14 aplicații fascinante de analiză a datelor din viața reală în 2022
Publicat: 2021-01-04În lumea de astăzi, datele guvernează cele mai moderne companii. Numeroase pachete de date circulă în întreaga lume datorită accesului crescut la internet. Companiile sunt conștiente de faptul că aceste date se traduc în informații pe care le pot folosi pentru a-și îmbunătăți serviciile pentru clienți, pentru a înțelege tendințele sau chiar pentru a găsi lacune ale pieței.
Pentru a obține o perspectivă atât de importantă asupra datelor în ansamblu, este important să analizați datele și să extrageți informații specifice care pot fi folosite pentru a îmbunătăți anumite aspecte ale unei piețe sau ale afacerii în ansamblu. Există mai multe aplicații de analiză a datelor, iar companiile folosesc în mod activ astfel de aplicații de analiză a datelor pentru a se menține în competiție. Nu numai întreprinderile, ci chiar și organismele civice utilizează analiza datelor din mai multe motive, cum ar fi monitorizarea criminalității.
Cuprins
Top aplicații de analiză a datelor
Unele dintre diferitele aplicații de analiză a datelor care sunt utilizate în prezent în mai multe organizații de pe tot globul sunt:
1. Securitate
Aplicațiile de analiză a datelor sau, mai precis, analiza predictivă a ajutat, de asemenea, la scăderea ratelor criminalității în anumite zone. În câteva orașe mari, precum Los Angeles și Chicago, datele istorice și geografice au fost folosite pentru a izola anumite zone în care ratele criminalității ar putea crește. Pe această bază, deși arestările nu puteau fi făcute dintr-un capriciu, patrulele de poliție ar putea fi mărite. Astfel, folosind aplicații de analiză a datelor, ratele criminalității au scăzut în aceste zone.
2. Transport
Analiza datelor poate fi folosită pentru a revoluționa transportul. Poate fi folosit mai ales în zonele în care trebuie să transportați un număr mare de persoane într-o anumită zonă și necesită un transport fără întreruperi. Această tehnică de analiză a datelor a fost aplicată la Jocurile Olimpice de la Londra acum câțiva ani.
Pentru acest eveniment au trebuit făcute aproximativ 18 milioane de călătorii. Deci, operatorii de trenuri și TFL au putut să utilizeze date de la evenimente similare, să prezică numărul de persoane care vor călători și apoi să se asigure că transportul a fost menținut fără probleme.
3. Detectarea riscului
Este posibil ca una dintre primele aplicații de analiză a datelor să fi fost în descoperirea fraudei. Multe organizații se luptau cu datorii și doreau o soluție la această problemă. Aveau deja suficiente date despre clienți în mâinile lor și, prin urmare, au aplicat analiza datelor. Ei au folosit politica „împărțiți și cuceriți” cu datele, analizând cheltuielile recente, profilurile și orice alte informații importante pentru a înțelege orice probabilitate de nerespectare a unui client. În cele din urmă, a condus la riscuri mai mici și la fraudă.
4. Managementul riscurilor
Managementul riscului este un aspect esențial în lumea asigurărilor. În timp ce o persoană este asigurată, există o mulțime de analize de date care au loc în timpul procesului. Riscul implicat în asigurarea persoanei se bazează pe mai multe date, cum ar fi date actuariale și date despre daune, iar analiza acestora ajută companiile de asigurări să realizeze riscul.
Citiți: Întrebări și răspunsuri la interviu pentru analiza datelor
Asigurătorii fac în general această evaluare, dar odată cu apariția analizei datelor, software-ul analitic poate fi utilizat pentru a detecta daune riscante și pentru a transmite astfel de daune în fața autorităților pentru o analiză ulterioară.
5. Livrare
Mai multe companii de logistică de top, cum ar fi DHL și FedEx, folosesc analiza datelor pentru a examina datele colectate și pentru a le îmbunătăți eficiența generală. Folosind aplicații de analiză a datelor, companiile au reușit să găsească cele mai bune rute de transport, timpul de livrare, precum și cele mai eficiente mijloace de transport. Folosirea GPS și acumularea de date din GPS le oferă un avantaj imens în analiza datelor.
6. Alocarea rapidă a internetului
Deși s-ar putea părea că alocarea internetului rapid în fiecare zonă face ca un oraș să fie „inteligent”, în realitate, este mai important să se angajeze în alocare inteligentă. Această alocare inteligentă ar însemna înțelegerea modului în care lățimea de bandă este utilizată în anumite zone și pentru cauza corectă.
De asemenea, este important să se schimbe alocarea datelor în funcție de calendar și prioritate. Se presupune că zonele financiare și comerciale necesită cea mai mare lățime de bandă în timpul săptămânii, în timp ce zonele rezidențiale o necesită în weekend. Dar situația este mult mai complexă. Analiza datelor o poate rezolva.
De exemplu, folosind aplicații de analiză a datelor, o comunitate poate atrage atenția industriilor de înaltă tehnologie și, în astfel de cazuri, va fi necesară o lățime de bandă mai mare în astfel de zone.
7. Cheltuieli rezonabile
Când cineva construiește orașe inteligente, devine dificil să le planificați în mod corect. Remodelarea reperului sau efectuarea oricărei modificări ar implica cheltuieli mari, care s-ar putea dovedi în cele din urmă a fi o risipă. Analiza datelor poate fi utilizată în astfel de cazuri. Cu analiza datelor, va deveni mai ușor să direcționați banii din impozite într-un mod eficient din punct de vedere al costurilor pentru a construi infrastructura potrivită și a reduce cheltuielile.
