14 faszinierende reale Anwendungen der Datenanalyse im Jahr 2022
Veröffentlicht: 2021-01-04In der heutigen Welt regieren Daten die modernsten Unternehmen. Durch den zunehmenden Zugang zum Internet kursieren weltweit unzählige Datenpakete. Unternehmen sind sich bewusst, dass diese Daten Informationen liefern, die sie nutzen können, um ihren Kundenservice zu verbessern, Trends zu verstehen oder sogar Marktschlupflöcher zu finden.
Um einen so wichtigen Einblick in Daten als Ganzes zu gewinnen, ist es wichtig, Daten zu analysieren und spezifische Informationen zu gewinnen, die zur Verbesserung bestimmter Aspekte eines Marktes oder des Unternehmens als Ganzes verwendet werden können. Es gibt mehrere Anwendungen der Datenanalyse, und Unternehmen nutzen solche Datenanalyseanwendungen aktiv, um sich im Wettbewerb zu behaupten. Nicht nur Unternehmen, sondern auch öffentliche Einrichtungen nutzen die Datenanalyse aus verschiedenen Gründen, beispielsweise zur Überwachung von Straftaten.
Inhaltsverzeichnis
Top Data Analytics-Anwendungen
Einige der verschiedenen Datenanalyseanwendungen, die derzeit in mehreren Organisationen auf der ganzen Welt verwendet werden, sind:
1. Sicherheit
Datenanalyseanwendungen oder genauer gesagt Vorhersageanalysen haben auch dazu beigetragen, die Kriminalitätsraten in bestimmten Bereichen zu senken. In einigen Großstädten wie Los Angeles und Chicago wurden historische und geografische Daten verwendet, um bestimmte Gebiete zu isolieren, in denen die Kriminalitätsrate steigen könnte. Auf dieser Grundlage konnten zwar Verhaftungen nicht aus einer Laune heraus vorgenommen werden, aber die Polizeipatrouillen konnten verstärkt werden. Durch den Einsatz von Anwendungen der Datenanalyse sanken die Kriminalitätsraten in diesen Bereichen.
2. Transport
Datenanalyse kann verwendet werden, um den Transport zu revolutionieren. Es kann insbesondere in Bereichen eingesetzt werden, in denen Sie eine große Anzahl von Personen zu einem bestimmten Bereich transportieren müssen und einen nahtlosen Transport benötigen. Diese Datenanalysetechnik wurde vor einigen Jahren bei den Olympischen Spielen in London angewendet.
Für dieses Event mussten rund 18 Millionen Fahrten zurückgelegt werden. So konnten die Zugbetreiber und TFL Daten von ähnlichen Ereignissen verwenden, die Anzahl der reisenden Personen vorhersagen und dann sicherstellen, dass der Transport reibungslos ablief.
3. Risikoerkennung
Eine der ersten Datenanalyseanwendungen war möglicherweise die Aufdeckung von Betrug. Viele Organisationen hatten mit Schulden zu kämpfen und wollten eine Lösung für dieses Problem. Sie hatten bereits genügend Kundendaten in ihren Händen und wandten daher Datenanalysen an. Sie wendeten eine „Teile-und-Herrsche“-Strategie mit den Daten an und analysierten die jüngsten Ausgaben, Profile und alle anderen wichtigen Informationen, um die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls eines Kunden zu verstehen. Schließlich führte dies zu geringeren Risiken und Betrug.
4. Risikomanagement
Risikomanagement ist ein wesentlicher Aspekt in der Versicherungswelt. Während eine Person versichert ist, werden während des Prozesses viele Datenanalysen durchgeführt. Das Risiko, das mit der Versicherung der Person verbunden ist, basiert auf mehreren Daten wie versicherungsmathematischen Daten und Schadensdaten, und deren Analyse hilft Versicherungsunternehmen, das Risiko zu erkennen.
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Versicherer führen diese Bewertung im Allgemeinen durch, aber mit dem Aufkommen der Datenanalyse kann Analysesoftware verwendet werden, um riskante Ansprüche zu erkennen und solche Ansprüche den Behörden zur weiteren Analyse vorzulegen.
