14 การใช้งานจริงในการวิเคราะห์ข้อมูลที่น่าสนใจในปี 2022

ในโลกปัจจุบัน ข้อมูลครองบริษัทที่ทันสมัยที่สุด แพ็คเก็ตข้อมูลจำนวนมากกำลังหมุนเวียนไปทั่วโลกเนื่องจากการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้น ธุรกิจต่างๆ ทราบดีว่าข้อมูลนี้แปลเป็นข้อมูลที่พวกเขาสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้า ทำความเข้าใจแนวโน้ม หรือแม้แต่หาช่องโหว่ของตลาด

เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญดังกล่าวในข้อมูลโดยรวม จำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลและดึงข้อมูลเฉพาะที่สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงบางแง่มุมของตลาดหรือธุรกิจโดยรวมได้ มีแอพพลิเคชั่นการวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัว และธุรกิจต่าง ๆ กำลังใช้งานแอพพลิเคชั่นวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวเพื่อรักษาตัวเองให้อยู่ในการแข่งขัน ไม่เพียงแต่ธุรกิจเท่านั้นแต่แม้แต่หน่วยงานของพลเมืองก็ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเหตุผลหลายประการ เช่น การตรวจสอบอาชญากรรม

แอปพลิเคชั่นวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยม

แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ที่กำลังใช้งานอยู่ในหลายองค์กรทั่วโลก ได้แก่:

1. ความปลอดภัย

แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลหรือโดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยลดอัตราการเกิดอาชญากรรมในบางพื้นที่ ในเมืองใหญ่สองสามเมือง เช่น ลอสแองเจลิสและชิคาโก มีการใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์และภูมิศาสตร์เพื่อแยกพื้นที่เฉพาะที่อาจเพิ่มอัตราการเกิดอาชญากรรม บนพื้นฐานดังกล่าว แม้ว่าการจับกุมไม่ได้เกิดขึ้นโดยเจตนา แต่การลาดตระเวนของตำรวจก็เพิ่มขึ้นได้ ดังนั้น การใช้แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูล อัตราการเกิดอาชญากรรมจึงลดลงในพื้นที่เหล่านี้

2. การขนส่ง

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้ในการปฏิวัติการขนส่ง สามารถใช้ได้โดยเฉพาะในพื้นที่ที่คุณต้องการขนส่งคนจำนวนมากไปยังพื้นที่เฉพาะและต้องการการขนส่งที่ราบรื่น เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ถูกนำมาใช้ในการแข่งขันกีฬาโอลิมปิกลอนดอนเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา

สำหรับงานนี้ ต้องเดินทางประมาณ 18 ล้านครั้ง ดังนั้น ผู้ให้บริการรถไฟและ TFL จึงสามารถใช้ข้อมูลจากเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกัน คาดการณ์จำนวนคนที่จะเดินทาง และจากนั้นทำให้แน่ใจว่าการคมนาคมขนส่งเป็นไปอย่างราบรื่น

3. การตรวจจับความเสี่ยง

หนึ่งในแอปพลิเคชั่นวิเคราะห์ข้อมูลแรกๆ อาจมาจากการค้นพบการฉ้อโกง หลายองค์กรประสบปัญหาเรื่องหนี้สิน และพวกเขาต้องการวิธีแก้ไขปัญหานี้ พวกเขามีข้อมูลลูกค้าเพียงพออยู่แล้ว ดังนั้นพวกเขาจึงใช้การวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขาใช้นโยบาย "แบ่งแยกดินแดน" กับข้อมูล วิเคราะห์รายจ่ายล่าสุด โปรไฟล์ และข้อมูลสำคัญอื่นๆ เพื่อทำความเข้าใจความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะผิดนัด ในที่สุดก็นำไปสู่การลดความเสี่ยงและการฉ้อโกง

4. การบริหารความเสี่ยง

การจัดการความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญในโลกของการประกันภัย ในขณะที่บุคคลได้รับการประกัน มีการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่ดำเนินการในระหว่างกระบวนการ ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องในขณะทำประกันบุคคลนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลหลายอย่าง เช่น ข้อมูลคณิตศาสตร์ประกันภัยและข้อมูลการเรียกร้อง และการวิเคราะห์ช่วยให้บริษัทประกันภัยตระหนักถึงความเสี่ยง

อ่าน: คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์ Analytics ข้อมูล

ผู้จัดการการจัดจำหน่ายโดยทั่วไปจะทำการประเมินนี้ แต่เมื่อมีการวิเคราะห์ข้อมูล ซอฟต์แวร์วิเคราะห์สามารถใช้เพื่อตรวจจับการเรียกร้องที่มีความเสี่ยงและผลักดันการเรียกร้องดังกล่าวต่อหน้าเจ้าหน้าที่เพื่อทำการวิเคราะห์ต่อไป

5. Delivery

บริษัทขนส่งชั้นนำหลายแห่ง เช่น DHL และ FedEx กำลังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบข้อมูลที่รวบรวมและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม ด้วยการใช้แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูล บริษัทต่างๆ สามารถค้นหาเส้นทางการขนส่ง เวลาการส่งมอบ และวิธีการขนส่งที่คุ้มค่าที่สุดได้ดีที่สุด การใช้ GPS และการสะสมข้อมูลจาก GPS ทำให้พวกเขาได้เปรียบอย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูล

