Business intelligence

Tăng tốc phát triển doanh nghiệp với Khoa học dữ liệu

Nhấp để tìm hiểu thêm về tác giả Sudeep Rao. Thế kỷ 21 được đặc trưng bởi sự phát triển theo cấp số nhân của công nghệ đột phá và tác động của nó trong nhiều lĩnh vực công nghiệp – từ sản xuất, ngân hàng và tài chính đến chăm sóc sức khỏe và bán lẻ. Điều này đi kèm với sự bùng nổ dữ liệu đồng thời, với mọi lĩnh vực công nghiệp hiện đang tạo ra thông tin dưới dạng dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc phải được thu thập và phân tích để thu được kết quả có ý nghĩa. Các công nghệ như AI và học máy đã trở thành những thành phần quan trọng trong tăng trưởng kinh doanh và là một phần không thể thiếu trong quá trình ra quyết định về khả năng thực hiện những hành động chính xác này của họ. Các báo cáo trong ngành ước tính rằng gần như tỷ đô la 30 được đầu tư hàng năm để tài trợ cho các dự án liên quan đến AI và ML trên toàn cầu. Mỗi dự án này đều là một phần của một lĩnh vực lớn hơn nhiều đã trở thành nhu cầu chính cho các công ty đang tìm kiếm những hiểu biết sâu sắc hơn: Khoa học Dữ liệu. Hướng tới những thông tin chi tiết hữu ích cho hành động Khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu đã nổi lên như những lĩnh vực quan trọng nhất đối với các công ty trong hành trình chuyển đổi kỹ thuật số của họ. Năm mươi phần trăm doanh nghiệp ngày nay gặp phải tình trạng không thể chuyển từ ý tưởng và tạo mẫu sang sản xuất thực tế các mô hình học máy do nhiều yếu tố, trong đó quan trọng nhất là thiếu sự tham gia của các nhóm kỹ thuật dữ liệu. Điều này dẫn đến việc các nhóm Khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu bị xáo trộn, cản trở việc truy cập dễ dàng vào đúng dữ liệu và làm chậm khả năng xây dựng các mô hình có thể mở rộng quy mô nhanh chóng. Bằng cách cho phép sự phối hợp tốt hơn giữa hai nhóm này, các công cụ phù hợp có thể được sử dụng để chuyển đổi cả dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc thành những thông tin chi tiết có giá trị. Những tiến bộ trong Khoa học Dữ liệu và công nghệ kỹ thuật dữ liệu cũng đã dẫn đến nhiều đổi mới khác nhau giúp việc phân tích các tập dữ liệu cực lớn nhanh hơn bao giờ hết. Ví dụ: nhóm của chúng tôi đã tận dụng kiến ​​thức chuyên môn của họ trong các phương pháp Quản lý dữ liệu cho phép xử lý song song các tập dữ liệu và đảm bảo dữ liệu chất lượng để phân tích và truy vấn dữ liệu nhanh hơn, điều này sẽ cực kỳ khó đạt được khi xử lý khối lượng lớn dữ liệu. Một khía cạnh khác của Khoa học dữ liệu mà các công ty có thể hưởng lợi là khả năng sử dụng những hiểu biết sâu sắc được tạo ra để mở rộng chiến lược kinh doanh của họ và cải thiện thời gian hoàn thành dự án. Việc triển khai các kho dữ liệu đám mây là một trong những chiến lược tốt nhất để hỗ trợ nỗ lực này, vì chúng cho phép dễ dàng lưu trữ và xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Các mẫu hình xuất hiện từ quy trình phân tích dữ liệu cung cấp trực tiếp cho việc lập kế hoạch chiến lược, đặc biệt là với sự trợ giúp của phân tích tiếp thị dự đoán. Người ta ước tính rằng vào cuối 2021, 83% của tất cả khối lượng công việc sẽ được lưu trữ trên đám mây. Các giải pháp hiện đại hóa dữ liệu như vậy là điều cần thiết để tích hợp liền mạch