5. Lieferung
Mehrere führende Logistikunternehmen wie DHL und FedEx verwenden Datenanalysen, um gesammelte Daten zu untersuchen und ihre Gesamteffizienz zu verbessern. Mithilfe von Datenanalyseanwendungen konnten die Unternehmen die besten Versandwege, Lieferzeiten sowie die kostengünstigsten Transportmittel ermitteln. Die Verwendung von GPS und das Sammeln von Daten aus dem GPS verschafft ihnen einen großen Vorteil bei der Datenanalyse.
6. Schnelle Internetzuweisung
Während es den Anschein haben mag, dass die Zuweisung von schnellem Internet in jedem Bereich eine Stadt „intelligent“ macht, ist es in Wirklichkeit wichtiger, sich für eine intelligente Zuweisung zu engagieren. Diese intelligente Zuweisung würde bedeuten, zu verstehen, wie Bandbreite in bestimmten Bereichen und für die richtige Sache verwendet wird.
Es ist auch wichtig, die Datenzuordnung basierend auf Timing und Priorität zu verschieben. Es wird davon ausgegangen, dass Finanz- und Gewerbegebiete an Wochentagen die meiste Bandbreite benötigen, während Wohngebiete am Wochenende die meiste Bandbreite benötigen. Aber die Situation ist viel komplexer. Datenanalyse kann es lösen.
Beispielsweise kann eine Community durch die Verwendung von Anwendungen der Datenanalyse die Aufmerksamkeit von Hightech-Industrien auf sich ziehen, und in solchen Fällen wird in solchen Bereichen eine höhere Bandbreite erforderlich sein.
7. Angemessene Ausgaben
Wenn man Smart Cities baut, wird es schwierig, sie richtig zu planen. Eine Umgestaltung oder Veränderung des Wahrzeichens würde große Ausgaben verursachen, die sich am Ende als Verschwendung herausstellen könnten. In solchen Fällen kann Datenanalyse eingesetzt werden. Mit Datenanalysen wird es einfacher, die Steuergelder kosteneffizient zum Aufbau der richtigen Infrastruktur und zur Reduzierung der Ausgaben einzusetzen.
8. Interaktion mit Kunden
In der Versicherungsbranche sollte eine gesunde Beziehung zwischen Schadensregulierern und Kunden bestehen. Um ihre Dienstleistungen zu verbessern, nutzen viele Versicherungsunternehmen daher häufig Kundenbefragungen, um Daten zu sammeln. Da Versicherungsunternehmen auf eine vielfältige Personengruppe abzielen, hat jede Bevölkerungsgruppe ihre eigenen Vorlieben in Bezug auf die Kommunikation.
Die Datenanalyse kann dabei helfen, bestimmte Vorlieben einzugrenzen. Eine Studie hat beispielsweise gezeigt, dass moderne Kunden die Kommunikation über soziale Medien oder Online-Kanäle bevorzugen, während die ältere Bevölkerungsgruppe die telefonische Kommunikation bevorzugt.
9. Planung von Städten
Eine der unerschlossenen Disziplinen, in denen die Datenanalyse wirklich wachsen kann, ist die Stadtplanung. Während viele Stadtplaner zögern, die Datenanalyse zu ihren Gunsten einzusetzen, führt dies nur zu fehlerhaften Städten voller Staus. Der Einsatz von Datenanalysen würde helfen, die Erreichbarkeit zu verbessern und die Überlastung der Stadt zu minimieren.
Insgesamt wird dadurch mehr Effizienz im Planungsprozess generiert. Nur ein Gebäude an geeigneter Stelle zu errichten, bringt keinen Gesamtnutzen für eine Stadt, da es die Nachbarn oder den Verkehr in der Umgebung schädigen kann. Mithilfe von Datenanalyse und Modellierung ist es einfach, das Ergebnis der Platzierung eines Gebäudes in einer bestimmten Situation vorherzusagen und entsprechend zu planen.