6. การจัดสรรอินเทอร์เน็ตที่รวดเร็ว

แม้ว่าการจัดสรรอินเทอร์เน็ตที่รวดเร็วในทุกพื้นที่อาจดูเหมือนว่า 'สมาร์ท' เมือง แต่ในความเป็นจริง การจัดสรรอย่างชาญฉลาดมีความสำคัญมากกว่า การจัดสรรอย่างชาญฉลาดนี้จะหมายถึงการทำความเข้าใจว่ามีการใช้แบนด์วิดท์อย่างไรในพื้นที่เฉพาะและเพื่อสาเหตุที่ถูกต้อง

สิ่งสำคัญคือต้องเปลี่ยนการจัดสรรข้อมูลตามเวลาและลำดับความสำคัญ สันนิษฐานว่าพื้นที่ทางการเงินและการพาณิชย์ต้องการแบนด์วิดท์มากที่สุดในช่วงวันธรรมดา ในขณะที่พื้นที่ที่อยู่อาศัยต้องการในช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์ แต่สถานการณ์นั้นซับซ้อนกว่ามาก การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถแก้ไขได้

ตัวอย่างเช่น การใช้แอปพลิเคชันของการวิเคราะห์ข้อมูล ชุมชนสามารถดึงดูดความสนใจของอุตสาหกรรมที่มีเทคโนโลยีสูง และในกรณีเช่นนี้ จะต้องใช้แบนด์วิดท์ที่สูงขึ้นในพื้นที่ดังกล่าว

7. รายจ่ายที่สมเหตุสมผล

เมื่อสร้างเมืองอัจฉริยะ การวางแผนอย่างถูกวิธีจะกลายเป็นเรื่องยาก การปรับปรุงสถานที่สำคัญหรือการเปลี่ยนแปลงใด ๆ จะมีค่าใช้จ่ายจำนวนมาก ซึ่งอาจกลายเป็นของเสียได้ในที่สุด สามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในกรณีดังกล่าว ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล การควบคุมเงินภาษีจะกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นด้วยวิธีที่ประหยัดต้นทุนเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมและลดค่าใช้จ่าย

8. ปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า

ในการประกันภัย ควรมีความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างผู้ดำเนินการเคลมและลูกค้า ดังนั้น เพื่อปรับปรุงบริการ บริษัทประกันภัยหลายแห่งมักใช้การสำรวจลูกค้าเพื่อรวบรวมข้อมูล เนื่องจากบริษัทประกันภัยกำหนดเป้าหมายไปยังกลุ่มคนที่หลากหลาย ข้อมูลประชากรแต่ละกลุ่มจึงมีความชอบในการสื่อสารของตนเอง

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยในการกำหนดการตั้งค่าเฉพาะให้เป็นศูนย์ ตัวอย่างเช่น การศึกษาพบว่าลูกค้ายุคใหม่ชอบการสื่อสารผ่านโซเชียลมีเดียหรือช่องทางออนไลน์ ในขณะที่กลุ่มประชากรที่มีอายุมากกว่าชอบการสื่อสารทางโทรศัพท์

9. การวางผังเมือง

หนึ่งในสาขาวิชาที่ยังไม่ได้ใช้ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเติบโตได้อย่างแท้จริงคือการวางผังเมือง ในขณะที่นักวางผังเมืองหลายคนอาจลังเลที่จะใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประโยชน์ของตน แต่กลับส่งผลให้เกิดความแออัดของเมืองที่ผิดพลาดเท่านั้น การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยในการเข้าถึงที่ดีขึ้นและลดการโอเวอร์โหลดในเมือง

โดยรวมแล้วจะทำให้เกิดประสิทธิภาพในกระบวนการวางแผนมากขึ้น การสร้างอาคารในจุดที่เหมาะสมจะไม่ก่อให้เกิดประโยชน์ต่อเมืองโดยรวม เนื่องจากอาจเป็นอันตรายต่อเพื่อนบ้านหรือการจราจรในพื้นที่ได้ การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองจะทำให้ง่ายต่อการคาดการณ์ผลลัพธ์ของการวางสิ่งปลูกสร้างในสถานการณ์เฉพาะ และดังนั้นจึงควรวางแผนตามนั้น

10. การดูแลสุขภาพ

แม้ว่ายาจะมีมาไกลตั้งแต่สมัยโบราณและมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา แต่ก็ยังคงเป็นเรื่องที่ต้องเสียค่าใช้จ่าย โรงพยาบาลหลายแห่งกำลังเผชิญกับแรงกดดันด้านต้นทุนจากบริการสุขภาพสมัยใหม่ ซึ่งรวมถึงการใช้เครื่องจักรที่ล้ำสมัย ยารักษาโรค ฯลฯ

