Otomotiv Endüstrisinde Veri Bilimi: Endüstriyi Yeniden Şekillendirmenin 4 Yolu Veri Bilimi

Değişime tanık olmak

Otomotiv Endüstrisinin pazaryeri ekosistemi hızlı bir değişime tanık oluyor. Müşterilerinin içgörüsü büyüyor ve dijital olarak daha iyi ürünlere olan talepleri de artıyor.

Ürün tercihlerindeki farklılıklar, daha önce ve şimdi bir ölçeğin zıt uçlarında duruyor. Sektör artık müşterilerinin taleplerine ulaşmak için tüm yolu yürümek zorunda.

Küreselleşme, maliyet oynaklığı ve hızlı teknolojik evrim, değişen pazarın başlıca nedenleridir ve endüstrilerin çalışma şekillerini değiştirmesine neden olur. Aynısı, devrim niteliğindeki süreç değişikliğine küçük adımlar atan Otomotiv Endüstrisi için de geçerlidir.

Tüketici davranışını değiştirme

Devrim yaratan ortam, masaya çeşitli talepleri getiriyor. Tüm yaşamlara dokunan teknolojik devrim ile müşteri dijital bir alanda büyüyor.

Arabaların kullanım ve kullanılmama şekli değişiyor :

• Onları süren insanla dijital olarak bağlantılı, ileri teknoloji otomobillere yönelik artan talep.
• Ağ havuzları, paylaşılan hizmetler sunuyor. İnsanların araba satın alma nedenlerinde düşüş var. Millennials artık kendi arabasından daha çok araba kiralamaya meyilli.
• Alıcının manzarasını değiştirmek için abonelik modelleri ve paylaşım sistemleri geliyor.

Tüketici davranışlarında tanık olunan bu eğilimlerle otomobil endüstrisi pazar stratejilerini değiştiriyor.

• Bayinin girdisini ortadan kaldırarak doğrudan tüketicilere satın alma modelleri sunmak.
• Dünyanın her yerinden benzeri görülmemiş talebi karşılamak için araçlarda dijital uyarlamalar ve yenilikler sunmak.

Ancak bir endüstri , taleplerin ne olduğunu ve sürekli değişen tüketici davranışına çözüm olabilecek şeyin ne olduğunu nasıl bilebilir ?

Neden bu veriler?

Sektörün kullandığı pazarlama stratejileri de benimsenen değişen yöntemlerle birlikte değişmektedir. 'Bu' veri, otomobil endüstrisine bu tür (kısım-A)'nın pazardaki değişiklikler olduğunu ve bu tür (kısım-B)'nin değişikliği benimseme yolu olması gerektiğini söyleyen kanıt niteliğindeki sayı kümesi kanıtı şeklindeki bilgilerdir. kâr.

Müşteri profilini oluşturmak ve ihtiyaçlarını anlamak için kullanmak, otomotiv endüstrisinin yarışı kazanmasına yardımcı olacaktır.

Bu nedenle endüstriler her yerde bu çeşitli talepleri yorumlamak ve analiz etmek için tutarlı bir şekilde çalışıyor. İhtiyaçları karşılama zorluğuna çözümler buluyor ve onları bir adım öteye taşıyorlar.

Karşılaşılan Zorluklar

Araçları daha Y kuşağı dostu hale getirmek için, neslin bağlantılı ağ ekosistemine girmek zor.

Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) artan yaygınlığı, otomobil endüstrisini bu bağlantılı web'e girmenin ve veri çıkarmanın yollarını merak ediyor. Sağlık Hizmetinde Veri Bilimi: Veri Biliminin Sektörü Yeniden Şekillendirmesinin 5 Yolu

Bağlantılı sistemlerin araştırılması ve labirente girmenin yollarının ortaya çıkarılması, faydalı veri çıkarımı ile sonuçlanmalıdır; Buradaki zorluk, araçlarının veri çıkarma işini yapmasını sağlamaktır.

Kullanıcı için deneyimleri özelleştirmenin nihai sonucu onların sadakatini kazanabilir.

Verinin Bilim Adamının Rolü

Otomobil endüstrisi, uygulanabilir, teknolojik olarak gelişmiş ve daha sofistike yeni ürünleri piyasaya sürüyor.

Veriler burada çözümün habercisidir.

