Ilmu Data dalam Industri Otomotif: 4 Cara Ilmu Data Membentuk Kembali Industri

Menyaksikan Perubahan

Ekosistem pasar Industri Otomotif mengalami perubahan yang cepat. Wawasan pelanggan mereka berkembang, dan begitu juga permintaan mereka akan produk yang lebih baik secara digital.

Perbedaan dalam preferensi produk, sebelumnya dan sekarang berdiri di ujung skala yang berlawanan. Industri sekarang harus berjalan sepanjang jalur untuk mencapai akhir permintaan pelanggannya.

Globalisasi, volatilitas biaya, dan evolusi teknologi yang cepat adalah alasan utama untuk perubahan pasar, menyebabkan industri mengubah cara mereka beroperasi. Dan hal yang sama berlaku untuk Industri Otomotif, yang mengambil langkah-langkah kecil ke dalam proses perubahan revolusioner.

Mengubah Perilaku Konsumen

Lingkungan yang merevolusi membawa berbagai tuntutan di atas meja. Dengan revolusi teknologi yang menyentuh semua kehidupan, pelanggan tumbuh di ruang digital.

Cara mobil digunakan, dan tidak digunakan berubah:

• Meningkatnya permintaan akan mobil berteknologi canggih yang terhubung secara digital dengan manusia yang mendorongnya.
• Kumpulan jaringan menawarkan layanan bersama. Ada penurunan alasan orang membeli mobil. Milenial sekarang lebih cenderung memesan mobil daripada memilikinya sendiri.
• Model langganan dan sistem berbagi akan hadir untuk mengubah lanskap pembeli.

Dengan tren yang terlihat dalam perilaku konsumen, industri otomotif mengubah strategi pasar mereka.

• Menawarkan pola pembelian langsung ke konsumen, dengan menghilangkan input dealer.
• Memperkenalkan adopsi dan inovasi digital dalam kendaraan untuk memenuhi permintaan yang belum pernah terjadi sebelumnya dari seluruh bidang.

Tetapi bagaimana suatu industri dapat mengetahui apa tuntutannya dan apa yang mungkin menjadi solusi untuk perilaku konsumen yang selalu berubah ?

Mengapa data ini?

Strategi pemasaran yang digunakan oleh industri juga berubah dengan perubahan metode yang dianut. Data 'ini' adalah informasi dalam bentuk bukti set nomor bukti yang memberi tahu industri otomotif bahwa (bagian-A) adalah perubahan di pasar dan (bagian-B) semacam itu harus menjadi cara mereka mengadopsi perubahan untuk laba.

Membangun profil pelanggan dan memanfaatkannya untuk memahami kebutuhan mereka akan membantu industri otomotif memenangkan perlombaan.

Industri di mana-mana karenanya bekerja secara koheren untuk menafsirkan dan menganalisis berbagai tuntutan ini. Mereka menemukan solusi untuk tantangan memenuhi kebutuhan dan melampaui mereka selangkah lebih maju.

Tantangan yang Diberikan

Untuk membuat kendaraan lebih ramah Milenial, tantangannya adalah masuk ke ekosistem jaringan yang terhubung dari generasi ini.

Tumbuhnya Internet of things (IoT) di mana-mana membuat industri otomotif bertanya-tanya tentang cara masuk ke web yang terhubung ini dan mengekstrak data. Ilmu Data dalam Perawatan Kesehatan: 5 Cara Ilmu Data Membentuk Kembali Industri

Penelitian ke dalam sistem yang terhubung dan mengungkap cara untuk memasuki labirin seharusnya menghasilkan ekstraksi data yang berguna; tantangannya di sini adalah membuat kendaraan mereka melakukan pekerjaan ekstraksi data.

Hasil akhir untuk menyesuaikan pengalaman bagi pengguna dapat memenangkan loyalitas mereka.

Peran Ilmuwan Data

Industri otomotif menempatkan produk baru di pasar yang layak, berteknologi maju, dan lebih canggih.

Data adalah utusan solusi di sini.

Industri harus menambang utusan ini untuk mendapatkan lebih dalam. Menggali informasi dan menganalisis tren untuk menciptakan segmen pelanggan yang dapat ditindaklanjuti adalah peran baru ilmuwan data.

