Data science

เร่งการเติบโตขององค์กรด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คลิกเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้แต่ง Sudeep Rao ศตวรรษที่ 21 มีลักษณะเฉพาะโดยการเติบโตแบบทวีคูณของเทคโนโลยีก่อกวนและผลกระทบในภาคอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การผลิต การธนาคาร การเงิน ไปจนถึงการดูแลสุขภาพและการค้าปลีก . สิ่งนี้มาพร้อมกับการระเบิดของข้อมูลที่เกิดขึ้นพร้อมกัน โดยทุกภาคอุตสาหกรรมในปัจจุบันสร้างข้อมูลในรูปแบบของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ซึ่งจะต้องถูกรวบรวมและวิเคราะห์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย เทคโนโลยีอย่าง AI และการเรียนรู้ของเครื่องได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการเติบโตของธุรกิจ และเป็นส่วนสำคัญของการตัดสินใจสำหรับความสามารถในการดำเนินการตามจริงเหล่านี้ รายงานของอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าในแต่ละปีมีการลงทุนเกือบ $ พันล้านในการให้เงินทุนแก่โครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI และ ML ทั่วโลก โครงการเหล่านี้แต่ละโครงการเป็นส่วนหนึ่งของสาขาที่ใหญ่กว่ามาก ซึ่งกลายเป็นความจำเป็นหลักสำหรับบริษัทต่างๆ ที่มองหาข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น นั่นคือ Data Science การย้ายไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูลได้กลายเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดสำหรับบริษัทในเส้นทางการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล ห้าสิบเปอร์เซ็นต์ขององค์กรในปัจจุบันประสบกับการไม่สามารถเปลี่ยนจากแนวคิดและการสร้างต้นแบบไปสู่การผลิตจริงของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากปัจจัยหลายประการ ที่สำคัญที่สุดคือการขาดการมีส่วนร่วมของทีมวิศวกรรมข้อมูล สิ่งนี้นำไปสู่การล่มสลายของ Data Science และทีมวิศวกรรมข้อมูล ขัดขวางการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องอย่างง่ายดาย และทำให้ความสามารถในการสร้างแบบจำลองที่สามารถปรับขนาดได้อย่างรวดเร็วช้าลง ด้วยการทำให้ทั้งสองทีมทำงานร่วมกันได้ดียิ่งขึ้น เครื่องมือที่เหมาะสมจึงสามารถนำมาใช้เพื่อแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้ ความก้าวหน้าใน Data Science และเทคโนโลยีวิศวกรรมข้อมูลได้นำไปสู่นวัตกรรมต่างๆ ที่ทำให้การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากได้รวดเร็วกว่าที่เคยเป็นมา ตัวอย่างเช่น ทีมงานของเราใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญของพวกเขาในแนวทางการจัดการข้อมูลที่อนุญาตให้มีการประมวลผลชุดข้อมูลแบบคู่ขนาน และรับรองข้อมูลคุณภาพสำหรับการวิเคราะห์และการสืบค้นข้อมูลที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ซึ่งจะทำได้ยากอย่างยิ่งในขณะที่ต้องจัดการกับข้อมูลปริมาณมาก อีกแง่มุมหนึ่งของ Data Science ที่บริษัทต่างๆ จะได้รับประโยชน์คือความสามารถในการใช้ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างขึ้นเพื่อปรับขนาดกลยุทธ์ทางธุรกิจและปรับปรุงเวลาในการทำโครงการให้เสร็จ การปรับใช้คลังข้อมูลบนคลาวด์เป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่ดีที่สุดที่จะช่วยในความพยายามนี้ เนื่องจากช่วยให้สามารถจัดเก็บและประมวลผลปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้ง่าย รูปแบบที่เกิดขึ้นจากกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลจะป้อนเข้าสู่การวางแผนเชิงกลยุทธ์โดยตรง โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์การตลาดเชิงคาดการณ์ ประมาณการว่าเมื่อสิ้นสุด 2021 83% ของปริมาณงานทั้งหมดจะถูกจัดเก็บไว้ในคลาวด์ โซลูชันการปรับข้อมูลให้ทันสมัยดังกล่าวมีความจำเป็นต่อการผสานรวมเทคโนโลยีร่วมสมัยที่ขับเคลื่อนโดย Data Science เข้ากับการทำงานประจำวันของบริษัทได้อย่างราบรื่น การสร้างผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงด้วย Data Science ผลกระทบที่สร้างขึ้นโดย Data Science และโซลูชันทางวิศวกรรมนั้นเป็นสิ่งที่เห็นได้ชัดเจนเมื่อภาคอุตสาหกรรมต่างๆ ได้รับการตรวจสอบ ที่มา: Sigmoid Adtech: หนึ่งในพื้นที่ที่ชัดเจนที่สุดที่ได้รับประโยชน์จากโซลูชันเหล่านี้คือพื้นที่ของ Adtech ด้วยการประมวลผลข้อมูลสำคัญอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การตั้งค่าแพลตฟอร์มผู้บริโภค รูปแบบการซื้อ และแนวโน้มของอุตสาหกรรม บริษัทต่างๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปดำเนินการได้ ซึ่งจะแจ้งกลยุทธ์ทางการตลาดของตนอย่างลึกซึ้ง กิจกรรมต่างๆ เช่น การโฆษณาที่ตรงเป้าหมาย การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญแบบเรียลไทม์ และการพยากรณ์การขาย ทั้งหมดนี้เป็นไปได้ด้วยความช่วยเหลือจาก Data Science และความสามารถที่มีให้ การค้าปลีกและ CPG: อีกกลุ่มหนึ่งของอุตสาหกรรมประเภทแนวดิ่งที่การวิเคราะห์ข้อมูลสร้างผลกระทบที่สำคัญอยู่ในพื้นที่ค้าปลีกและ CPG พื้นที่ทั้งสองนี้ต้องการข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าอย่างลึกซึ้งเพื่อช่วยให้ธุรกิจเติบโต ซึ่งเป็นความพยายามที่ Data Science สามารถช่วยได้ ด้วยการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ของซัพพลายเชน บริษัทโซลูชันข้อมูลสามารถช่วยองค์กรในการติดตามสต็อคและการจัดส่ง รับรองการจัดการสินค้าคงคลังที่ดีขึ้นและประสบการณ์การค้าปลีกที่ราบรื่นยิ่งขึ้นในท้ายที่สุด นอกจากนี้ ด้วยการติดตามการกำหนดลักษณะผลิตภัณฑ์และรูปแบบการใช้ องค์กรสามารถดำเนินการคาดการณ์ความต้องการและปรับกลยุทธ์การตลาดและการขายให้เป็นส่วนตัว ตามจริงแล้ว รายงานอุตสาหกรรมระบุว่ามูลค่าการซื้อเพิ่มขึ้น 40% และสินค้าที่ซื้อเพิ่มขึ้น 110% เมื่อบริษัทค้าปลีก ใช้กลยุทธ์การตลาดส่วนบุคคล การธนาคาร: Data Science สามารถมีผลกระทบอย่างมากต่อการธนาคาร ที่นี่ Data Science มีความสำคัญในการปรับปรุงการจัดการพอร์ตโฟลิโอและการเก็บบันทึกผ่านโซลูชันที่ประมวลผลข้อมูลผ่านตัวกรองหลายตัวในขณะที่รับประกันความล่าช้าน้อยที่สุด ความสามารถในการประมวลผลนี้ยังใช้สำหรับการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงด้วยข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง นอกจากนี้ กระแสข้อมูลขนาดใหญ่จะถูกสร้างขึ้นอย่างสม่ำเสมอบนพื้นที่การค้า และวิธีการที่ขับเคลื่อนโดย Data Science สามารถช่วยปรับปรุงข้อมูลนี้ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและใช้งานได้สำหรับธุรกรรมทางการเงินที่ดีขึ้น บทสรุป เนื่องจากข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่สำคัญที่สุดสำหรับองค์กร Data Science จึงมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่นำไปใช้ได้จริง ด้วยการรองรับกรณีการใช้งานที่หลากหลายในแนวดิ่งของอุตสาหกรรม AI และ ML กำลังขยายขอบเขตสำหรับการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจและค้นพบความไร้ประสิทธิภาพที่ซ่อนอยู่ บริษัทที่เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูลช่วยให้บริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ เร่งเส้นทางการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลด้วยการแปลข้อมูลปริมาณมหาศาลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงและมูลค่าทางธุรกิจที่เร็วขึ้น

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

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

    Back to top button