Business intelligence

Các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu

Một trường hợp sử dụng kinh doanh thường được định nghĩa là một chuỗi các hành động kinh doanh dẫn đến một kết quả giá trị gia tăng được xác định trước. Data Flair chia sẻ 6 trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu hàng đầu dự kiến ​​sẽ mang lại một cuộc cách mạng công nghiệp khác. Từ ngân hàng đến vận tải trong thế giới kinh doanh thực, và từ truyền thông xã hội đến thương mại điện tử trên không gian kinh doanh kỹ thuật số – các quyết định dựa trên dữ liệu đang ngự trị tối cao trong các chức năng kinh doanh. Một ca sử dụng kinh doanh thường có thể đảm nhiệm nhiều vai trò. Mô hình học máy hoặc thuật toán thông minh có thể được coi là “ca sử dụng” cốt lõi trong một công ty phát triển ứng dụng, nhưng mô hình học máy tương tự này sẽ trở thành một ca sử dụng hỗ trợ, khi được sử dụng trong lĩnh vực công nghệ hoặc kinh doanh thương mại. Theo Khoa học Dữ liệu là gì? 5 Ứng dụng trong Kinh doanh: “Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để thu thập kiến ​​thức về các hành vi và quy trình… xử lý một lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả… [and to] hướng dẫn việc ra quyết định theo hướng dữ liệu. ” Xác định một trường hợp sử dụng thích hợp Hầu hết các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu đều có hai thành phần quan trọng: Kho dữ liệu và các quyết định kinh doanh có thể hành động. Để một trường hợp sử dụng cụ thể thành công, các yêu cầu này phải được đáp ứng: Dữ liệu được sử dụng cho một trường hợp sử dụng phải có chất lượng vượt trội đến từ các nguồn sạch. Các công cụ dùng để phân tích dữ liệu phải phù hợp với loại, kích thước nhất định và bản chất của dữ liệu. Các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu cụ thể trong ngành Theo một nghiên cứu gần đây, thị trường khoa học dữ liệu sẽ đạt 115 tỷ đô la 2023 với tốc độ CAGR là 29%. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu quan trọng trong các lĩnh vực kinh doanh: Trong lĩnh vực bán hàng và tiếp thị, khoa học dữ liệu chủ yếu được sử dụng để dự báo thị trường, xác định cơ sở khách hàng mới, tối ưu hóa cấu trúc giá cả và phân tích danh mục khách hàng. Các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu cho sản xuất: Các trường hợp sử dụng được sử dụng trong chức năng kinh doanh quan trọng này là tạo mẫu, trình diễn, phân tích sản phẩm ảo và phân tích xu hướng thị trường. Các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu cho tài chính và ngân hàng: Các trường hợp sử dụng phổ biến được sử dụng trong các ngân hàng hoặc công ty tài chính bao gồm thiết kế sản phẩm và dịch vụ, quản lý danh mục khách hàng, phân tích rủi ro và các giải pháp tài chính tùy chỉnh dựa trên xu hướng đầu tư trong quá khứ. Các ngân hàng đang tăng cường sử dụng các nền tảng khoa học dữ liệu để tăng cường bảo mật. Các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu để làm phim: Một số cách mà công nghệ dữ liệu đã giúp ngành sản xuất phim là ngăn ngừa thất bại, tạo doanh thu và phát trực tuyến theo thời gian thực trên các trang web như HBO hoặc Netflix. Các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu cho thương mại điện tử: Trường hợp sử dụng phổ biến nhất được tìm thấy trong thương mại điện tử là nhắm mục tiêu theo đối tượng – định vị thị trường mục tiêu trong đống dữ liệu khách hàng khổng lồ. Bạn có thể xem lại một số ứng dụng khoa học dữ liệu phổ biến thông qua liên kết này. Ngoài ra, một số ứng dụng khoa học dữ liệu chuyên biệt có sẵn trong bài viết Becoming Human.ai này. AI và Khoa học dữ liệu cùng nhau: Các trường hợp sử dụng kết hợp AI và khoa học dữ liệu hiện đang được sử dụng kết hợp với nhau trong các lĩnh vực sau: Trong Giao dịch: Phân tích dữ liệu do AI cung cấp được sử dụng nhiều cho các quyết định giao dịch tự động ở tốc độ cao, phân tích dữ liệu giao dịch, Phân tích dự đoán và kiểm toán tài chính. Trong Lọc Thư Spam: Nhu cầu ngày càng tăng về các bộ lọc chống thư rác trong email đã thúc đẩy sự phát triển của các mô hình ML nâng cao để lọc thư rác. cung cấp hệ thống an ninh mạng để đảm bảo an toàn và bảo mật dữ liệu, hệ thống cảm biến tầm nhìn tích hợp và hỗ trợ lái xe để cải thiện trải nghiệm lái xe. Khoa học dữ liệu cũng được sử dụng để thực hiện các cuộc phỏng vấn thông qua bot để đánh giá các kết quả phù hợp nhất cho một vị trí. Hơn nữa, dữ liệu hiệu suất của nhân viên (KPI) có thể cung cấp thông tin chi tiết chính xác để đánh giá mức độ hài lòng và tỷ lệ hao mòn của nhân viên. