Data science

ธุรกิจสมัยใหม่ใช้ Big Data อย่างไร?

บิ๊กดาต้าเป็นแหล่งนวัตกรรม นี่ไม่ใช่ข่าวเลย แต่ก็ไม่ได้ทำให้ BD มีความสำคัญน้อยลง พวกเขาช่วยให้บริษัทต่างๆ ก้าวไปสู่การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ผู้นำทางธุรกิจและด้านเทคนิคใช้บิ๊กดาต้าเพื่อรับผลประโยชน์มากมาย ตั้งแต่การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ไปจนถึงแหล่งรายได้ใหม่ๆ ผ่านการประเมินประสิทธิภาพของทั้งองค์กร ในบทความนี้ เราจะพิจารณากรณีจริงของการใช้ BD ในอุตสาหกรรมโทรคมนาคม การเงิน การแพทย์ และอุตสาหกรรมอื่นๆ สื่อและความบันเทิง ปัจจุบัน มากกว่าครึ่งหนึ่งของประชากรโลกใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ ในการแข่งขัน บริษัทสื่อต้องมอบเนื้อหาชั้นหนึ่งและประสบการณ์ที่ไร้รอยต่อแก่ผู้ใช้ผ่านช่องทางการสื่อสารที่หลากหลาย นี่คือช่วงเวลาที่ข้อมูลขนาดใหญ่มีประโยชน์ ต้องขอบคุณบริษัทข้อมูล สื่อและความบันเทิงที่รวบรวมไว้ ซึ่งรวมถึงคาสิโนออนไลน์ที่จ่ายเงินเร็วที่สุด nz ได้รับข้อมูลเกี่ยวกับความนิยมของเนื้อหา การโต้ตอบกับผู้ใช้ กิจกรรมบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ การสมัครรับข้อมูล ปฏิกิริยาต่อแคมเปญการตลาด และอื่นๆ หลังจากวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว บริษัทต่างๆ สามารถ: คาดการณ์พฤติกรรมของผู้ใช้ สร้างเนื้อหาส่วนบุคคล ปรับปรุงประสบการณ์การใช้แพลตฟอร์ม ใช้แคมเปญโฆษณาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น แทบไม่มีตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในสื่อที่ดีไปกว่าประวัติของ Netflix ยักษ์ใหญ่แห่งการสตรีมกำลังใช้ BD เพื่อตอบสนองความต้องการของสมาชิกกว่า 195 ล้านคน ผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง บริษัทจะวิเคราะห์ความชอบของผู้ชมและนำเสนอเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง – 75% ของการดูบน Netflix ให้คำแนะนำส่วนบุคคลจากแพลตฟอร์ม การทดลองทางคลินิก เวชระเบียนดิจิทัล การแพทย์ทางไกล และโซลูชัน MedTech อื่นๆ เป็นเครื่องหมายของการปฏิวัติทางเทคโนโลยีที่แท้จริงในด้านการดูแลสุขภาพ ต้องขอบคุณข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิเคราะห์ทางการแพทย์ไม่เพียงบรรลุผลลัพธ์ที่โดดเด่นแต่เป็นนวัตกรรมเท่านั้น จากข้อมูลทางการแพทย์ แพทย์สามารถวินิจฉัยและคาดการณ์โรคได้แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยและประหยัดค่าใช้จ่าย Apixio หนึ่งในผู้ให้บริการวิเคราะห์ทางการแพทย์ชั้นนำ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อนำการตัดสินใจทางการแพทย์ไปสู่อีกระดับด้วยประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน ด้วยการวิเคราะห์เวชระเบียนของผู้ป่วย บริษัทช่วยให้แพทย์ทราบรายละเอียดเกี่ยวกับประวัติการรักษาและสุขภาพโดยทั่วไปของผู้ป่วย ใน 2018 Apixio ได้วิเคราะห์เวชระเบียนมากกว่า 4.5 ล้านรายการ ลดเวลาและความพยายามของผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพลง 80% การเงิน ขอบเขตของการวิเคราะห์ในด้านการเงินและการธนาคารนั้นใหญ่มาก ตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้างภายใน (ระบบการซื้อขาย ตลาด และตลาดหลักทรัพย์) ไปจนถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (โซเชียลมีเดีย ความคิดเห็นของผู้ใช้) สถาบันการเงินรู้วิธีใช้ข้อมูลเพื่อความสำเร็จ: การแบ่งกลุ่มผู้ใช้ในเชิงลึก ด้วยข้อมูลต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากร รูปแบบของพฤติกรรม ฯลฯ บริษัททางการเงินจะสร้างภาพผู้บริโภคของตนได้แม่นยำยิ่งขึ้น การวิเคราะห์ตลาดหุ้นตามเวลาจริง อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ราคาหุ้นตลอดจนแนวโน้มทางสังคมและการเมืองที่อาจส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้น ความปลอดภัยและการป้องกันการฉ้อโกง การวิเคราะห์ BD แบบเรียลไทม์ช่วยให้บริษัททางการเงินสามารถติดตามกิจกรรมที่น่าสงสัยและป้องกันธุรกรรมที่ไม่น่าเชื่อถือ การวิเคราะห์ความเสี่ยงที่แม่นยำ โดยคำนึงถึงแหล่งข้อมูลแบบดั้งเดิมและที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะระบุความเสี่ยงด้านเครดิตที่อาจเกิดขึ้นได้ดีขึ้น การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตเป็นหนึ่งในกิจกรรมที่สำคัญที่สุดของสถาบันการเงินในบริบทของข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากข้อมูลลูกค้ามาตรฐานแล้ว บริษัทผู้ให้บริการสินเชื่อยังใช้ข้อมูลจากโพสต์ของตนบนโซเชียลเน็ตเวิร์ก ข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ การซื้อออนไลน์ และอื่นๆ โปรแกรมปัญญาประดิษฐ์จะประมวลผลข้อมูลนี้และพิจารณาว่ามีความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในการให้เงินกู้แก่ลูกค้าภายในไม่กี่นาทีหรือไม่ ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้บริษัทจากทุกอุตสาหกรรมได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์และเรียนรู้รูปแบบที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับ บริษัทต่างๆ สามารถเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของตนในตลาด และนำเสนอบริการที่มุ่งเน้นลูกค้าและน่าพึงพอใจแก่ผู้ใช้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button