10. Gesundheitswesen
Obwohl die Medizin seit der Antike einen langen Weg zurückgelegt hat und sich ständig verbessert, bleibt sie eine kostspielige Angelegenheit. Viele Krankenhäuser kämpfen mit dem Kostendruck, den das moderne Gesundheitswesen mit sich bringt, was den Einsatz hochentwickelter Maschinen, Medikamente usw.
Aber jetzt können Gesundheitseinrichtungen mit Hilfe von Datenanalyseanwendungen die Behandlung von Patienten und den Patientenfluss sowie die Verwendung von Geräten in Krankenhäusern verfolgen. Es wurde geschätzt, dass ein Effizienzgewinn von 1 % erzielt werden kann, wenn die Datenanalyse zu einem integralen Bestandteil des Gesundheitswesens wird, was zu mehr als 63 Milliarden US-Dollar an Gesundheitsdiensten führen wird. Lesen Sie mehr über Big-Data-Anwendungen in der Gesundheitsbranche.
11. Für Reisen
Wenn Sie jemals dachten, dass Reisen lästig ist, dann ist die Datenanalyse hier, um Sie zu retten. Die Datenanalyse kann Daten verwenden, die die Wünsche und Vorlieben verschiedener Kunden aus sozialen Medien zeigen und dabei helfen, das Kauferlebnis von Reisenden zu optimieren. Es wird Unternehmen auch dabei helfen, ihre eigenen Pakete und Angebote anzupassen und so personalisiertere Reiseempfehlungen mit den aus sozialen Medien gesammelten Hilfsdaten zu fördern.
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12. Energiemanagement
Viele Unternehmen, die sich mit Energiemanagement befassen, nutzen Anwendungen der Datenanalyse, um sie in Bereichen wie Smart-Grid-Management, Energieoptimierung, Energieverteilung und Gebäudeautomatisierung für andere Versorgungsunternehmen zu unterstützen. Wie hilft Data Analytics hier?
Nun, es hilft, indem es sich auf die Steuerung und Überwachung einer Dispatch-Crew, Netzwerkgeräte und die Verwaltung von Dienstausfällen konzentriert. Da Energieversorger etwa Millionen von Datenpunkten in die Netzwerkleistung integrieren, können Techniker mithilfe von Datenanalysen das gesamte Netzwerk überwachen.
13. Internetsuche
Wenn Sie Google verwenden, verwenden Sie eine der vielen Datenanalyseanwendungen des Unternehmens. Die meisten Suchmaschinen wie Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo usw. verwenden Datenanalysen. Diese Suchmaschinen verwenden unterschiedliche Algorithmen, um das beste Ergebnis für eine Suchanfrage zu liefern, und zwar innerhalb weniger Millisekunden. Google soll täglich etwa 20 Petabyte an Daten verarbeiten.
14. Digitale Werbung
Auch die Datenanalyse hat die digitale Werbung revolutioniert. Digitale Werbetafeln in Städten sowie Banner auf Websites, d. h. die meisten Werbequellen verwenden heutzutage Datenanalysen mithilfe von Datenalgorithmen. Dies ist einer der Gründe, warum digitale Werbung mehr CTRs erzielt als herkömmliche Werbetechniken. Das Ziel digitaler Werbung konzentriert sich heutzutage auf die Analyse des vergangenen Verhaltens des Nutzers.
Einpacken
Es ist klar, dass Datenanalyseanwendungen in fast allen Bereichen der Welt große Fortschritte machen. Wenn wir in der Lage sind, Daten zu verstehen und zu analysieren, kann dies dazu beitragen, unsere allgemeine Arbeitseffizienz erheblich zu steigern. Der Missbrauch oder die ineffiziente Nutzung von Daten kann jedoch mehrere Probleme verursachen und zu einer Verringerung der Gesamtproduktivität führen.
Daher ist es wichtig, dass Data Scientists wissen, wie man Daten effizient nutzt und sich mit den richtigen Anwendungen der Datenanalyse befasst. Bei richtiger Anwendung kann Datenanalyse einen großen positiven Einfluss auf unsere Gesellschaft und die Welt insgesamt haben und die Gesamtproduktivität bestimmter Sektoren steigern.
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