แต่ตอนนี้ ด้วยความช่วยเหลือของแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูล สถานพยาบาลสามารถติดตามการรักษาผู้ป่วยและกระแสของผู้ป่วยตลอดจนวิธีการใช้อุปกรณ์ในโรงพยาบาล มีการประเมินว่าประสิทธิภาพจะเพิ่มขึ้น 1% หากการวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นส่วนสำคัญของการดูแลสุขภาพ ซึ่งจะแปลเป็นมูลค่ากว่า 63 พันล้านดอลลาร์ในบริการด้านการดูแลสุขภาพ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งานบิ๊กดาต้าในอุตสาหกรรม heatlhcare

11. สำหรับการเดินทาง

หากคุณเคยคิดว่าการเดินทางเป็นเรื่องยุ่งยาก การวิเคราะห์ข้อมูลก็พร้อมช่วยคุณได้ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถใช้ข้อมูลที่แสดงถึงความต้องการและความชอบของลูกค้าที่แตกต่างกันจากโซเชียลมีเดีย และช่วยในการปรับปรุงประสบการณ์การซื้อของนักเดินทาง นอกจากนี้ยังช่วยให้บริษัทปรับแต่งแพ็คเกจและข้อเสนอของตนเองได้ ดังนั้นจึงเพิ่มคำแนะนำการเดินทางที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นด้วยข้อมูลความช่วยเหลือที่รวบรวมจากโซเชียลมีเดีย

อ่าน: เงินเดือนวิศวกร Data Analytics ในอินเดีย

12. การจัดการพลังงาน

บริษัทหลายแห่งที่เกี่ยวข้องกับการจัดการพลังงานกำลังใช้แอปพลิเคชันของการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยพวกเขาในด้านต่างๆ เช่น การจัดการโครงข่ายอัจฉริยะ การเพิ่มประสิทธิภาพพลังงาน การกระจายพลังงาน และการสร้างระบบอัตโนมัติสำหรับบริษัทที่ใช้ระบบสาธารณูปโภคอื่นๆ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยที่นี่ได้อย่างไร

มันช่วยได้โดยเน้นที่การควบคุมและตรวจสอบลูกเรือ อุปกรณ์เครือข่าย และการจัดการการหยุดให้บริการ เนื่องจากยูทิลิตีผสานรวมจุดข้อมูลหลายล้านจุดภายในประสิทธิภาพของเครือข่าย วิศวกรจึงสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยในการตรวจสอบเครือข่ายทั้งหมดได้

13. การค้นหาทางอินเทอร์เน็ต

เมื่อคุณใช้ Google แสดงว่าคุณกำลังใช้แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่มากมายของบริษัท เครื่องมือค้นหาส่วนใหญ่ เช่น Google, Bing, Yahoo, AOL, Duckduckgo เป็นต้น ใช้การวิเคราะห์ข้อมูล เสิร์ชเอ็นจิ้นเหล่านี้ใช้อัลกอริธึมที่แตกต่างกันเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับคำค้นหา และทำได้ภายในไม่กี่มิลลิวินาที กล่าวกันว่า Google ประมวลผลข้อมูลประมาณ 20 เพตาไบต์ทุกวัน

14. โฆษณาดิจิทัล

การวิเคราะห์ข้อมูลได้ปฏิวัติการโฆษณาดิจิทัลเช่นกัน ป้ายโฆษณาดิจิทัลในเมืองต่างๆ เช่นเดียวกับแบนเนอร์บนเว็บไซต์ กล่าวคือ แหล่งโฆษณาส่วนใหญ่ในปัจจุบันใช้การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึมข้อมูล เป็นสาเหตุหนึ่งที่ทำให้โฆษณาดิจิทัลได้รับ CTR มากกว่าเทคนิคการโฆษณาแบบเดิม เป้าหมายของการโฆษณาดิจิทัลในปัจจุบันคือการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ในอดีต

ห่อ

เป็นที่ชัดเจนว่าแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูลมีความก้าวหน้าอย่างมากในเกือบทุกช่องทางทั่วโลก หากเราเข้าใจข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลได้ ก็จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของงานโดยรวมได้มาก อย่างไรก็ตาม การใช้ข้อมูลในทางที่ผิดหรือการใช้ข้อมูลอย่างไม่มีประสิทธิภาพอาจทำให้เกิดปัญหาหลายประการ และนำไปสู่การลดประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม

ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะต้องรู้วิธีใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและมีส่วนร่วมในการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเหมาะสม หากใช้อย่างถูกวิธี การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถสร้างผลกระทบเชิงบวกที่สำคัญต่อสังคมและโลกของเราในวงกว้าง และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมของภาคส่วนเฉพาะ

หากคุณมีความกระตือรือร้นที่จะรับความรู้เชิงปฏิบัติโดยเข้าร่วมเวิร์กช็อปเชิงปฏิบัติ ตัวต่อตัวกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม กรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี โปรดดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B ในโปรแกรม Data Science ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน คุณยังสามารถตรวจสอบโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่น ๆ ของเราได้อีกด้วย

เตรียมความพร้อมสู่อาชีพแห่งอนาคต

สมัครเลยตอนนี้สำหรับปริญญาโทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล