14 affascinanti applicazioni per la vita reale di analisi dei dati nel 2022
Pubblicato: 2021-01-04Nel mondo di oggi, i dati governano le aziende più moderne. Numerosi pacchetti di dati stanno circolando in tutto il mondo a causa del crescente accesso a Internet. Le aziende sono consapevoli del fatto che questi dati si traducono in informazioni che possono utilizzare per migliorare il servizio clienti, comprendere le tendenze o persino trovare scappatoie di mercato.
Per ottenere informazioni così importanti sui dati nel loro insieme, è importante analizzare i dati e trarre informazioni specifiche che possono essere utilizzate per migliorare determinati aspetti di un mercato o dell'azienda nel suo insieme. Esistono diverse applicazioni di analisi dei dati e le aziende utilizzano attivamente tali applicazioni di analisi dei dati per mantenersi nella concorrenza. Non solo le imprese, ma anche gli enti civici utilizzano l'analisi dei dati per diversi motivi, come il monitoraggio della criminalità.
Sommario
Le migliori applicazioni di analisi dei dati
Alcune delle diverse applicazioni di analisi dei dati attualmente utilizzate in diverse organizzazioni in tutto il mondo sono:
1. Sicurezza
Anche le applicazioni di analisi dei dati o, più specificamente, l'analisi predittiva hanno contribuito a ridurre i tassi di criminalità in determinate aree. In alcune grandi città come Los Angeles e Chicago, i dati storici e geografici sono stati utilizzati per isolare aree specifiche in cui i tassi di criminalità potrebbero aumentare. Su tale base, mentre gli arresti non possono essere effettuati per capriccio, le pattuglie della polizia potrebbero essere aumentate. Pertanto, utilizzando le applicazioni di analisi dei dati, i tassi di criminalità sono diminuiti in queste aree.
2. Trasporto
L'analisi dei dati può essere utilizzata per rivoluzionare il trasporto. Può essere utilizzato soprattutto in aree in cui è necessario trasportare un gran numero di persone in un'area specifica e richiedono un trasporto senza interruzioni. Questa tecnica di analisi dei dati è stata applicata alle Olimpiadi di Londra alcuni anni fa.
Per questo evento sono stati necessari circa 18 milioni di viaggi. Pertanto, gli operatori ferroviari e TFL sono stati in grado di utilizzare i dati di eventi simili, prevedere il numero di persone che avrebbero viaggiato e quindi garantire che il trasporto fosse regolare.
3. Rilevamento del rischio
Una delle prime applicazioni di analisi dei dati potrebbe essere stata la scoperta di frodi. Molte organizzazioni stavano lottando con i debiti e volevano una soluzione a questo problema. Avevano già abbastanza dati sui clienti nelle loro mani e quindi hanno applicato l'analisi dei dati. Hanno utilizzato la politica "divide et impera" con i dati, analizzando le spese recenti, i profili e qualsiasi altra informazione importante per comprendere qualsiasi probabilità di inadempienza di un cliente. Alla fine, ha portato a minori rischi e frodi.
4. Gestione del rischio
La gestione del rischio è un aspetto essenziale nel mondo delle assicurazioni. Mentre una persona viene assicurata, ci sono molte analisi dei dati che vanno avanti durante il processo. Il rischio connesso all'assicurazione della persona si basa su diversi dati come dati attuariali e dati sui sinistri e la loro analisi aiuta le compagnie di assicurazione a realizzare il rischio.
Leggi: Domande e risposte sull'intervista sull'analisi dei dati
Gli assicuratori generalmente effettuano questa valutazione, ma con l'avvento dell'analisi dei dati, il software analitico può essere utilizzato per rilevare le richieste di risarcimento rischiose e sottoporre tali richieste alle autorità per ulteriori analisi.
5. Consegna
Diverse importanti società di logistica come DHL e FedEx stanno utilizzando l'analisi dei dati per esaminare i dati raccolti e migliorare la loro efficienza complessiva. Utilizzando le applicazioni di analisi dei dati, le aziende sono state in grado di trovare le migliori rotte di spedizione, i tempi di consegna e i mezzi di trasporto più efficienti in termini di costi. L'uso del GPS e l'accumulo di dati dal GPS offre loro un enorme vantaggio nell'analisi dei dati.
6. Allocazione Internet veloce
Sebbene possa sembrare che l'allocazione di Internet veloce in ogni area renda una città "intelligente", in realtà è più importante impegnarsi nell'allocazione intelligente. Questa allocazione intelligente significherebbe capire come viene utilizzata la larghezza di banda in aree specifiche e per la giusta causa.
È anche importante spostare l'allocazione dei dati in base a tempi e priorità. Si presume che le aree finanziarie e commerciali richiedano la maggior parte della larghezza di banda durante i giorni feriali, mentre le aree residenziali lo richiedano durante i fine settimana. Ma la situazione è molto più complessa. L'analisi dei dati può risolverlo.
Ad esempio, utilizzando applicazioni di analisi dei dati, una comunità può attirare l'attenzione delle industrie high-tech e in tali casi sarà necessaria una maggiore larghezza di banda in tali aree.
7. Spesa ragionevole
Quando si costruiscono città intelligenti, diventa difficile pianificarle nel modo giusto. Rimodellare il punto di riferimento o apportare modifiche comporterebbe ingenti spese, che alla fine potrebbero rivelarsi uno spreco. L'analisi dei dati può essere utilizzata in questi casi. Con l'analisi dei dati, diventerà più facile indirizzare il denaro delle tasse in modo efficiente in termini di costi per costruire l'infrastruttura giusta e ridurre le spese.
