2022년의 14가지 매혹적인 데이터 분석 실생활 애플리케이션
게시 됨: 2021-01-04오늘날의 세계에서 데이터는 가장 현대적인 기업을 지배합니다. 인터넷에 대한 액세스 증가로 인해 수많은 데이터 패킷이 전 세계적으로 순환하고 있습니다. 기업은 이 데이터가 고객 서비스를 개선하고, 추세를 이해하고, 시장 허점을 찾는 데 사용할 수 있는 정보로 변환된다는 것을 알고 있습니다.
데이터 전체에 대한 중요한 통찰력을 얻으려면 데이터를 분석하고 시장이나 비즈니스 전체의 특정 측면을 개선하는 데 사용할 수 있는 특정 정보를 도출하는 것이 중요합니다. 데이터 분석의 여러 응용 프로그램이 있으며 기업은 경쟁에서 자신을 유지하기 위해 이러한 데이터 분석 응용 프로그램을 적극적으로 사용하고 있습니다. 기업뿐만 아니라 시민단체에서도 범죄 모니터링 등 여러 가지 이유로 데이터 분석을 활용하고 있습니다.
목차
최고의 데이터 분석 애플리케이션
현재 전 세계 여러 조직에서 사용되는 다양한 데이터 분석 애플리케이션은 다음과 같습니다.
1. 보안
데이터 분석 애플리케이션, 보다 구체적으로 예측 분석은 특정 지역의 범죄율을 낮추는 데도 도움이 되었습니다. 로스앤젤레스와 시카고와 같은 몇몇 주요 도시에서는 과거 및 지리 데이터를 사용하여 범죄율이 급증할 수 있는 특정 지역을 분리했습니다. 이를 바탕으로 섣불리 검거할 수는 없지만 경찰 순찰을 강화할 수 있다. 따라서 데이터 분석의 응용 프로그램을 사용하여 이러한 영역에서 범죄율이 감소했습니다.
2. 교통
데이터 분석을 사용하여 운송에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 특히 특정 지역으로 많은 인원을 수송해야 하고 원활한 수송이 필요한 지역에서 사용할 수 있습니다. 이 데이터 분석 기법은 몇 년 전 런던 올림픽에 적용되었습니다.
이 이벤트를 위해 약 1,800만 번의 여행을 해야 했습니다. 따라서 기차 운영자와 TFL은 유사한 이벤트의 데이터를 사용하여 여행할 사람들의 수를 예측한 다음 원활한 운송을 보장할 수 있었습니다.
3. 위험 감지
최초의 데이터 분석 애플리케이션 중 하나는 사기를 발견한 것일 수 있습니다. 많은 조직이 부채로 어려움을 겪고 있으며 이 문제에 대한 해결책을 원했습니다. 그들은 이미 충분한 고객 데이터를 가지고 있었기 때문에 데이터 분석을 적용했습니다. 그들은 데이터와 함께 '분할 정복' 정책을 사용하여 최근 지출, 프로필 및 기타 중요한 정보를 분석하여 고객이 채무 불이행 가능성을 이해했습니다. 결국 위험과 사기를 낮추었습니다.
4. 리스크 관리
위험 관리는 보험 세계에서 필수적인 측면입니다. 한 사람이 보험에 가입하는 동안 그 과정에서 진행되는 많은 데이터 분석이 있습니다. 보험가입시 발생하는 위험은 보험계리자료, 보험금청구자료 등 여러 자료를 기반으로 하며, 이를 분석하여 보험사가 위험을 인지할 수 있도록 돕습니다.
읽기: 데이터 분석 인터뷰 질문 및 답변
보험업자는 일반적으로 이 평가를 수행하지만 데이터 분석의 출현으로 분석 소프트웨어를 사용하여 위험한 청구를 감지하고 추가 분석을 위해 해당 청구를 당국에 제출할 수 있습니다.
5. 배송
DHL 및 FedEx와 같은 여러 최고의 물류 회사는 데이터 분석을 사용하여 수집된 데이터를 검사하고 전반적인 효율성을 개선하고 있습니다. 데이터 분석 애플리케이션을 사용하여 회사는 가장 비용 효율적인 운송 수단은 물론 최적의 운송 경로, 배송 시간을 찾을 수 있었습니다. GPS를 사용하고 GPS에서 데이터를 축적하면 데이터 분석에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
6. 빠른 인터넷 할당
모든 지역에 고속 인터넷을 할당하는 것이 도시를 '스마트'하게 만드는 것처럼 보이지만 실제로는 스마트 할당에 참여하는 것이 더 중요합니다. 이 현명한 할당은 대역폭이 특정 영역에서 올바른 원인에 대해 어떻게 사용되고 있는지 이해하는 것을 의미합니다.
타이밍과 우선 순위에 따라 데이터 할당을 변경하는 것도 중요합니다. 금융 및 상업 지역은 평일에 가장 많은 대역폭이 필요하고 주거 지역은 주말에 필요하다고 가정합니다. 그러나 상황은 훨씬 더 복잡합니다. 데이터 분석으로 해결할 수 있습니다.
예를 들어, 데이터 분석 응용 프로그램을 사용하여 커뮤니티는 하이테크 산업의 관심을 끌 수 있으며 이러한 경우 해당 영역에서 더 높은 대역폭이 필요합니다.
7. 합리적인 지출
스마트 시티를 구축할 때 올바른 방식으로 계획하기가 어려워집니다. 랜드마크를 리모델링하거나 변경하면 막대한 비용이 발생하여 결국 낭비가 될 수 있습니다. 이러한 경우 데이터 분석을 사용할 수 있습니다. 데이터 분석을 사용하면 올바른 인프라를 구축하고 지출을 줄이기 위해 비용 효율적인 방식으로 세금을 관리하는 것이 더 쉬워질 것입니다.
