14 applications fascinantes d'analyse de données dans la vie réelle en 2022
Publié: 2021-01-04Dans le monde d'aujourd'hui, les données régissent les entreprises les plus modernes. De nombreux paquets de données circulent dans le monde entier en raison de l'accès croissant à Internet. Les entreprises sont conscientes que ces données se traduisent en informations qu'elles peuvent utiliser pour améliorer leur service client, comprendre les tendances ou même trouver des lacunes sur le marché.
Pour obtenir un aperçu aussi important des données dans leur ensemble, il est important d'analyser les données et d'en tirer des informations spécifiques qui peuvent être utilisées pour améliorer certains aspects d'un marché ou de l'entreprise dans son ensemble. Il existe plusieurs applications d'analyse de données, et les entreprises utilisent activement ces applications d'analyse de données pour rester dans la compétition. Non seulement les entreprises, mais même les organismes civiques utilisent l'analyse des données pour plusieurs raisons, comme la surveillance de la criminalité.
Table des matières
Principales applications d'analyse de données
Certaines des différentes applications d'analyse de données actuellement utilisées dans plusieurs organisations à travers le monde sont :
1. Sécurité
Les applications d'analyse de données ou, plus précisément, l'analyse prédictive ont également contribué à faire baisser les taux de criminalité dans certains domaines. Dans quelques grandes villes comme Los Angeles et Chicago, des données historiques et géographiques ont été utilisées pour isoler des zones spécifiques où les taux de criminalité pourraient augmenter. Sur cette base, alors que les arrestations ne pouvaient pas être faites sur un coup de tête, les patrouilles de police pouvaient être augmentées. Ainsi, en utilisant des applications d'analyse de données, les taux de criminalité ont chuté dans ces domaines.
2. Transport
L'analyse des données peut être utilisée pour révolutionner le transport. Il peut être utilisé en particulier dans les zones où vous devez transporter un grand nombre de personnes vers une zone spécifique et qui nécessitent un transport sans faille. Cette technique d'analyse des données a été appliquée aux Jeux olympiques de Londres il y a quelques années.
Pour cet événement, environ 18 millions de trajets ont dû être effectués. Ainsi, les opérateurs ferroviaires et TFL ont pu utiliser les données d'événements similaires, prédire le nombre de personnes qui voyageraient, puis s'assurer que le transport se déroulerait sans heurts.
3. Détection des risques
L'une des premières applications d'analyse de données a peut-être été la découverte de fraudes. De nombreuses organisations étaient aux prises avec des dettes et elles voulaient une solution à ce problème. Ils disposaient déjà de suffisamment de données clients et ont donc appliqué l'analyse de données. Ils ont utilisé la politique « diviser pour mieux régner » avec les données, en analysant les dépenses récentes, les profils et toute autre information importante pour comprendre toute probabilité de défaillance d'un client. Finalement, cela a conduit à une réduction des risques et de la fraude.
4. Gestion des risques
La gestion des risques est un aspect essentiel dans le monde de l'assurance. Pendant qu'une personne est assurée, de nombreuses analyses de données sont effectuées au cours du processus. Le risque encouru lors de l'assurance de la personne est basé sur plusieurs données telles que les données actuarielles et les données sur les réclamations, et leur analyse aide les compagnies d'assurance à réaliser le risque.
Lire : Questions et réponses de l'entrevue sur l'analyse des données
Les souscripteurs effectuent généralement cette évaluation, mais avec l'avènement de l'analyse des données, un logiciel d'analyse peut être utilisé pour détecter les sinistres à risque et les soumettre aux autorités pour une analyse plus approfondie.
5. Livraison
Plusieurs grandes entreprises de logistique comme DHL et FedEx utilisent l'analyse des données pour examiner les données collectées et améliorer leur efficacité globale. À l'aide d'applications d'analyse de données, les entreprises ont pu trouver les meilleures routes maritimes, les meilleurs délais de livraison, ainsi que les moyens de transport les plus rentables. L'utilisation du GPS et l'accumulation des données du GPS leur donne un énorme avantage dans l'analyse des données.
6. Attribution Internet rapide
Bien qu'il puisse sembler que l'attribution d'un accès Internet rapide dans chaque zone rend une ville «intelligente», en réalité, il est plus important de s'engager dans une allocation intelligente. Cette allocation intelligente signifierait comprendre comment la bande passante est utilisée dans des zones spécifiques et pour la bonne cause.
Il est également important de modifier l'allocation des données en fonction du moment et de la priorité. On suppose que les zones financières et commerciales nécessitent le plus de bande passante pendant les jours de semaine, tandis que les zones résidentielles en ont besoin pendant les week-ends. Mais la situation est beaucoup plus complexe. L'analyse des données peut le résoudre.
Par exemple, en utilisant des applications d'analyse de données, une communauté peut attirer l'attention des industries de haute technologie et dans de tels cas, une bande passante plus élevée sera nécessaire dans ces domaines.
7. Dépenses raisonnables
Lorsque l'on construit des villes intelligentes, il devient difficile de les planifier de la bonne manière. Le remodelage du point de repère ou toute modification entraînerait des dépenses importantes, qui pourraient éventuellement s'avérer être un gaspillage. L'analyse des données peut être utilisée dans de tels cas. Grâce à l'analyse des données, il deviendra plus facile de diriger l'argent des impôts de manière rentable pour construire la bonne infrastructure et réduire les dépenses.
