자동차 산업의 데이터 과학: 산업을 재편하는 데이터 과학의 4가지 방법

변화를 목격하다

자동차 산업의 시장 생태계는 급격한 변화를 목격하고 있습니다. 고객의 통찰력이 증가하고 있으며 디지털 방식으로 더 나은 제품에 대한 수요도 증가하고 있습니다.

제품 선호도의 차이, 이전과 현재는 규모의 반대편에 있습니다. 이제 업계는 고객의 요구 사항에 도달하기 위해 모든 과정을 거쳐야 합니다.

세계화, 비용 변동성 및 급속한 기술 발전은 시장이 변화하는 주요 원인이며, 이로 인해 산업이 운영 방식을 변경하게 됩니다. 그리고 혁명적인 프로세스 변화에 작은 발걸음을 내딛고 있는 자동차 산업의 경우도 마찬가지입니다.

변화하는 소비자 행동

변화하는 환경은 다양한 요구 사항을 테이블 위에 놓고 있습니다. 모든 삶에 영향을 미치는 기술 혁명과 함께 디지털 공간에서 고객은 성장하고 있습니다.

자동차가 사용되는 방식과 사용 되지 않는 방식이 바뀌고 있습니다.

• 인간이 운전하는 것과 디지털로 연결된 첨단 기술 자동차에 대한 수요 증가.
• 네트워크 풀이 공유 서비스를 제공하고 있습니다. 사람들이 자동차를 구매하는 이유가 감소했습니다. 밀레니얼 세대는 이제 소유보다 자동차를 예약하는 경향이 있습니다.
• 구독 모델과 ​​공유 시스템이 구매자의 환경을 변화시키기 위해 등장하고 있습니다.

소비자 행동에서 목격되는 이러한 추세와 함께 자동차 산업은 시장 전략을 변경하고 있습니다.

• 딜러의 입력을 제거하여 소비자에게 직접 구매 패턴을 제공합니다.
• 전 영역의 전례 없는 수요를 충족하기 위해 차량에 디지털 채택 및 혁신을 도입합니다.

그러나 업계 에서 요구 사항이 무엇이며 끊임없이 변화하는 소비자 행동에 대한 해결책이 무엇인지 어떻게 알 수 있습니까?

왜 이 데이터인가?

업계에서 사용하는 마케팅 전략도 변화하는 방식에 따라 변화하고 있습니다. '이' 데이터는 그러한(파트-A)가 시장의 변화이고 그러한(파트-B)가 변경 사항을 채택하는 방식이어야 함을 자동차 업계에 알리는 증거 번호 집합 증명 형식의 정보입니다. 이익.

고객의 프로필을 구축하고 고객의 요구 사항을 이해하는 데 활용하면 자동차 산업이 경쟁에서 승리하는 데 도움이 됩니다.

따라서 전 세계의 산업계는 이러한 다양한 요구를 해석하고 분석하기 위해 일관되게 노력하고 있습니다. 그들은 요구 사항을 충족하고 한 단계 더 능가하는 문제에 대한 솔루션을 찾고 있습니다.

제기된 과제

차량을 보다 밀레니얼 친화적으로 만들기 위해서는 해당 세대의 연결된 네트워킹 에코시스템에 진입하는 것이 과제입니다.

사물 인터넷(IoT)의 편재성이 증가하면서 자동차 업계는 연결된 웹에 접속하여 데이터를 추출하는 방법에 대해 궁금해하고 있습니다. 의료 분야의 데이터 과학: 데이터 과학이 산업을 재편하는 5가지 방법

연결된 시스템에 대한 연구와 미로에 들어가는 방법을 밝히는 것은 유용한 데이터 추출을 초래해야 합니다. 여기서 과제는 차량이 데이터 추출 작업을 수행하도록 하는 것입니다.

사용자 경험을 맞춤화하는 궁극적인 결과는 충성도를 얻을 수 있습니다.

데이터 과학자의 역할

자동차 산업은 실현 가능하고 기술적으로 진보된 더 정교한 신제품을 시장에 내놓고 있습니다.

여기서 데이터는 솔루션의 메신저입니다.

업계는 더 깊이 들어가려면 이 메신저를 채굴해야 합니다. 정보를 추출하고 추세를 분석하여 실행 가능한 고객 세그먼트를 생성하는 것은 데이터 과학자의 새로운 역할입니다.

데이터 과학자는 구조화되지 않은 원시 데이터를 사용하여 실행 가능한 계획을 준비하고 있습니다. 빅 데이터는 보안 강화, IoT 친화적 차량 구축, 비용 및 가동 시간 증가와 같은 운영 문제를 해결하기 위한 예측 분석 사용 등 여러 가지 방식으로 업계를 발전시키는 데 도움이 됩니다.

과학 분야:

데이터 사용은 자동화된 솔루션을 제공할 수 있는 수준에 도달해야 합니다.

운전 중인 차량은 인간 친화적이어서 다른 존재의 행동을 이해할 수 있습니다.

• 연구 및 개발

자동차 산업은 R&D를 위해 일하고 있습니다. 센서는 사용자로부터 방대한 데이터를 수집하므로 부서 작업의 시간과 에너지 관점에서 막대한 비용을 절약할 수 있습니다.

추출된 데이터는 차량의 사용 패턴, 사용자의 환경 소비 및 차량 배출에 대한 통찰력을 제공하는 데 광범위하게 사용될 수 있습니다. 따라서 업계의 규제 및 마케팅 이점을 위해 이를 활용합니다.

• 제조 및 공급망

이 도메인의 분석은 새로운 것이 아닙니다. 거대한 데이터 덩어리를 분석하여 선적 실적(정시 납입) 및 신용 평가와 같은 운영상의 장애물을 배제할 수 있습니다. 제조업체가 물류 및 관리를 포함하여 공급망을 보다 포괄적으로 제어할 수 있도록 하는 평가 작업. 따라서 데이터 중심적이고 정확하게 매핑된 의사 결정 제어를 돕습니다.

• 비즈니스 및 금융

데이터 과학은 문제를 분석하기 위해 많은 양의 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 이 프로세스의 진정한 이점은 표시되지 않은 영역을 조사하여 문제를 찾는 것입니다. 비즈니스와 금융의 경우도 비슷합니다. 데이터 과학은 운영상의 이점에서 벗어나 비즈니스 및 재무의 최종 프로세스에서 전체 작업 자동화의 효율성을 도입하는 데 사용할 수 있습니다.

자동차 산업은 어떻게 발전하고 있습니까?

분석된 데이터를 솔루션에 대한 추론에 통합하면 다음은 자동차 산업에서 특징적인 데이터 과학의 일부 발전입니다.

• 고객 만족

업계의 기술 팀과 비기술 팀 간부와 협력하여 궁극적인 목표는 딥 러닝 차량에 인간 친화적인 모델을 만드는 것입니다. 업계에서는 데이터 문제를 제거하여 데이터 기반 의사 결정을 개선하기 위해 노력하고 있습니다.

• 가격 조정

자동차의 센서는 속도, 연료 소비, 가스 배출 및 보안 자원에 대한 정보를 수집하는 데 사용됩니다.

이 모든 것은 기계가 과도하게 사용되거나 과소 사용되는 방식의 허점을 찾아 비용을 규제하고 현명한 사용을 제어하는 ​​방법을 매핑하는 데 사용됩니다.

• 가치 창출

자동차 산업에서 채택한 모델은 운전이 가능해야 합니다. 데이터 파이프라인은 궁극적으로 변환된 제품을 얻기 위해 단계적 정리를 거칩니다. 작업자는 여기서 데이터 과학자이며, 그의 목표는 운영 모델에 변화를 가져오기 위한 최종 데이터 생성입니다.

• 시장 잠재력 분석

데이터 과학자는 잠재적인 시장 동향을 성공적으로 분석합니다. 연결된 정보와 연결되지 않은 데이터 소스를 탐색하여 이제 구매자의 추세를 분석하여 가능한 시장 부문을 활용할 수 있습니다.

세계 최고의 대학에서 데이터 과학 과정 을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

결론

비즈니스 표준과 개발 기술 사이에서 작동하는 업계는 시장 공간에 혁명을 일으키기 위해 데이터 도구와 정면으로 흔들리고 있습니다.