自動車産業におけるデータサイエンス:データサイエンスが産業を再形成する4つの方法

公開: 2019-12-24

目次

変化を目撃する

自動車産業の市場エコシステムは急速な変化を目の当たりにしています。 彼らの顧客の洞察は成長しており、デジタル的に優れた製品に対する彼らの需要も高まっています。

以前と現在の製品設定の違いは、スケールの両端にあります。 業界は現在、顧客の需要の終わりに到達するために、ライン全体を歩き回らなければなりません。

グローバリゼーション、コストの変動性、および急速な技術の進化は、市場の変化の主な理由であり、業界の運営方法を変化させています。 そして、革新的なプロセスの変化に小さな一歩を踏み出している自動車産業にも同じことが言えます。

消費者行動の変化

革命的な環境は、さまざまな要求をもたらしています。 技術革命がすべての生活に影響を与える中、顧客はデジタル空間で成長しています。

車の使用方法と使用方法は変化しています。

  • 運転する人間とデジタル接続されたハイテク先進車の需要が高まっています。
  • ネットワークのプールは共有サービスを提供しています。 人々が車を買う理由は減少しています。 ミレニアル世代は現在、自分の車よりも車を予約する傾向があります。
  • サブスクリプションモデルと共有システムは、購入者の状況を変えるために登場しています。

消費者行動に見られるこれらの傾向により、自動車業界は市場戦略を変えています。

  • ディーラーの入力を排除することにより、消費者に直接購入するパターンを提供します。
  • あらゆる分野からの前例のない需要を満たすために、車両にデジタル採用と革新を導入します。

しかし、業界はどのようにして需要が何であるか、そして絶えず変化する消費者行動に対する解決策となる可能性があるものを知ることができるでしょうか?

なぜこのデータなのか?

業界で使用されているマーケティング戦略も、採用されている方法の変化に伴って変化しています。 「この」データは、自動車業界に、そのような(パートA)は市場の変化であり、そのような(パートB)は、利益。

顧客のプロファイルを構築し、それを利用して顧客のニーズを理解することは、自動車業界が競争に勝つのに役立ちます。

したがって、世界中の業界は、これらのさまざまな要求を解釈および分析するために首尾一貫して取り組んでいます。 彼らは、ニーズを満たすという課題の解決策を見つけ、さらに一歩進んでいます。

提起された課題

車両をよりミレニアル世代に優しいものにするための課題は、世代の接続されたネットワーキングエコシステムに参入することです。

モノのインターネット(IoT)の普及により、自動車業界はこの接続されたWebにアクセスしてデータを抽出する方法を考えています。 ヘルスケアにおけるデータサイエンス:業界を再構築する5つの方法データサイエンス

接続されたシステムの研究と迷路に入る方法の発見は、有用なデータ抽出をもたらすはずです。 ここでの課題は、車両にデータ抽出作業を行わせることです。

ユーザーのエクスペリエンスをカスタマイズする最終的な結果は、彼らの忠誠心を獲得する可能性があります。

データの科学者の役割

自動車業界は、実現可能で、技術的に進歩し、より洗練された新製品を市場に投入しています。

ここでは、データがソリューションのメッセンジャーです。

業界は、より深くなるためにこのメッセンジャーを採掘する必要があります。 情報を抽出し、傾向を分析して実用的な顧客セグメントを作成することは、データサイエンティストの新しい役割です。

データサイエンティストは、生の非構造化データを使用して、実用的な計画を作成しています。 ビッグデータは、セキュリティの強化、IoTに適した車両の構築、予測分析を使用した運用上の問題の解決など、さまざまな方法で業界を前進させるのに役立ちます。たとえば、コストや稼働時間の増加などです。

科学への分野-アポン:

データの使用は、自動化されたソリューションを提供する点で上手くいく必要があります。

運転されている車両は非常に人間に優しいので、他の存在の行動を理解することができます。

  • 研究開発

自動車産業は研究開発のために時計を動かしています。 センサーはユーザーから大量のデータを収集するため、部門の作業の時間とエネルギーの観点から大幅に節約できます。

抽出されたデータは、車両の使用パターン、ユーザーの環境消費、および車両の排出量に関する洞察をもたらすために広く使用できます。 したがって、業界の規制およびマーケティングの利益のためにそれを利用します。