8. 고객과의 상호작용
보험에서는 청구 처리자와 고객 사이에 건전한 관계가 있어야 합니다. 따라서 많은 보험 회사는 서비스를 개선하기 위해 종종 고객 설문 조사를 사용하여 데이터를 수집합니다. 보험 회사는 다양한 그룹의 사람들을 대상으로 하기 때문에 각 인구 통계는 의사 소통과 관련하여 선호하는 사항이 있습니다.
데이터 분석은 특정 선호도에 초점을 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 한 연구에 따르면 현대 고객은 소셜 미디어나 온라인 채널을 통한 커뮤니케이션을 선호하는 반면 고령층은 전화 커뮤니케이션을 선호합니다.
9. 도시 계획
데이터 분석이 실제로 성장할 수 있는 미개척 분야 중 하나는 도시 계획입니다. 많은 도시 계획가가 자신에게 유리한 데이터 분석을 사용하는 것을 주저할 수 있지만 이는 잘못된 도시로 가득한 혼잡을 초래할 뿐입니다. 데이터 분석을 사용하면 접근성을 개선하고 도시의 과부하를 최소화하는 데 도움이 될 것입니다.
전반적으로 계획 프로세스에서 더 많은 효율성을 생성합니다. 적당한 위치에 건물을 짓는 것만으로는 그 지역의 이웃이나 교통에 피해를 줄 수 있기 때문에 도시 전체에 이익이 되지 않습니다. 데이터 분석 및 모델링을 사용하면 특정 상황에서 건물을 배치할 결과를 쉽게 예측할 수 있으므로 그에 따라 계획할 수 있습니다.
10. 의료
의학은 고대부터 먼 길을 왔고 계속 발전하고 있지만 여전히 비용이 많이 드는 일입니다. 많은 병원은 정교한 기계, 의약품 등의 사용을 포함하여 현대 의료가 수반하는 비용 압박으로 어려움을 겪고 있습니다.
그러나 이제 데이터 분석 애플리케이션의 도움으로 의료 시설은 환자의 치료 및 환자 흐름은 물론 병원에서 장비가 사용되는 방식을 추적할 수 있습니다. 데이터 분석이 의료의 필수적인 부분이 된다면 1%의 효율성 향상을 달성할 수 있는 것으로 추정되며, 이는 의료 서비스에서 630억 달러 이상으로 변환될 것입니다. heatlhcare 산업의 빅 데이터 애플리케이션에 대해 자세히 읽어보십시오.
11. 여행용
여행이 번거롭다고 생각했다면 데이터 분석이 도움이 될 것입니다. 데이터 분석은 소셜 미디어에서 다양한 고객의 욕구와 선호도를 보여주고 여행자의 구매 경험을 최적화하는 데 도움이 되는 데이터를 사용할 수 있습니다. 또한 회사가 자체 패키지를 사용자 지정하고 소셜 미디어에서 수집한 도움말 데이터를 사용하여 보다 개인화된 여행 추천을 제공하고 제공하는 데 도움이 됩니다.
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12. 에너지 관리
에너지 관리에 관여하는 많은 회사는 스마트 그리드 관리, 에너지 최적화, 에너지 분배 및 기타 유틸리티 기반 회사를 위한 자동화 구축과 같은 영역에서 데이터 분석 애플리케이션을 사용하고 있습니다. 여기서 데이터 분석이 어떻게 도움이 됩니까?
글쎄, 그것은 파견 직원, 네트워크 장치의 제어 및 모니터링, 서비스 중단 관리에 집중함으로써 도움이 됩니다. 유틸리티는 네트워크 성능 내에서 수백만 개의 데이터 포인트를 통합하므로 엔지니어는 데이터 분석을 사용하여 전체 네트워크를 모니터링할 수 있습니다.
13. 인터넷 검색
Google을 사용할 때 회사에서 사용하는 많은 데이터 분석 애플리케이션 중 하나를 사용하는 것입니다. Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo 등과 같은 대부분의 검색 엔진은 데이터 분석을 사용합니다. 이러한 검색 엔진은 검색 쿼리에 대해 최상의 결과를 제공하기 위해 다양한 알고리즘을 사용하며 몇 밀리초 이내에 그렇게 합니다. Google은 매일 약 20페타바이트의 데이터를 처리한다고 합니다.
14. 디지털 광고
데이터 분석은 디지털 광고에도 혁명을 일으켰습니다. 도시의 디지털 광고판은 물론 웹사이트의 배너, 즉 오늘날 대부분의 광고 소스는 데이터 알고리즘을 사용하여 데이터 분석을 사용합니다. 디지털 광고가 기존의 광고 기법보다 더 많은 CTR을 얻는 이유 중 하나입니다. 오늘날 디지털 광고의 목표는 사용자의 과거 행동에 대한 분석에 중점을 두고 있습니다.
마무리
데이터 분석 애플리케이션이 전 세계 거의 모든 분야에서 큰 발전을 이루고 있다는 것은 분명합니다. 데이터를 이해하고 분석할 수 있다면 전반적인 업무 효율성을 높이는 데 많은 도움이 될 수 있습니다. 그러나 데이터의 오용 또는 비효율적인 사용은 여러 가지 문제를 야기하고 전체 생산성을 저하시킬 수 있습니다.
따라서 데이터 과학자가 데이터를 효율적으로 사용하고 데이터 분석의 올바른 응용 프로그램에 참여하는 방법을 아는 것이 중요합니다. 올바른 방식으로 사용되는 경우 데이터 분석은 우리 사회와 세계 전반에 긍정적인 영향을 미치고 특정 부문의 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다.
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