công nghệ hiện đại được hỗ trợ bởi Khoa học dữ liệu vào hoạt động hàng ngày của công ty. Tạo tác động trong thế giới thực với Khoa học dữ liệu Tác động được tạo ra bởi Khoa học dữ liệu và các giải pháp kỹ thuật là rõ ràng để xem khi các lĩnh vực ngành khác nhau được kiểm tra. Nguồn: Sigmoid Adtech: Một trong những lĩnh vực rõ ràng nhất đã được hưởng lợi từ các giải pháp này là không gian Adtech. Bằng cách xử lý hiệu quả các dữ liệu quan trọng như sở thích nền tảng của người tiêu dùng, mô hình mua hàng và xu hướng trong ngành, các công ty đã có thể có được những thông tin chi tiết hữu ích cung cấp thông tin sâu sắc cho các chiến lược tiếp thị của họ. Tất cả các hoạt động như quảng cáo được nhắm mục tiêu, tối ưu hóa chiến dịch thời gian thực và dự báo bán hàng đều có thể thực hiện được với sự trợ giúp của Khoa học dữ liệu và các khả năng mà Khoa học dữ liệu cung cấp. Bán lẻ và CPG: Một nhóm ngành dọc khác mà phân tích dữ liệu đã tạo ra tác động lớn là trong không gian bán lẻ và CPG. Cả hai không gian này đều yêu cầu những hiểu biết sâu sắc về khách hàng để hỗ trợ sự phát triển kinh doanh của họ, một nỗ lực mà Khoa học dữ liệu có thể giúp đỡ. Bằng cách thực hiện phân tích chuỗi cung ứng theo thời gian thực, các công ty giải pháp dữ liệu có thể giúp các tổ chức theo dõi hàng tồn kho và lô hàng, đảm bảo quản lý hàng tồn kho tốt hơn và cuối cùng là trải nghiệm bán lẻ mượt mà hơn. Ngoài ra, bằng cách theo dõi các sở thích và mô hình sử dụng sản phẩm, các tổ chức có thể thực hiện dự báo nhu cầu và cá nhân hóa các chiến lược tiếp thị và bán hàng của họ. Trên thực tế, các báo cáo trong ngành cho thấy giá trị mua hàng tăng 40% và 110% tăng các mặt hàng được mua khi các công ty bán lẻ thực hiện các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa. Ngân hàng: Khoa học Dữ liệu cũng có thể có tác động đáng kể trong lĩnh vực ngân hàng. Ở đây, Khoa học dữ liệu rất cần thiết trong việc hợp lý hóa việc quản lý danh mục đầu tư và lưu trữ hồ sơ thông qua các giải pháp xử lý dữ liệu thông qua nhiều bộ lọc mà vẫn đảm bảo sự chậm trễ tối thiểu. Khả năng xử lý này cũng được triển khai để phát hiện và ngăn chặn gian lận, nhờ vào thông tin chi tiết theo thời gian thực có được từ phân tích dữ liệu nâng cao. Ngoài ra, các luồng dữ liệu lớn thường xuyên được tạo ra trên sàn giao dịch và các phương pháp tiếp cận được hỗ trợ bởi Khoa học dữ liệu có thể giúp hợp lý hóa dữ liệu này thành những thông tin chi tiết có ý nghĩa, có thể sử dụng để giao dịch tài chính tốt hơn. Kết luận Với việc dữ liệu là tài sản quan trọng nhất đối với các tổ chức, Khoa học dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi dữ liệu thành những hiểu biết kinh doanh hữu ích. Bằng cách phục vụ cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong các ngành dọc của ngành, AI và ML đang mở rộng các biên giới cho việc chuyển đổi kinh doanh và khai phá sự kém hiệu quả tiềm ẩn. Các công ty chuyên về Khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu giúp các công ty trong các ngành tăng tốc hành trình chuyển đổi kỹ thuật số của họ bằng cách chuyển khối lượng dữ liệu khổng lồ thành thông tin chi tiết hữu ích và giá trị kinh doanh nhanh hơn.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button