Business analyst

Tương lai là bây giờ: Tại sao dữ liệu là chìa khóa cho nghiên cứu & phát triển công nghệ

Với sự gia tăng của internet, các thiết bị liên lạc di động và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, chúng ta đang chứng kiến ​​một số bước nhảy vọt ấn tượng trong công nghệ. Có thể nói, lớn nhất kể từ bình minh của thời gian. Nhưng có một điều với sự tiến bộ nhanh chóng đó là, nếu không có các chiến lược đúng đắn, nó có thể nhanh chóng trở nên vô nghĩa. Và, nếu bạn là chủ doanh nghiệp, điều đó cũng có thể trở thành một sai lầm đắt giá. Chính vì lý do này mà việc sử dụng dữ liệu rất quan trọng đối với việc nghiên cứu và phát triển. Đối với một, đó là một cách tuyệt vời để theo dõi các xu hướng và nhu cầu thị trường sẽ phù hợp trong tương lai. Thứ hai, nó vừa là một đầu vào thay thế vừa hỗ trợ cho thiết kế đầu cơ. Do đó, sử dụng dữ liệu có thể là chìa khóa để nhận ra và giải quyết những thách thức hàng đầu của nhân loại trong những năm tới. Chúng ta đang nói về mọi thứ, từ thiếu nước, biến đổi khí hậu, nhu cầu phát triển ô tô tự lái an toàn, v.v. Lợi ích của việc sử dụng dữ liệu để nghiên cứu và phát triển Từ quan điểm kinh doanh thuần túy, sử dụng dữ liệu lớn trong R&D có một số lợi ích quan trọng. Đối với một, đó là một cách hiệu quả để tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc. Đặc biệt như vậy khi sử dụng thông tin đã có sẵn hoặc đầu tư vào việc thu thập và phân tích dữ liệu liên tục. Thứ hai, đó là một cách chính xác hơn để thu thập, diễn giải và áp dụng thông tin. Hệ thống thu thập được thực hiện tốt cho phép các doanh nghiệp có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu có liên quan hơn. Ví dụ, McKinsey nhấn mạnh tiềm năng của dữ liệu lớn trong ngành chăm sóc sức khỏe và dược phẩm. Nó tuyên bố rằng dữ liệu lớn cho phép: thu thập dữ liệu theo thời gian thực (và phản ứng, khi cần thiết) hợp lý hơn để thu thập dữ liệu theo thời gian thực (và phản ứng, khi cần thiết), ngăn chặn các ổ chứa dữ liệu Thứ ba, sử dụng dữ liệu lớn để nghiên cứu và phát triển chuyển doanh nghiệp từ việc ra quyết định lịch sử sang dự đoán. Điều này cho phép họ dẫn đầu thị trường. Hơn nữa, nó khuyến khích các bộ phận R&D phát triển các giải pháp phù hợp với tương lai gần thay vì hiện tại trôi qua nhanh chóng. Nói cách khác, việc sử dụng dữ liệu phù hợp sẽ ngăn các thương hiệu chi tiền và năng lượng của họ vào các sản phẩm và dịch vụ đã được định sẵn để thất bại. Nhưng những ứng dụng thực tế của dữ liệu trong nghiên cứu và phát triển là gì? Và có những cách thú vị nào mà các công ty đang sử dụng không? Hãy cùng tìm hiểu. Apple, Beddit & UCLA Một trong những ví dụ điển hình về việc một công ty sử dụng dữ liệu một cách thành thạo để phát triển các sản phẩm mới đến từ Apple. Trở lại 2017, công ty đã mua lại Beddit. Doanh nghiệp mới được mua lại này chuyên sản xuất thiết bị theo dõi giấc ngủ và sử dụng thông tin để cải thiện giấc ngủ. Ba năm sau, Apple đã phát hành phiên bản ứng dụng theo dõi giấc ngủ của riêng mình, dành riêng cho Apple Watch có thể đeo được. Tương tự, UCLA thông báo rằng họ đang khởi động một nghiên