14 fascynujących aplikacji do analizy danych z prawdziwego życia w 2022 r.
Opublikowany: 2021-01-04W dzisiejszym świecie dane rządzą najnowocześniejszymi firmami. Liczne pakiety danych krążą po całym świecie ze względu na rosnący dostęp do Internetu. Firmy mają świadomość, że te dane przekładają się na informacje, które mogą wykorzystać do poprawy obsługi klienta, zrozumienia trendów, a nawet znalezienia luk rynkowych.
Aby uzyskać tak ważny wgląd w dane jako całość, ważne jest, aby przeanalizować dane i wydobyć konkretne informacje, które można wykorzystać do ulepszenia niektórych aspektów rynku lub firmy jako całości. Istnieje kilka zastosowań analizy danych, a firmy aktywnie korzystają z takich aplikacji do analizy danych, aby utrzymać się w konkurencji. Nie tylko firmy, ale nawet organy obywatelskie korzystają z analizy danych z kilku powodów, takich jak monitorowanie przestępczości.
Spis treści
Najlepsze aplikacje do analizy danych
Niektóre z różnych aplikacji do analizy danych, które są obecnie używane w kilku organizacjach na całym świecie, to:
1. Bezpieczeństwo
Aplikacje do analizy danych, a dokładniej analiza predykcyjna, pomogły również w obniżeniu wskaźników przestępczości w niektórych obszarach. W kilku dużych miastach, takich jak Los Angeles i Chicago, dane historyczne i geograficzne zostały wykorzystane do wyodrębnienia określonych obszarów, w których wskaźniki przestępczości mogą wzrosnąć. Na tej podstawie, choć aresztowań nie można było dokonywać dla kaprysu, można było zwiększyć liczbę patroli policyjnych. Tym samym, dzięki wykorzystaniu aplikacji analityki danych, spadły wskaźniki przestępczości w tych obszarach.
2. Transport
Analizę danych można wykorzystać do zrewolucjonizowania transportu. Może być stosowany szczególnie w miejscach, w których trzeba przewieźć dużą liczbę osób na określony obszar i wymaga bezproblemowego transportu. Ta technika analizy danych została zastosowana na Igrzyskach Olimpijskich w Londynie kilka lat temu.
Na to wydarzenie trzeba było odbyć około 18 milionów podróży. Tak więc operatorzy pociągów i TFL mogli wykorzystać dane z podobnych wydarzeń, przewidzieć liczbę osób, które będą podróżować, a następnie zapewnić płynność transportu.
3. Wykrywanie ryzyka
Jedną z pierwszych aplikacji do analizy danych mogło być wykrywanie oszustw. Wiele organizacji borykało się z zadłużeniem i chciały rozwiązania tego problemu. Mieli już wystarczająco dużo danych klientów w swoich rękach, dlatego zastosowali analizę danych. Użyli zasady „dziel i rządź” z danymi, analizując ostatnie wydatki, profile i wszelkie inne ważne informacje, aby zrozumieć wszelkie prawdopodobieństwo niewykonania zobowiązania przez klienta. Ostatecznie doprowadziło to do zmniejszenia ryzyka i oszustw.
4. Zarządzanie ryzykiem
Zarządzanie ryzykiem jest istotnym aspektem w świecie ubezpieczeń. Podczas gdy osoba jest ubezpieczona, w trakcie tego procesu odbywa się wiele analiz danych. Ryzyko związane z ubezpieczaniem opiera się na kilku danych, takich jak dane aktuarialne i dane dotyczące roszczeń, a ich analiza pomaga towarzystwom ubezpieczeniowym w uświadomieniu sobie ryzyka.
Przeczytaj: Pytania i odpowiedzi dotyczące analizy danych
Underwriterzy na ogół dokonują tej oceny, ale wraz z pojawieniem się analizy danych oprogramowanie analityczne może być wykorzystywane do wykrywania ryzykownych roszczeń i przedstawiania takich roszczeń organom do dalszej analizy.
5. Dostawa
Kilka czołowych firm logistycznych, takich jak DHL i FedEx, wykorzystuje analizę danych do badania zebranych danych i poprawy ogólnej wydajności. Korzystając z aplikacji do analizy danych, firmy były w stanie znaleźć najlepsze trasy wysyłki, czas dostawy, a także najbardziej opłacalny środek transportu. Korzystanie z GPS i gromadzenie danych z GPS daje im ogromną przewagę w analityce danych.
6. Szybka alokacja internetu
Choć mogłoby się wydawać, że przydzielanie szybkiego internetu w każdym obszarze czyni miasto „inteligentnym”, w rzeczywistości ważniejsze jest zaangażowanie się w inteligentną alokację. Ta inteligentna alokacja oznaczałaby zrozumienie, w jaki sposób przepustowość jest wykorzystywana w określonych obszarach i dla właściwej przyczyny.
Ważne jest również, aby zmienić alokację danych w oparciu o czas i priorytet. Zakłada się, że obszary finansowe i komercyjne wymagają największej przepustowości w dni powszednie, podczas gdy obszary mieszkalne wymagają jej w weekendy. Ale sytuacja jest znacznie bardziej złożona. Analiza danych może to rozwiązać.
Na przykład, wykorzystując aplikacje do analizy danych, społeczność może zwrócić uwagę branż zaawansowanych technologii iw takich przypadkach wymagana będzie większa przepustowość w takich obszarach.
7. Rozsądne wydatki
Kiedy buduje się inteligentne miasta, trudno jest zaplanować je we właściwy sposób. Przebudowa obiektu lub wprowadzenie jakiejkolwiek zmiany wiązałoby się z dużymi wydatkami, które w końcu mogą okazać się marnotrawstwem. W takich przypadkach można wykorzystać analitykę danych. Dzięki analityce danych łatwiej będzie skierować pieniądze z podatków w opłacalny sposób, aby zbudować odpowiednią infrastrukturę i zmniejszyć wydatki.
8. Interakcja z klientami
W ubezpieczeniach powinna istnieć zdrowa relacja między osobami zajmującymi się likwidacją szkód a klientami. W związku z tym, aby poprawić swoje usługi, wiele firm ubezpieczeniowych często wykorzystuje ankiety klientów do zbierania danych. Ponieważ firmy ubezpieczeniowe są skierowane do zróżnicowanej grupy ludzi, każda grupa demograficzna ma swoje własne preferencje, jeśli chodzi o komunikację.
Analiza danych może pomóc w wycelowaniu w określone preferencje. Na przykład badanie wykazało, że współcześni klienci preferują komunikację za pośrednictwem mediów społecznościowych lub kanałów online, podczas gdy starsza grupa demograficzna preferuje komunikację telefoniczną.
9. Planowanie miast
Jedną z niewykorzystanych dziedzin, w której analiza danych może naprawdę się rozwinąć, jest planowanie miast. Podczas gdy wielu urbanistów może niechętnie korzystać z analizy danych na swoją korzyść, skutkuje to jedynie wadliwymi miastami zatłoczonymi. Wykorzystanie analizy danych pomogłoby w poprawie dostępności i zminimalizowaniu przeciążenia w mieście.
Ogólnie rzecz biorąc, zapewni to większą wydajność procesu planowania. Samo wzniesienie budynku w odpowiednim miejscu nie przyniesie ogólnych korzyści miastu, ponieważ może zaszkodzić sąsiadom lub ruchowi ulicznemu w okolicy. Korzystając z analityki danych i modelowania, łatwo będzie przewidzieć wynik postawienia budynku w określonej sytuacji, a tym samym odpowiednio zaplanować.
10. Opieka zdrowotna
Chociaż medycyna przeszła długą drogę od czasów starożytnych i stale się poprawia, pozostaje kosztowna. Wiele szpitali zmaga się z presją kosztową związaną z nowoczesną opieką zdrowotną, która obejmuje stosowanie zaawansowanych maszyn, leków itp.
