Nauka o danych w przemyśle motoryzacyjnym: 4 sposoby na przekształcanie branży przez naukę o danych

Bycie świadkiem zmiany

Ekosystem rynkowy branży motoryzacyjnej przechodzi gwałtowne zmiany. Wgląd ich klientów rośnie, podobnie jak ich zapotrzebowanie na lepsze cyfrowo produkty.

Różnice w preferencjach produktowych, dawniej i teraz, stoją na przeciwległych końcach skali. Branża musi teraz przejść całą linię, aby dotrzeć do końca popytu swoich klientów.

Globalizacja, zmienność kosztów i szybka ewolucja technologiczna to główne powody zmieniającego się rynku, powodujące zmianę sposobu działania branż. Tak samo jest w przypadku przemysłu motoryzacyjnego, który robi małe kroki w rewolucyjnej zmianie procesu.

Zmiana zachowań konsumenckich

Rewolucjonizujące środowisko stawia na stole różne wymagania. Wraz z rewolucją technologiczną, która dotyka wszystkich ludzi, klient rośnie w cyfrowej przestrzeni.

Zmienia się sposób używania i nieużywania samochodów :

• Rosnący popyt na zaawansowane technologicznie samochody, które są cyfrowo połączone z kierującym nimi człowiekiem.
• Pule sieci oferują wspólne usługi. Nastąpił spadek powodów, dla których ludzie kupują samochody. Millenialsi są teraz bardziej skłonni do rezerwacji samochodu niż własnego.
• Nadchodzą modele subskrypcji i systemy udostępniania, które zmienią krajobraz kupujących.

Biorąc pod uwagę te trendy w zachowaniach konsumentów, branża motoryzacyjna zmienia swoje strategie rynkowe.

• Oferowanie wzorców kupowania bezpośrednio konsumentom, poprzez eliminację wkładu dealera.
• Przedstawiamy cyfrowe adaptacje i innowacje w pojazdach, aby sprostać bezprecedensowemu zapotrzebowaniu na całym świecie.

Ale skąd branża może wiedzieć, jakie są wymagania i jakie może być rozwiązanie dla ciągle zmieniających się zachowań konsumenckich ?

Dlaczego te dane?

Strategie marketingowe stosowane przez przemysł również zmieniają się wraz ze zmieniającymi się metodami, które są przyjmowane. „Te” dane to informacje w formie dowodowego zestawu numerów, który mówi branży motoryzacyjnej, że takie (część-A) są zmiany na rynku i taki (część-B) powinien być ich sposobem na przyjęcie zmiany dla zysk.

Budowanie profilu klienta i wykorzystanie go do zrozumienia jego potrzeb pomoże branży motoryzacyjnej wygrać wyścig.

Branże na całym świecie pracują zatem spójnie, aby interpretować i analizować te różne wymagania. Znajdują rozwiązania problemu zaspokojenia potrzeb i przewyższają je o krok dalej.

Postawione wyzwania

Aby pojazdy były bardziej przyjazne dla milenialsów, wyzwaniem jest dostanie się do połączonego ekosystemu sieciowego generacji.

Rosnąca wszechobecność Internetu rzeczy (IoT) sprawia, że ​​branża motoryzacyjna zastanawia się, jak dostać się do tej połączonej sieci i wyodrębnić dane. Nauka o danych w opiece zdrowotnej: 5 sposobów, w jakie nauka o danych zmienia branżę

Badanie połączonych systemów i odkrywanie sposobów wejścia do labiryntu powinno zaowocować pożyteczną ekstrakcją danych; wyzwaniem jest, aby ich pojazd wykonał zadanie ekstrakcji danych.

Ostateczny wynik dostosowania doświadczeń użytkownika może zdobyć jego lojalność.

Rola naukowca danych

Przemysł motoryzacyjny wprowadza na rynek nowe produkty, które są wykonalne, zaawansowane technologicznie i bardziej wyrafinowane.

Dane są tutaj posłańcem rozwiązania.

Przemysł musi wydobyć tego posłańca, aby wejść głębiej. Wydobywanie informacji i analizowanie trendów w celu tworzenia segmentów klientów, w których można działać, to nowa rola analityka danych.