8. Interacțiunea cu clienții
În asigurări, ar trebui să existe o relație sănătoasă între responsabilii de daune și clienți. Prin urmare, pentru a-și îmbunătăți serviciile, multe companii de asigurări folosesc adesea sondaje ale clienților pentru a colecta date. Întrucât companiile de asigurări vizează un grup divers de oameni, fiecare grup demografic are propriile preferințe atunci când vine vorba de comunicare.
Analiza datelor poate ajuta la concentrarea pe anumite preferințe. De exemplu, un studiu a arătat că clienții moderni preferă comunicarea prin intermediul rețelelor sociale sau canalelor online, în timp ce populația mai în vârstă preferă comunicarea telefonică.
9. Planificarea orașelor
Una dintre disciplinele neexploatate în care analiza datelor poate crește cu adevărat este planificarea orașului. În timp ce mulți urbaniști ar putea ezita să folosească analiza datelor în favoarea lor, aceasta duce doar la aglomerația orașelor defecte. Utilizarea analizei datelor ar ajuta la îmbunătățirea accesibilității și la minimizarea supraîncărcării în oraș.
În general, va genera mai multă eficiență în procesul de planificare. Doar ridicarea unei clădiri într-un loc potrivit nu va crea un beneficiu general pentru un oraș, deoarece poate dăuna vecinilor sau traficului din zonă. Folosind analiza și modelarea datelor, va fi ușor să preziceți rezultatul plasării unei clădiri într-o situație specifică și, prin urmare, să planificați în consecință.
10. Asistență medicală
În timp ce medicina a parcurs un drum lung din cele mai vechi timpuri și se îmbunătățește mereu, rămâne o afacere costisitoare. Multe spitale se confruntă cu presiunea costurilor cu care a venit asistența medicală modernă, care include utilizarea de mașini sofisticate, medicamente etc.
Dar acum, cu ajutorul aplicațiilor de analiză a datelor, unitățile de asistență medicală pot urmări tratamentul pacienților și fluxul de pacienți, precum și modul în care echipamentele sunt utilizate în spitale. S-a estimat că se poate obține un câștig de eficiență de 1% dacă analiza datelor va deveni parte integrantă a asistenței medicale, ceea ce se va traduce la peste 63 de miliarde de dolari în servicii de asistență medicală. Citiți mai multe despre aplicațiile de date mari din industria de îngrijire medicală.
11. Pentru călătorii
Dacă ați crezut vreodată că călătoria este o bătaie de cap, atunci analiza datelor este aici pentru a vă salva. Analiza datelor poate folosi date care arată dorințele și preferințele diferiților clienți din rețelele sociale și ajută la optimizarea experienței de cumpărare a călătorilor. De asemenea, va ajuta companiile să își personalizeze propriile pachete și să ofere și, prin urmare, va stimula recomandări de călătorie mai personalizate cu ajutorul datelor colectate de pe rețelele sociale.
Citiți: Salariul inginerilor de analiză a datelor în India
12. Gestionarea energiei
Multe firme care se angajează în managementul energiei folosesc aplicații de analiză a datelor pentru a le ajuta în domenii precum managementul rețelelor inteligente, optimizarea energiei, distribuția energiei și construcția de automatizare pentru alte companii bazate pe utilități. Cum ajută analiza datelor aici?
Ei bine, ajută concentrându-se pe controlul și monitorizarea unui echipaj de expediere, a dispozitivelor de rețea și a gestionării întreruperilor de serviciu. Deoarece utilitățile integrează aproximativ milioane de puncte de date în performanța rețelei, inginerii pot folosi analiza datelor pentru a-i ajuta să monitorizeze întreaga rețea.
13. Căutare pe internet
Când utilizați Google, utilizați una dintre numeroasele aplicații de analiză a datelor angajate de companie. Majoritatea motoarelor de căutare precum Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo etc. utilizează analiza datelor. Aceste motoare de căutare folosesc diferiți algoritmi pentru a oferi cel mai bun rezultat pentru o interogare de căutare și o fac în câteva milisecunde. Se spune că Google procesează aproximativ 20 de petabytes de date în fiecare zi.
14. Publicitate digitală
Analiza datelor a revoluționat și publicitatea digitală. Panouri digitale în orașe, precum și bannere de pe site-uri web, adică majoritatea surselor de reclame din zilele noastre folosesc analiza datelor folosind algoritmi de date. Este unul dintre motivele pentru care reclamele digitale primesc mai multe CTR-uri decât tehnicile tradiționale de publicitate. Ținta publicității digitale în zilele noastre este axată pe analiza comportamentului trecut al utilizatorului.
Încheierea
Este clar că aplicațiile de analiză a datelor fac pași mari în aproape toate căile de pe glob. Dacă suntem capabili să înțelegem datele și să le analizăm, aceasta poate ajuta la creșterea eficienței generale a muncii noastre. Cu toate acestea, utilizarea greșită sau utilizarea ineficientă a datelor poate cauza mai multe probleme și poate duce la scăderea productivității generale.
Prin urmare, este important ca oamenii de știință de date să știe cum să folosească datele în mod eficient și să se angajeze în aplicațiile potrivite de analiză a datelor. Dacă este utilizată în mod corect, analiza datelor poate avea un impact pozitiv major asupra societății noastre și asupra lumii în general și poate crește productivitatea generală a sectoarelor specifice.
Dacă doriți să obțineți cunoștințe practice participând la ateliere practice, unul la unul cu experți din industrie, peste 7 studii de caz și proiecte, consultați programul Executive PG în știința datelor al IIIT-B, care este conceput pentru profesioniștii activi. De asemenea, puteți verifica celelalte programe ale noastre de știință a datelor