Ilmuwan data menggunakan data mentah yang tidak terstruktur untuk menyiapkan rencana yang dapat ditindaklanjuti. Data besar membantu memajukan industri dalam beberapa cara- mulai dari meningkatkan keamanan, membangun kendaraan ramah IoT, menggunakan analisis prediktif untuk memecahkan masalah operasional seperti- peningkatan biaya dan waktu operasional, dan sebagainya.

Area untuk Sains-atas:

Penggunaan data harus tepat di mana ia akan memberikan solusi otomatis.

Kendaraan yang dikendarai akan sangat ramah manusia sehingga memiliki akses untuk memahami perilaku makhluk lain.

• Penelitian dan Pengembangan

Industri otomotif bekerja sepanjang waktu untuk R&D. Sensor mengumpulkan data yang sangat besar dari pengguna, dan itu sangat menghemat waktu dan energi dari pekerjaan departemen.

Data yang diekstraksi dapat digunakan secara luas untuk memberikan wawasan tentang pola penggunaan kendaraan, konsumsi lingkungan pengguna, serta emisi kendaraan. Jadi memanfaatkannya untuk keuntungan regulasi dan pemasaran industri.

• Manufaktur dan Rantai Pasokan

Analisis dalam domain ini bukanlah hal baru. Potongan data yang besar dapat dianalisis untuk menyingkirkan hambatan operasional seperti kinerja pengiriman (tepat waktu penuh) dan penilaian kreditnya. Bekerja pada evaluasi yang memberdayakan produsen untuk mendapatkan kontrol yang lebih komprehensif atas rantai pasokan mereka, termasuk logistik dan manajemen. Dengan demikian membantu dalam pengendalian keputusan yang didorong oleh data dan dipetakan dengan tepat.

• Bisnis dan Keuangan

Ilmu data digunakan untuk mengekstrak banyak data untuk menganalisis masalah. Keuntungan otentik dari proses ini adalah untuk menyelidiki area yang tidak ditandai untuk menemukan masalah. Sama halnya dengan bisnis dan keuangan. Menyimpang dari manfaat operasional, ilmu data dapat digunakan dalam proses bisnis dan keuangan garis bawah untuk memperkenalkan efisiensi dalam otomatisasi kerja secara keseluruhan.

Bagaimana Industri Otomotif berkembang?

Memasukkan data yang dianalisis ke dalam penalaran solusi, berikut adalah beberapa perkembangan ilmu data yang ditampilkan di industri otomotif:

• Kepuasan pelanggan

Dengan berkolaborasi dengan kader tim teknis dan non-teknis di industri, tujuan utamanya adalah untuk menciptakan model kendaraan yang ramah-manusia dengan pembelajaran mendalam. Industri bekerja untuk menghilangkan titik nyeri data, sehingga meningkatkan pengambilan keputusan berdasarkan data.

• Pengendalian biaya

Sensor di mobil digunakan untuk mengumpulkan informasi tentang kecepatan, konsumsi bahan bakar, emisi gas, dan sumber daya keamanan.

Semua itu digunakan untuk menemukan celah dalam cara mesin digunakan secara berlebihan atau kurang dan dengan demikian memetakan cara untuk mengatur biaya dan mengontrol penggunaan cerdas.

• Nilai Mengemudi

Model yang diadopsi oleh industri otomotif harus dapat dikendarai. Pipeline data menjalani pembersihan bertahap untuk mendapatkan produk transformasi terbaik. Pekerja adalah ilmuwan data di sini, yang bertujuan menghasilkan data akhir untuk membawa perubahan dalam model operasi.

• Menganalisis Potensi Pasar

Para ilmuwan data berhasil menganalisis tren pasar potensial. Dengan menjelajahi informasi yang terhubung dan sumber data yang tidak terhubung, mereka sekarang dapat memanfaatkan kemungkinan segmen pasar dengan menganalisis tren pembeli.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

Kesimpulan

Beroperasi antara standar bisnis dan teknologi yang berkembang, industri ini bimbang dengan alat data untuk merevolusi ruang pasar.