  • 製造およびサプライチェーン

このドメインの分析は新しいものではありません。 巨大なデータチャンクを分析して、出荷パフォーマンス(時間通りに満杯)や信用評価などの運用上の障害を除外できます。 ロジスティクスや管理など、サプライチェーンをより包括的に管理できるようにする評価に取り組んでいます。 したがって、データ駆動型で正確にマッピングされた意思決定制御を支援します。

  • ビジネスと金融

データサイエンスは、問題を分析するために大量のデータを抽出するために使用されています。 このプロセスの真の利点は、問題を見つけるためにマークされていない領域を掘り下げることです。 ビジネスと金融の場合も同様です。 運用上のメリットとは異なり、データサイエンスは、ビジネスと財務の最終的なプロセスで使用して、全体的な作業の自動化に効率をもたらすことができます。

自動車産業はどのように発展していますか?

分析されたデータをソリューションの推論に組み込むと、以下は自動車業界で特徴的なデータサイエンスのいくつかの開発です。

  • 顧客満足

業界のチームの技術的および非技術的な幹部と協力することにより、究極の目的は、深層学習の車両の人間に優しいモデルを作成することです。 業界は、データの問題点を排除し、データ主導の意思決定を改善するよう努めています。

  • 原価管理

自動車のセンサーは、速度、燃料消費量、ガス排出量、およびセキュリティリソースに関する情報を収集するために使用されています。

これらはすべて、マシンが過剰に使用されている、または十分に使用されていない方法で抜け穴を見つけ、コストを調整してスマートな使用を制御する方法をマッピングするために使用されています。

  • ドライビングバリュー

自動車業界で採用されているモデルは、運転可能である必要があります。 データパイプラインは段階的なクリーニングを受けて、最終的に変換された製品を取得します。 ここでの作業者はデータサイエンティストであり、その目的は、運用モデルに変化をもたらすための最終データの作成です。

  • 市場の可能性を分析する

データサイエンティストは、潜在的な市場動向の分析に成功しています。 接続された情報と切断されたデータソースを調査することで、購入者の傾向を分析することで、可能性の高い市場セグメントを活用できるようになります。

世界のトップ大学からデータサイエンスコース学びましょうエグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。

結論

ビジネス標準と開発中のテクノロジーの間で動作する業界は、市場空間に革命を起こすためのデータツールに正面から向き合っています。

自動車業界のビッグデータとは正確には何ですか?

ビッグデータとは、管理が困難であるが分析の観点からは大きな価値があり、新しく強化されたユーザーエクスペリエンスを作成できる、継続的に変化する大量のデータを指します。 自動車セクターでは、この情報がドライバーの安全性と経験を向上させ、より良い、より安全な車両を生み出すのに役立つ可能性があります。 ビッグデータは、以前は異種だったシステムの統合を支援し、企業が生産プロセスの全体像を把握できるようにします。 さらに、データの収集と処理を自動化することで、集合的および個別の両方で、各システムの状態をより深く知ることができます。

自動車業界でデータ分析はどのような役割を果たしていますか?

自動車ビジネスは、分析を使用して、解決済みの未解決の製品障害、調査、およびパフォーマンスをより効果的に追跡できます。 共有サプライヤー、部品、テクノロジーに関連する問題を明らかにすることで、これらの洞察はサプライチェーンの効率化を支援することができます。

自動車データマイニングとは何ですか、そしてそれはどのように機能しますか?

自動車ビジネスでは、データマイニングは、データを分析して、購入する可能性が高い消費者を見つけるプロセスです。 手順は広範囲にわたっており、潜在的な顧客のソーシャルメディアの投稿、ライフスタイル、お金、運転習慣、そしてもちろん信用報告書を調べます。 自動車のデータ分析は、自動運転車だけではありません。 データサイエンスと機械学習テクノロジーは、研究から設計生産、マーケティングに至るまですべてを強化することで、自動車メーカーの競争力を維持するのに役立ちます。