8. Interazione con i clienti
Nel settore assicurativo, dovrebbe esserci una sana relazione tra i gestori dei sinistri e i clienti. Pertanto, per migliorare i propri servizi, molte compagnie assicurative utilizzano spesso sondaggi sui clienti per raccogliere dati. Poiché le compagnie assicurative si rivolgono a un gruppo eterogeneo di persone, ogni fascia demografica ha le proprie preferenze quando si tratta di comunicazione.
L'analisi dei dati può aiutare a concentrarsi su preferenze specifiche. Ad esempio, uno studio ha mostrato che i clienti moderni preferiscono la comunicazione attraverso i social media o i canali online, mentre la fascia demografica più anziana preferisce la comunicazione telefonica.
9. Pianificazione delle città
Una delle discipline non sfruttate in cui l'analisi dei dati può davvero crescere è la pianificazione urbana. Mentre molti urbanisti potrebbero essere riluttanti a utilizzare l'analisi dei dati a loro favore, il risultato è solo una congestione crivellata di città difettose. L'utilizzo dell'analisi dei dati aiuterebbe a migliorare l'accessibilità e ridurre al minimo il sovraccarico in città.
Nel complesso, genererà una maggiore efficienza nel processo di pianificazione. La semplice costruzione di un edificio in un luogo adatto non creerà un beneficio complessivo per una città poiché può danneggiare i vicini o il traffico nell'area. Utilizzando l'analisi dei dati e la modellazione, sarà facile prevedere l'esito della collocazione di un edificio in una situazione specifica e, quindi, pianificare di conseguenza.
10. Assistenza sanitaria
Sebbene la medicina abbia fatto molta strada dai tempi antichi e sia in continuo miglioramento, rimane una faccenda costosa. Molti ospedali stanno lottando con la pressione sui costi che ha comportato l'assistenza sanitaria moderna, che include l'uso di macchinari sofisticati, medicinali, ecc.
Ma ora, con l'aiuto delle applicazioni di analisi dei dati, le strutture sanitarie possono monitorare il trattamento dei pazienti e il flusso dei pazienti, nonché il modo in cui le apparecchiature vengono utilizzate negli ospedali. È stato stimato che si potrebbe ottenere un aumento dell'efficienza dell'1% se l'analisi dei dati diventasse parte integrante dell'assistenza sanitaria, il che si tradurrà in oltre 63 miliardi di dollari in servizi sanitari. Ulteriori informazioni sulle applicazioni dei big data nel settore sanitario.
11. Per viaggiare
Se hai mai pensato che viaggiare fosse una seccatura, allora l'analisi dei dati è qui per salvarti. L'analisi dei dati può utilizzare dati che mostrano i desideri e le preferenze di diversi clienti dai social media e aiuta a ottimizzare l'esperienza di acquisto dei viaggiatori. Aiuterà anche le aziende a personalizzare i propri pacchetti e l'offerta e quindi a migliorare i consigli di viaggio più personalizzati con i dati di aiuto raccolti dai social media.
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12. Gestire l'energia
Molte aziende impegnate nella gestione dell'energia stanno utilizzando applicazioni di analisi dei dati per aiutarle in aree come la gestione delle reti intelligenti, l'ottimizzazione dell'energia, la distribuzione dell'energia e l'automazione degli edifici per altre società di servizi pubblici. In che modo l'analisi dei dati aiuta qui?
Bene, aiuta concentrandosi sul controllo e sul monitoraggio di una squadra di spedizione, sui dispositivi di rete e sulla gestione delle interruzioni del servizio. Poiché le utility integrano circa milioni di punti dati all'interno delle prestazioni della rete, gli ingegneri possono utilizzare l'analisi dei dati per aiutarli a monitorare l'intera rete.
13. Ricerca su Internet
Quando utilizzi Google, stai utilizzando una delle numerose applicazioni di analisi dei dati impiegate dall'azienda. La maggior parte dei motori di ricerca come Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo, ecc. utilizzano l'analisi dei dati. Questi motori di ricerca utilizzano algoritmi diversi per fornire il miglior risultato per una query di ricerca e lo fanno in pochi millisecondi. Si dice che Google elabori circa 20 petabyte di dati ogni giorno.
14. Pubblicità digitale
Anche l'analisi dei dati ha rivoluzionato la pubblicità digitale. I cartelloni pubblicitari digitali nelle città così come i banner sui siti Web, ovvero la maggior parte delle fonti pubblicitarie oggigiorno utilizza l'analisi dei dati utilizzando algoritmi di dati. È uno dei motivi per cui la pubblicità digitale ottiene più CTR rispetto alle tecniche pubblicitarie tradizionali. L'obiettivo della pubblicità digitale oggigiorno è focalizzato sull'analisi del comportamento passato dell'utente.
Avvolgendo
È chiaro che le applicazioni di analisi dei dati stanno facendo grandi passi avanti in quasi tutte le strade del mondo. Se siamo in grado di comprendere i dati e analizzarli, può aiutare ad aumentare molto l'efficienza complessiva del nostro lavoro. Tuttavia, l'uso improprio o inefficiente dei dati può causare diversi problemi e portare alla riduzione della produttività complessiva.
Pertanto, è importante che i data scientist sappiano come utilizzare i dati in modo efficiente e impegnarsi nelle giuste applicazioni dell'analisi dei dati. Se utilizzata nel modo giusto, l'analisi dei dati può avere un grande impatto positivo sulla nostra società e sul mondo in generale e aumentare la produttività complessiva di settori specifici.
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