cứu kéo dài ba năm tập trung vào sức khỏe tâm thần. Bằng cách thu thập dữ liệu về giấc ngủ, hoạt động thể chất, nhịp tim và lối sống từ Apple Watch, nghiên cứu này nhằm tìm ra mối liên hệ giữa các yếu tố sức khỏe này với các triệu chứng trầm cảm và lo lắng. Thông báo này nêu rõ cách thức truy cập vào dữ liệu chất lượng cao, được xử lý tốt sẽ giúp các công ty đưa ra các lựa chọn R&D phù hợp. Đặc biệt là một trong những tính năng mới nhất của Watch OS8 sẽ là một ứng dụng dành riêng cho sự tỉnh táo và sức khỏe tinh thần. Cập nhật chương trình cơ sở của Tesla Một cách cực kỳ thú vị khác là dữ liệu giúp các công ty tạo ra những sản phẩm tốt hơn đến từ Tesla. Vì những chiếc xe thông minh này được trang bị nhiều cảm biến theo dõi hành vi của người dùng và hiệu suất của xe (bất kể chức năng lái tự động có được bật hay không), công ty đã chẩn đoán thành công sự cố quá nhiệt trong 2014. Sau đó, nó đã giải quyết sự cố bằng một bản cập nhật chương trình cơ sở, tự động được cài đặt trên tất cả các xe ô tô, để ngăn nó tái diễn. Những khả năng thú vị của việc sử dụng dữ liệu trong nghiên cứu và phát triển công nghệ Các công ty lớn như Tesla hay Apple không phải là những người duy nhất có thể sử dụng dữ liệu để phát triển các sản phẩm có liên quan. Nhờ sự sẵn có rộng rãi của các nguồn dữ liệu, hầu như bất kỳ người chơi nào trong ngành công nghệ cũng có thể làm được như vậy. Các giải pháp phần mềm như tiện ích bổ sung theo dõi mắt có thể giúp các nhà thiết kế web phát triển các tính năng UX được tối ưu hóa hoàn toàn cho các hành vi của người tiêu dùng mới nổi. Tương tự, các nhà phát triển sản phẩm có thể theo dõi các phím tắt tự động hóa có liên quan trên các trang web dịch vụ như IFTTT. Bằng cách theo dõi cách các thành viên trong cộng đồng sử dụng các sản phẩm của họ và xem họ tạo ra những giải pháp tùy chỉnh nào, các nhà sản xuất này có thể tạo ra các bản cập nhật phần mềm có liên quan. Hơn nữa, họ có thể thu thập và sử dụng dữ liệu để phát triển các sản phẩm tốt hơn nữa với các tính năng mà dòng sản phẩm hiện tại của họ không cung cấp. Kết thúc Áp dụng kiến ​​thức thu được từ dữ liệu lớn để nghiên cứu và phát triển công nghệ, chắc chắn là chìa khóa để duy trì sự phù hợp (và dung môi) trong thị trường công nghệ cạnh tranh cao hiện nay. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa thông tin sẵn có, các tổ chức phải hiểu tầm quan trọng của các phương pháp thu thập nhất quán, diễn giải của chuyên gia và khái niệm về biên độ sai số. Chỉ khi đó, họ mới có thể tìm cách tích hợp dữ liệu lớn vào quy trình R&D của mình. Đôi nét về Tác giả Natasha Lane là một phụ nữ bàn phím có bề dày lịch sử làm việc trong lĩnh vực CNTT và tiếp thị kỹ thuật số. Cô ấy luôn sẵn lòng cộng tác với các blog tuyệt vời và chia sẻ kiến ​​thức của mình trên khắp các trang web. Bên cạnh việc sáng tạo nội dung, Natasha hiện nay còn khá đam mê giúp doanh nghiệp nhỏ phát triển mạnh mẽ. Đăng ký nhận bản tin InsideBIGDATA miễn phí. Tham gia với chúng tôi trên Twitter: @ InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1

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