11 отраслей, которые извлекают наибольшую выгоду из науки о данных
Наука о данных оказалась эффективной в решении многих реальных проблем и все чаще применяется в различных отраслях, чтобы принимать более разумные и информированные решения. С увеличением использования компьютеров для повседневных деловых и личных операций возникает потребность в интеллектуальных машинах, способных изучать человеческое поведение и рабочие модели. Это выводит на первый план науку о данных и аналитику больших данных.
Согласно исследованию, мировой рынок науки о данных вырастет до 115 миллиардов долларов в 2023 году с среднегодовым темпом роста ~ 29% . В отчете Deloitte Access Economics говорится, что 76% предприятий планируют увеличить свои расходы в течение следующих двух лет на расширение своих аналитических возможностей. Практически все отрасли могут извлечь выгоду из науки о данных и аналитики. Однако ниже приведены некоторые отрасли, которые лучше подходят для использования науки о данных и аналитики.
1. Розничная торговля
Розничным торговцам необходимо правильно предвидеть, чего хотят их клиенты, а затем предоставлять эти вещи. Если они этого не сделают, они, скорее всего, останутся позади конкурентов. Большие данные и аналитика предоставляют розничным торговцам информацию, необходимую для того, чтобы их клиенты были довольны и возвращались в свои магазины. Одно исследование IBM показало, что 62% респондентов из розничной торговли заявили, что аналитические данные и информация дают им конкурентные преимущества.
Есть много способов, которыми розничные продавцы могут использовать большие данные и аналитику, чтобы их покупатели возвращались снова и снова. Например, розничные торговцы могут использовать большие данные и аналитику для создания гипер-личных и релевантных покупок, которые сделают их клиентов очень довольными и более склонными к принятию решений о покупке.
2. Медицина
Медицинская промышленность широко использует большие данные и аналитику для улучшения здоровья различными способами. Например, использование носимых трекеров для предоставления важной информации врачам, которые могут использовать эти данные для улучшения ухода за своими пациентами. Носимые трекеры также предоставляют информацию, например, о том, принимает ли пациент свои лекарства и соблюдает ли правильный план лечения.
Данные, собираемые с течением времени, предоставляют врачам исчерпывающую информацию о самочувствии пациентов и предоставляют гораздо более действенные данные, чем просто короткие личные посещения.
Большие данные и аналитика также могут помочь менеджерам больниц улучшить качество обслуживания и сократить время ожидания. Медицинские данные - отличный пример того, как поставщики могут анализировать большие объемы данных, чтобы найти закономерности и прописать соответствующие действия.
3. Банковское дело и финансы
Банковская отрасль, как правило, не рассматривается как отрасль, в которой широко используются технологии. Однако ситуация медленно меняется, поскольку банкиры все чаще используют технологии для принятия решений.
Например, Bank of America использует обработку естественного языка и прогнозную аналитику для создания виртуального помощника под названием Erica, который помогает клиентам просматривать информацию о предстоящих счетах или просматривать историю транзакций.
Эрика, виртуальный помощник, также обучена становиться умнее с каждой транзакцией. Представители Bank of America говорят, что помощник в конечном итоге изучит банковские привычки своих клиентов и в подходящее время предложит соответствующие финансовые советы.
4. Строительство
Неудивительно, что строительные компании начинают широко использовать науку о данных и аналитику. Строительные компании отслеживают все: от среднего времени, необходимого для выполнения задач, до расходов на материалы и всего, что между ними. В настоящее время большие данные широко используются в строительной отрасли для принятия более эффективных решений.
5. Транспорт
Всегда существует потребность в том, чтобы люди добирались до места назначения вовремя, и поставщики транспортных услуг, как государственные, так и частные, могут использовать науку о данных и аналитику, чтобы повысить шансы на успешное путешествие. Например, Transport for London использует статистические данные для составления карты поездок клиентов, управления непредвиденными обстоятельствами и предоставления людям персонализированной информации о транспорте.
Сотрудники общественного транспорта также используют прогнозную аналитику, чтобы все работало бесперебойно. В 2017 году американцы совершили 10,1 миллиарда поездок на общественном транспорте. Обширные данные, полученные в результате этих поездок, могут позволить специалистам по обработке данных проанализировать эти данные, чтобы убедиться, что все препятствия устранены должным образом.
6. Связь, СМИ и развлечения
Потребители теперь ожидают мультимедийных материалов в различных форматах, когда и когда они хотят, на различных устройствах. Сбор, анализ и использование этой информации о потребителях теперь является проблемой, которую пытается решить наука о данных. Наука о данных используется для использования социальных сетей и мобильного контента и понимания моделей использования медиа-контента в режиме реального времени. С помощью методов науки о данных компании могут лучше создавать контент для различных целевых аудиторий, измерять эффективность контента и рекомендовать контент по запросу.