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: Trong lĩnh vực này, các trường hợp sử dụng quan trọng là phân tích dữ liệu bệnh nhân để đưa ra các quyết định chăm sóc sức khỏe nâng cao, hỗ trợ chẩn đoán với độ chính xác cao và phát hiện triệu chứng. Trong bảo hiểm y tế, các giải pháp khoa học dữ liệu được sử dụng để thiết kế các kế hoạch điều trị phù hợp với các kế hoạch tùy chỉnh nhằm mang lại kết quả điều trị tốt nhất. Đóng góp có giá trị nhất mà các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu đã tạo ra trong thế giới y học là trong việc phát hiện ra thuốc – kết hợp trí tuệ y tế, dữ liệu bệnh nhân lịch sử và dữ liệu FDA để phát triển thuốc nhanh hơn và tăng tỷ lệ phê duyệt. Các trường hợp sử dụng phân tích theo đơn đã giúp giảm thiểu việc bỏ lỡ các lần khám bệnh khẩn cấp và tạo điều kiện chẩn đoán sớm. Trong tiếp thị chăm sóc sức khỏe, thông tin thị trường được làm giàu dữ liệu đã cải thiện việc nghiên cứu thị trường, quản lý thương hiệu, lập bản đồ thị trường mục tiêu và phân khúc. Dữ liệu xã hội ngày càng trao quyền cho nhân viên dịch vụ khách hàng để cung cấp trải nghiệm dịch vụ được cá nhân hóa (đề xuất, ưu đãi, quà tặng) cho những khách hàng hài lòng. Hệ thống định tuyến cuộc gọi tinh vi cho phép kết hợp các đại lý phù hợp với khách hàng để có các dịch vụ tối ưu nhất. Chatbots và xác thực giọng nói sinh trắc học có sẵn 24 / 7 chỉ là một số lợi ích duy nhất của các nền tảng quản lý cuộc gọi khách hàng công nghệ cao như vậy. Ngân hàng ING đã tăng 15% hiệu suất bán hàng và giảm 3% tỷ lệ im lặng sau khi triển khai AI vào hệ thống cuộc gọi của họ. Tiếp thị: AI được sử dụng để đưa ra các dự báo và dự đoán dựa trên dữ liệu trong bán hàng. Các kỹ thuật tính điểm nâng cao giúp ưu tiên các hoạt động bán hàng. Dữ liệu giao dịch của khách hàng được sử dụng nhiều trong các hệ thống phân tích dữ liệu do AI hỗ trợ để tăng doanh số bán hàng và cung cấp các dịch vụ tiếp thị cao cấp. Dữ liệu phân tích chatbot và phản hồi của đại diện bán hàng được sử dụng chung để nâng cao hiệu suất bán hàng. Phân tích dữ liệu bán hàng được sử dụng để đối sánh nội dung bán hàng được cá nhân hóa với khách hàng tiềm năng có mức độ ưu tiên cao. Cuối cùng, các hệ thống phân tích tiếp thị được hỗ trợ bởi AI theo dõi và phân tích các sự kiện truyền thông để theo dõi các mẫu hành vi của khách hàng và các động lực chính của lưu lượng truy cập, mức độ tương tác của khách hàng và doanh thu. Nghiên cứu điển hình trên Twitter: Được nói nhiều nhất về Trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu Trường hợp sử dụng do AI điều khiển nóng nhất mà mọi người đang nói đến bây giờ là “thuật toán thông minh” có thể xác định những người dùng Twitter có khả năng phát tán thông tin sai lệch trước khi họ thực sự làm điều đó. Một nhóm các nhà nghiên cứu từ Khoa Khoa học Máy tính của Đại học Sheffield “đã phát triển phương pháp dự đoán liệu một người dùng mạng xã hội có khả năng chia sẻ nội dung từ các nguồn tin tức không đáng tin cậy hay không”. Các nhà nghiên cứu này đã xem xét và “phân tích hơn 1 triệu tweet từ khoảng 6, 200 người dùng Twitter” với sự trợ giúp của công nghệ NLP. Lượng dữ liệu khổng lồ này đã huấn luyện một thuật toán ML để dự đoán với độ chính xác gần như 80% về sự lan truyền thông tin sai lệch trên phương tiện truyền thông xã hội. Bằng Tiến sĩ ứng cử viên tại Đại học Sheffield nhận xét: “Nghiên cứu và phân tích hành vi của người dùng chia sẻ nội dung từ các nguồn tin tức không đáng tin cậy có thể giúp các nền tảng truyền thông xã hội ngăn chặn sự lan truyền của tin tức giả mạo ở cấp độ người dùng, bổ sung cho các phương pháp kiểm tra thực tế hiện có hoạt động trên bài đăng hoặc cấp nguồn tin tức. ” Từ Khoa học Dữ liệu sang Phân tích Dữ liệu Với nhiều dự án khoa học dữ liệu đầy tham vọng bị thất bại trong quá trình thực hiện, phân tích dữ liệu đã chuyển sang thị trường dọc trong những năm qua. Nhu cầu “chuyên biệt” của các nền tảng phân tích và phân tích dữ liệu đã thúc đẩy các nhà cung cấp thiết kế các nền tảng giải pháp phân tích với tâm điểm là “chuyên gia miền”. Dưới đây là một số chuyển đổi chính đang bao trùm thị trường phân tích dữ liệu hiện tại trên toàn thế giới: Xu hướng 1: “Theo chiều dọc” là phương pháp tiếp cận an toàn khi thất bại mà thị trường phân tích dữ liệu đã chọn để giảm thất bại của dự án phân tích dữ liệu. Xu hướng 2: Đối với phân tích dữ liệu dựa trên đám mây, giải pháp lưu trữ dữ liệu Lakehouse hiện có thể chứa cả dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc với quyền truy cập vào tất cả dữ liệu và cho phép phân tích nâng cao với các mô hình phức tạp và khả năng BI. Xu hướng 3: Gartner đã dự đoán rằng bởi 2023, công nghệ đồ thị sẽ thống trị quá trình ra quyết định trong 30% công ty toàn cầu. Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép của Shutterstock.com

Back to top button