8. Interaction avec les clients
En assurance, il devrait y avoir une relation saine entre les gestionnaires de sinistres et les clients. Par conséquent, pour améliorer leurs services, de nombreuses compagnies d'assurance utilisent souvent des enquêtes auprès des clients pour collecter des données. Étant donné que les compagnies d'assurance ciblent un groupe diversifié de personnes, chaque groupe démographique a sa propre préférence en matière de communication.
L'analyse des données peut aider à cibler des préférences spécifiques. Par exemple, une étude a montré que les clients modernes préfèrent la communication via les médias sociaux ou les canaux en ligne, tandis que les plus âgés préfèrent la communication téléphonique.
9. Planification des villes
L'urbanisme est l'une des disciplines inexploitées où l'analyse des données peut vraiment se développer. Alors que de nombreux urbanistes pourraient hésiter à utiliser l'analyse des données en leur faveur, cela n'entraîne que des villes défectueuses criblées de congestion. L'analyse des données aiderait à améliorer l'accessibilité et à minimiser la surcharge dans la ville.
Dans l'ensemble, cela générera plus d'efficacité dans le processus de planification. Le simple fait d'ériger un bâtiment à un endroit approprié ne créera pas d'avantage global pour une ville, car cela peut nuire aux voisins ou à la circulation dans la région. Grâce à l'analyse de données et à la modélisation, il sera facile de prédire le résultat du placement d'un bâtiment dans une situation spécifique et, par conséquent, de planifier en conséquence.
10. Santé
Bien que la médecine ait parcouru un long chemin depuis l'Antiquité et ne cesse de s'améliorer, elle reste une affaire coûteuse. De nombreux hôpitaux sont aux prises avec les pressions sur les coûts qui accompagnent les soins de santé modernes, notamment l'utilisation de machines sophistiquées, de médicaments, etc.
Mais maintenant, avec l'aide d'applications d'analyse de données, les établissements de santé peuvent suivre le traitement des patients et le flux des patients ainsi que la façon dont l'équipement est utilisé dans les hôpitaux. Il a été estimé qu'il pourrait y avoir un gain d'efficacité de 1 % si l'analyse des données devenait une partie intégrante des soins de santé, ce qui se traduirait par plus de 63 milliards de dollars en services de santé. En savoir plus sur les applications de données volumineuses dans l'industrie des soins de santé.
11. Pour voyager
Si vous avez déjà pensé que voyager était un problème, l'analyse de données est là pour vous sauver. L'analyse des données peut utiliser des données qui montrent les désirs et les préférences des différents clients des médias sociaux et aident à optimiser l'expérience d'achat des voyageurs. Cela aidera également les entreprises à personnaliser leurs propres forfaits et offres et, par conséquent, à renforcer les recommandations de voyage plus personnalisées grâce aux données d'aide collectées sur les réseaux sociaux.
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12. Gestion de l'énergie
De nombreuses entreprises engagées dans la gestion de l'énergie utilisent des applications d'analyse de données pour les aider dans des domaines tels que la gestion du réseau intelligent, l'optimisation de l'énergie, la distribution d'énergie et la construction d'automatisation pour d'autres entreprises de services publics. Comment l'analyse des données aide-t-elle ici ?
Eh bien, cela aide en se concentrant sur le contrôle et la surveillance d'une équipe de répartition, des périphériques réseau et de la gestion des pannes de service. Étant donné que les services publics intègrent environ des millions de points de données dans les performances du réseau, les ingénieurs peuvent utiliser l'analyse de données pour les aider à surveiller l'ensemble du réseau.
13. Recherche sur Internet
Lorsque vous utilisez Google, vous utilisez l'une de leurs nombreuses applications d'analyse de données utilisées par l'entreprise. La plupart des moteurs de recherche comme Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo, etc. utilisent l'analyse de données. Ces moteurs de recherche utilisent différents algorithmes pour fournir le meilleur résultat pour une requête de recherche, et ils le font en quelques millisecondes. On dit que Google traite environ 20 pétaoctets de données chaque jour.
14. Publicité numérique
L'analyse de données a également révolutionné la publicité numérique. Les panneaux d'affichage numériques dans les villes ainsi que les bannières sur les sites Web, c'est-à-dire que la plupart des sources publicitaires utilisent aujourd'hui l'analyse de données à l'aide d'algorithmes de données. C'est l'une des raisons pour lesquelles les publicités numériques obtiennent plus de CTR que les techniques publicitaires traditionnelles. La cible de la publicité numérique est aujourd'hui axée sur l'analyse du comportement passé de l'utilisateur.
Emballer
Il est clair que les applications d'analyse de données progressent à grands pas dans presque toutes les avenues à travers le monde. Si nous sommes capables de comprendre les données et de les analyser, cela peut contribuer à augmenter considérablement l'efficacité globale de notre travail. Cependant, une mauvaise utilisation ou une utilisation inefficace des données peut causer plusieurs problèmes et entraîner une baisse de la productivité globale.
Il est donc important que les scientifiques des données sachent comment utiliser efficacement les données et s'engager dans les bonnes applications d'analyse de données. Si elle est utilisée de la bonne manière, l'analyse des données peut avoir un impact positif majeur sur notre société et le monde en général et augmenter la productivité globale de secteurs spécifiques.
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