Например, Spotify, служба потоковой передачи музыки по запросу, использует аналитику больших данных Hadoop для сбора и анализа данных от миллионов пользователей, чтобы предоставлять более качественные музыкальные рекомендации отдельным пользователям.
7. Образование
Одна из проблем в сфере образования, где могут помочь наука о данных и аналитика, - это объединение данных от разных поставщиков и источников и их использование на платформах, не предназначенных для разных данных.
Например, Университет Тасмании, в котором обучается более 26000 студентов, разработал систему обучения и управления, которая, помимо прочего, может отслеживать, когда студент входит в систему, общий прогресс студента и сколько времени он проводит на разных страницах.
Большие данные также могут использоваться для измерения эффективности учителей путем точной настройки работы учителей путем измерения по предмету, количеству учащихся, стремлениям учащихся, демографическим характеристикам учащихся и многим другим параметрам.
8. Производство и природные ресурсы
Растущий спрос и предложение природных ресурсов, таких как нефть, полезные ископаемые, газ, металлы, сельскохозяйственная продукция и т. Д., Привели к генерации огромных объемов данных, которые являются сложными, трудными для обработки и являются основным кандидатом для анализа больших данных. . Обрабатывающая промышленность также генерирует огромные объемы данных, которые до сих пор не использовались.
Большие данные позволяют принимать решения с помощью прогнозной аналитики в отрасли природных ресурсов. Большие объемы геопространственных данных, текста, временных данных и графических данных можно анализировать с помощью науки о данных для приема и интеграции этих больших наборов данных. Большие данные также играют роль, в частности, в характеристике коллектора и интерпретации сейсмических данных.
9. Правительство
Большие данные находят множество применений в сфере государственных услуг. Области, где большие данные используются / могут быть использованы, включают анализ финансового рынка, исследования, связанные со здоровьем, защиту окружающей среды, исследование энергетики и обнаружение мошенничества.
Одним из конкретных примеров является использование аналитики больших данных Администрацией социального обеспечения (SSA) для анализа большого количества заявлений о социальной нетрудоспособности, которые поступают в виде неструктурированных данных. Аналитика используется для быстрой обработки медицинской информации и выявления мошеннических или подозрительных заявлений. Другой пример - использование методов науки о данных Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) для выявления и анализа закономерностей, связанных с пищевыми заболеваниями и болезнями.
10. Энергетика и коммунальные услуги
Отрасль энергетики и коммунальных услуг генерирует и будет продолжать генерировать огромные объемы данных, которые можно анализировать с помощью аналитики больших данных. Например, в настоящее время интеллектуальные считыватели позволяют собирать данные каждые 15 минут или около того, по сравнению с тем, как это было раньше, когда это было один раз в день. Эти данные можно использовать для лучшего изучения потребления коммунальных услуг, что, в свою очередь, позволяет лучше контролировать использование коммунальных услуг и улучшать обратную связь с потребителями. Использование больших данных коммунальными предприятиями также позволяет улучшить управление активами и персоналом и полезно для скорейшего выявления и исправления ошибок.
11. Индустрия аутсорсинга
Стоимость мирового рынка аутсорсинга обработки и анализа данных составила 2,49 млрд долларов США в 2018 году и, как ожидается, вырастет до 19,36 млрд долларов США к 2027 году при среднегодовом темпе роста 25,8% . Факторами, способствующими этому росту, являются нехватка квалифицированных ресурсов и высокая степень внедрения в различных отраслях промышленности.
Аутсорсинговые компании недалеко от услуг Data Science. Они используют науку о данных для автоматизации процессов бэк-офиса, контроля цен и сокращения времени выполнения работ. Flatworld Solutions - одна из таких компаний, использующая искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для автоматизации внутренних процессов для клиентов, чтобы автоматически классифицировать и индексировать документы, обрабатывать файлы PDF, присваивать имена и классифицировать файлы, автоматически обнаруживать документы, использовать аннотации к изображениям. для управления запасами и многое другое.
Заключение: термин «наука о данных» был впервые введен в употребление в 2001 году, и потребовалось менее двух десятилетий, чтобы он стал явлением, которым он является сегодня. Финансы были первой отраслью, которая осознала преимущества науки о данных, когда никто не мог, и использовал ее для просеивания и анализа больших объемов данных и помощи компаниям в сокращении убытков.
Сегодня наука о данных - это сила, с которой нужно считаться, и почти все отрасли пытаются использовать ее потенциал, и это число будет только расти по мере того, как технологии обработки данных становятся более надежными и рентабельными. Однако, чтобы извлечь выгоду из возможностей науки о данных, вам необходимо понимать проблемы, характерные для отрасли, понимать характеристики данных в каждой отрасли и согласовывать потребности рынка с индивидуальными возможностями и решениями.