасли

1. Гостиничная индустрия

Персонализация является ключевым средством улучшения качества обслуживания гостей. Лучший пример персонализации науки о данных можно найти в гостиничной индустрии, где предварительный анализ рассматривается для многих настроек и параметров рекомендаций по выбору номеров, ресторанов и многих других услуг на основе поведения предыдущих гостей.

Одним из практических шагов для владельцев отелей может стать согласование алгоритмов обработки данных с их системами бронирования, чтобы цены динамически колебались в зависимости от спроса, а также цен конкурентов и некоторых других внешних переменных. Такой подход будет способствовать не только прибыли, но и удовлетворению клиента, поскольку благодаря гибким и меняющимся ценам он может использоваться как отелем, так и клиентами.

Проблемы и решения. Двумя ключевыми проблемами в отрасли являются проблемы конфиденциальности данных и острая потребность в квалифицированных специалистах-консультантах по науке о данных. Отели могут решить эту проблему, применяя очень строгую политику управления данными и поддерживая ее такими мерами, как создание достаточного количества собственных навыков посредством учебных курсов или сотрудничества с сервисными компаниями, которые работают в области науки о данных.

2. Авиационная индустрия

В авиации наука о данных считается областью, в которой авиакомпания может извлечь выгоду из более эффективного обслуживания клиентов. Перспективные результаты предлагаются в использовании управления доходами авиакомпаний, оптимизации маршрутов полетов и профилактического обслуживания для снижения затрат и повышения безопасности. Например, API для всех данных о рейсах, которые позволяют авиакомпаниям изменять свои цены в режиме реального времени с учетом новых данных от прогнозистов спроса.

Стратегическая реализация: авиакомпании могут получить дополнительную выгоду от науки о данных в отношении анализа отзывов клиентов и настроений в социальных сетях, касающихся улучшения своих предложений услуг. Это так же полезно, как прогнозирование вопросов технического обслуживания заранее, чтобы оно не задерживалось и не было отменено для таких перевозчиков.

3. Индустрия здоровья

Это могло бы принести огромную пользу сектору здравоохранения: от улучшения ухода за пациентами и диагностики до более быстрого производства методов лечения и так далее. Например, когда при диагностике функции применяется машинное обучение, это сокращает временной лимит. Например, сочетание электронных медицинских карт (ЭМК) можно использовать для прогнозирования проблем со здоровьем до того, как они станут серьезными, что позволит сэкономить затраты и улучшить результаты лечения пациентов по сравнению с прогнозной аналитикой.

Инновационные подходы: поставщики медицинских услуг могут устанавливать устройства Интернета вещей для круглосуточного мониторинга, что приводит к импровизации в реальном времени в планах лечения, формулируемых посредством непрерывного сбора данных; Таким образом собираются огромные данные, что показывает важную роль компании, предоставляющей услуги по обработке данных, в изменении способа оказания помощи пациентам.

4. Финансовая индустрия

В финансовом отделе это приводит к управлению рисками, обнаружению мошенничества и персонализации обслуживания клиентов. Для науки о данных алгоритмическая торговля позволяет торговать наукой о данных по сложным стратегиям, основанным на прогнозных моделях. Быстрые решения на основе аналитики в реальном времени могут стать возможными благодаря внедрению технологий обработки данных в свою инфраструктуру различными финансовыми учреждениями.

Методы оптимизации: это становится одним из наиболее важных шагов, когда финансовые компании используют машинное обучение для обнаружения мошенничества. Различные методы оптимизации обрабатывают бизнес-данные, пытаясь выявить нерегулярные закономерности, указывающие на мошеннические действия.

5. Розничная торговля и электронная коммерция

В свою очередь, благодаря электронной коммерции гораздо больше клиентов могут заниматься наукой о данных, и вместе с этим повышается эффективность работы бизнеса. Продавцы могут предоставить своим клиентам индивидуальный подход к покупкам, что значительно помогает повысить удовлетворенность и лояльность — это включает в себя анализ потребительской корзины, классификацию настроений клиентов и анализ настроений через социальные сети.

6. Производственный сектор

Стратегии, ориентированные на клиента: с помощью прогнозной аналитики ритейлеры могут повысить чувствительность управления ценами и запасами, чтобы обеспечить оптимизацию удовлетворения спроса клиентов, не добавляя больше запасов, чем необходимо для прибыльности.

Наука о данных способствует прогнозному обслуживанию, контролю качества и оптимизации цепочки поставок в производстве.

Другими словами, эффективность можно значительно повысить, если использовать анализ больших данных в производстве, чтобы сократить отходы и время простоев. Такая стратегия, основанная на данных, поддерживает создание «умных» заводов, на которых повышение производительности и поддержание производственных мощностей достигается за счет автоматизации и мониторинга в реальном времени, тем самым показывая, как наука о данных меняет мир производства.

7. Энергетика и коммунальные услуги

Это ясно показывает, что сектор энергетики и коммунальных услуг может использовать отрасли науки о данных для эффективного выполнения операций наряду с устойчивым управлением ресурсами. Прогнозный анализ обеспечивает упреждающее обслуживание, а наука о данных может предоставить технологии для более эффективного использования распределения и потребления энергии. В следующей таблице собраны реальные варианты использования результатов науки о данных.

Практические шаги с примерами

Перспективный потенциал является захватывающим для отраслей, готовых соединить взаимосвязь данных и прогресса. Предстоящий путь оптимистичен для любознательных душ, которые готовы раскрыть безграничный потенциал основанных на данных идей для достижения серьезного прогресса и успеха.

Заключение

Это означает не только экономию денег, но и достижение целей устойчивого развития, которые ясно и очень конкретно показывают, насколько важны эти науки о данных для улучшения и усложнения энергетического ландшафта.

В заключение, правильное применение науки о данных производит революцию в индустриальных ландшафтах, предлагая новейшие ответы на одни и те же старые вопросы. Само собой разумеется, что соответствующая стратегическая интеграция таких технологий обработки данных, начиная от обслуживания клиентов и заканчивая оптимизацией операций, становится необходимой для устойчивого роста и инноваций. Таким организациям, которые задумываются о переходе на путь трансформации, хороший партнер-консультант по науке о данных может предложить необходимый опыт и идеи, позволяющие с хорошим эффектом преодолевать сложности, связанные с изучением данных.