Endüstrinin daha derine inmesi için bu haberciyi kazması gerekiyor. Eyleme geçirilebilir müşteri segmentleri oluşturmak için bilgileri çıkarmak ve eğilimleri analiz etmek, veri bilimcisinin yeni rolüdür.

Veri bilimcisi, eyleme geçirilebilir planlar hazırlamak için ham, yapılandırılmamış verileri kullanıyor. Büyük veri, güvenliği artırmak, IoT dostu araçlar oluşturmak, artan maliyet ve çalışma süresi gibi operasyonel sorunları çözmek için tahmine dayalı analiz kullanmak gibi çeşitli şekillerde endüstrinin ilerlemesine yardımcı oluyor.

Bilime Yönelik Alanlar:

Verilerin kullanımı, otomatik çözümler sunacağı yerde olmalıdır.

Sürülen araç o kadar insan dostu olacak ki, başka bir varlığın davranışını anlama erişimi olacak.

• Araştırma ve Geliştirme

Otomotiv endüstrisi Ar-Ge için gece gündüz çalışıyor. Sensörler, kullanıcılardan büyük miktarda veri toplar ve bu, departmanın çalışmasında zaman ve enerji açısından büyük tasarruf sağlar.

Çıkarılan veriler, aracın kullanım şekline, kullanıcıların çevresel tüketimine ve ayrıca araç emisyonlarına ilişkin bilgi sağlamak için büyük ölçüde kullanılabilir. Böylece endüstrinin düzenleyici ve pazarlama yararları için kullanır.

• İmalat ve Tedarik Zinciri

Bu alandaki analizler yeni değil. Gönderi performansı (zamanında tam) ve kredi değerlemesi gibi operasyonel engelleri ortadan kaldırmak için büyük veri parçaları analiz edilebilir. Üreticileri, lojistik ve yönetim dahil olmak üzere tedarik zincirleri üzerinde daha kapsamlı kontrol kazanmaları için güçlendiren değerlendirmeler üzerinde çalışmak. Böylece veriye dayalı ve hassas bir şekilde eşlenmiş karar kontrolüne yardımcı olur.

• İş ve finans

Veri bilimi, sorunları analiz etmek için bir sürü veri çıkarmak için kullanılıyor. Bu sürecin özgün bir avantajı, sorunları bulmak için işaretlenmemiş alanlara dalmaktır. İş ve finansta da benzer bir durum var. Operasyonel avantajlardan farklı olarak, veri bilimi, genel çalışma otomasyonunda verimliliği sağlamak için iş ve finansın alt satırdaki süreçlerinde kullanılabilir.

Otomotiv Endüstrisi nasıl gelişiyor?

Çözümlerin gerekçesine analiz edilen verileri dahil ederek, otomotiv endüstrisinde öne çıkan bazı veri bilimi gelişmeleri şunlardır:

• Müşteri memnuniyeti

Sektördeki teknik ve teknik olmayan ekiplerin işbirliği yaparak, derin öğrenme araç insan dostu bir model oluşturmak nihai amaçtır. Endüstri, veri sorunlu noktalarını ortadan kaldırmak için çalışır, böylece veriye dayalı karar vermeyi geliştirir.

• Maliyet Kontrolü

Otomobillerdeki sensörler hız, yakıt tüketimi, gaz emisyonları ve güvenlik kaynakları hakkında bilgi toplamak için kullanılıyor.

Bunların tümü, makinelerin aşırı veya az kullanıldığı yollarda boşlukları bulmak ve böylece maliyetleri düzenlemenin ve akıllı kullanımı kontrol etmenin yollarını haritalamak için kullanılıyor.

• Sürüş Değeri

Otomotiv endüstrisi tarafından benimsenen modeller, sürülebilir olmalıdır. Veri hattı, nihai dönüştürülmüş ürünü elde etmek için adım adım temizliğe tabi tutulur. Çalışan, buradaki amacı, işletim modelinde değişiklik getirmek için nihai verilerin üretilmesi olan veri bilimcisidir.

• Pazar Potansiyelini Analiz Etme

Veri bilimcileri, potansiyel pazar eğilimlerini analiz etmede başarılıdır. Bağlantılı bilgileri ve bağlantısız veri kaynaklarını keşfederek, artık alıcı eğilimlerini analiz ederek olası pazar segmentlerine dokunabilirler.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Çözüm

İş standartları ve gelişen teknoloji arasında faaliyet gösteren endüstri, pazar alanında devrim yaratacak veri aracıyla kafa kafaya sallanıyor.