Ale teraz, za pomocą aplikacji do analizy danych, placówki opieki zdrowotnej mogą śledzić leczenie pacjentów i ich przepływ, a także sposób wykorzystania sprzętu w szpitalach. Szacuje się, że można osiągnąć 1% wzrost wydajności, jeśli analityka danych stanie się integralną częścią opieki zdrowotnej, co przełoży się na ponad 63 miliardy dolarów w usługach opieki zdrowotnej. Przeczytaj więcej o zastosowaniach big data w branży medycznej.
11. Do podróży
Jeśli kiedykolwiek myślałeś, że podróżowanie jest kłopotliwe, analiza danych jest tutaj, aby cię uratować. Analiza danych może wykorzystywać dane, które pokazują pragnienia i preferencje różnych klientów z mediów społecznościowych i pomagają w optymalizacji doświadczeń zakupowych podróżnych. Pomoże to również firmom dostosować własne pakiety i oferty, a tym samym zwiększyć bardziej spersonalizowane rekomendacje dotyczące podróży dzięki danym pomocniczym zebranym z mediów społecznościowych.
Przeczytaj: Wynagrodzenie inżynierów ds. analizy danych w Indiach
12. Zarządzanie energią
Wiele firm zajmujących się zarządzaniem energią korzysta z aplikacji analizy danych, aby pomóc im w obszarach takich jak zarządzanie inteligentną siecią, optymalizacja energii, dystrybucja energii i automatyzacja dla innych firm użyteczności publicznej. Jak pomaga w tym analiza danych?
Otóż pomaga, skupiając się na kontrolowaniu i monitorowaniu dyspozytorni, urządzeń sieciowych oraz zarządzaniu przerwami w świadczeniu usług. Ponieważ narzędzia integrują około milionów punktów danych w ramach wydajności sieci, inżynierowie mogą korzystać z analizy danych, aby pomóc im monitorować całą sieć.
13. Wyszukiwanie w Internecie
Korzystając z Google, korzystasz z jednej z wielu aplikacji do analizy danych stosowanych przez firmę. Większość wyszukiwarek, takich jak Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo itp., korzysta z analizy danych. Wyszukiwarki te używają różnych algorytmów, aby dostarczyć najlepsze wyniki dla zapytania, i robią to w ciągu kilku milisekund. Mówi się, że Google przetwarza około 20 petabajtów danych dziennie.
14. Reklama cyfrowa
Analiza danych zrewolucjonizowała również reklamę cyfrową. Cyfrowe billboardy w miastach, a także banery na stronach internetowych, czyli większość źródeł reklamy wykorzystuje obecnie analitykę danych za pomocą algorytmów danych. Jest to jeden z powodów, dla których reklamy cyfrowe uzyskują wyższy współczynnik CTR niż tradycyjne techniki reklamowe. Obecnie cel reklamy cyfrowej koncentruje się na analizie przeszłych zachowań użytkownika.
Zawijanie
Oczywiste jest, że aplikacje do analizy danych robią wielkie postępy w prawie wszystkich dziedzinach na całym świecie. Jeśli jesteśmy w stanie zrozumieć dane i je przeanalizować, może to znacznie zwiększyć naszą ogólną wydajność pracy. Jednak niewłaściwe lub nieefektywne wykorzystanie danych może powodować szereg problemów i prowadzić do obniżenia ogólnej produktywności.
Dlatego ważne jest, aby naukowcy zajmujący się danymi wiedzieli, jak efektywnie wykorzystywać dane i angażować się we właściwe zastosowania analizy danych. Właściwa analiza danych może wywrzeć duży pozytywny wpływ na nasze społeczeństwo i świat oraz zwiększyć ogólną produktywność poszczególnych sektorów.
Jeśli chcesz zdobyć praktyczną wiedzę, uczestnicząc w praktycznych warsztatach, jeden na jednego z ekspertami branżowymi, ponad 7 studiów przypadków i projektów, sprawdź program IIIT-B Executive PG w programie Data Science, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów. Możesz również sprawdzić nasze inne programy nauki o danych