Analityk danych wykorzystuje surowe, nieustrukturyzowane dane do przygotowania praktycznych planów. Big data pomaga rozwijać branżę na kilka sposobów – od zwiększania bezpieczeństwa, budowania pojazdów przyjaznych dla IoT, wykorzystywania analizy predykcyjnej do rozwiązywania problemów operacyjnych, takich jak – zwiększone koszty i czas pracy bez przestojów i tak dalej.

Obszary do nauki-po:

Wykorzystanie danych musi być na najwyższym poziomie tam, gdzie zapewnią zautomatyzowane rozwiązania.

Prowadzony pojazd będzie tak przyjazny człowiekowi, że będzie miał dostęp do zrozumienia zachowania innej istoty.

• Badania i rozwój

Przemysł motoryzacyjny pracuje na czas dla badań i rozwoju. Czujniki gromadzą ogromne ilości danych od użytkowników, co pozwala na ogromną oszczędność czasu i energii w pracy działu.

Wyodrębnione dane mogą być szeroko wykorzystane do uzyskania wglądu w sposób użytkowania pojazdu, zużycie środowiska przez użytkowników, a także emisje pojazdów. Wykorzystując go w ten sposób dla korzyści regulacyjnych i marketingowych branży.

• Produkcja i łańcuch dostaw

Analityka w tej domenie nie jest nowa. Ogromne porcje danych można analizować, aby wykluczyć przeszkody operacyjne, takie jak wydajność wysyłki (na czas w pełnym zakresie) i ich wycena kredytowa. Praca nad ocenami, które umożliwiają producentom uzyskanie bardziej wszechstronnej kontroli nad ich łańcuchami dostaw, w tym logistyką i zarządzaniem. W ten sposób pomaga w sterowaniu decyzjami opartym na danych i precyzyjnie odwzorowanym.

• Biznes i Finanse

Nauka o danych służy do wyodrębniania dużej ilości danych w celu analizy problemów. Autentyczną zaletą tego procesu jest zagłębianie się w nieoznaczone obszary w celu znalezienia problemów. Podobnie jest z biznesem i finansami. Odchodząc od korzyści operacyjnych, data science może być wykorzystana w ostatecznych procesach biznesowych i finansowych w celu wprowadzenia wydajności w ogólnej automatyzacji pracy.

Jak rozwija się przemysł samochodowy?

Uwzględniając przeanalizowane dane w uzasadnieniu rozwiązań, poniżej przedstawiono niektóre osiągnięcia nauki o danych występujące w branży motoryzacyjnej:

• Satysfakcja konsumenta

Dzięki współpracy technicznej i nietechnicznej kadry zespołów w branży, ostatecznym celem jest stworzenie modelu uczenia głębokiego, przyjaznego dla człowieka. Branża pracuje nad wyeliminowaniem problemów związanych z danymi, poprawiając w ten sposób podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

• Kontrola kosztów

Czujniki w samochodach służą do zbierania informacji o prędkości, zużyciu paliwa, emisji gazów i zasobach bezpieczeństwa.

Wszystko to służy do znajdowania luk w sposobach, w których maszyny są nadmiernie lub niedostatecznie wykorzystywane, a tym samym mapowania sposobów regulowania kosztów i kontrolowania inteligentnego użytkowania.

• Wartość napędowa

Modele, które są przyjmowane przez przemysł motoryzacyjny, powinny być przystosowane do jazdy. Potok danych przechodzi etapowe czyszczenie w celu uzyskania ostatecznego przekształconego produktu. Pracownik jest tutaj naukowcem zajmującym się danymi, którego celem jest produkcja danych końcowych, aby wprowadzić zmianę w modelu operacyjnym.

• Analiza potencjału rynku

Analitycy danych z powodzeniem analizują potencjalne trendy rynkowe. Eksplorując połączone informacje i odłączone źródła danych, mogą teraz wykorzystać prawdopodobne segmenty rynku, analizując trendy kupujących.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Działając między standardami biznesowymi a rozwijającą się technologią, branża mierzy się z narzędziem do przetwarzania danych, aby zrewolucjonizować przestrzeń rynkową.