Data science

กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

กรณีการใช้งานทางธุรกิจโดยทั่วไปถูกกำหนดให้เป็นลำดับของการดำเนินการทางธุรกิจที่นำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีมูลค่าเพิ่มที่กำหนดไว้ล่วงหน้า Data Flair แบ่งปันกรณีการใช้งาน Data Science 6 อันดับแรกซึ่งกำหนดไว้เพื่อนำมาสู่การปฏิวัติอุตสาหกรรมอีกครั้ง ตั้งแต่การธนาคารไปจนถึงการขนส่งในโลกธุรกิจจริง และจากโซเชียลมีเดียไปจนถึงอีคอมเมิร์ซบนพื้นที่ธุรกิจดิจิทัล การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีอำนาจเหนือกว่าในทุกหน้าที่ของธุรกิจ กรณีการใช้งานทางธุรกิจมักจะมีหลายบทบาท โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงหรืออัลกอริธึมอัจฉริยะอาจถือเป็น “กรณีการใช้งาน” หลักในบริษัทพัฒนาแอปพลิเคชัน แต่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเดียวกันนี้จะกลายเป็นกรณีการใช้งานที่รองรับเมื่อใช้ในฟินเทคหรือธุรกิจการค้า ตามที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? 5 การประยุกต์ใช้ในธุรกิจ: “ศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้เพื่อให้ได้ความรู้เกี่ยวกับพฤติกรรมและกระบวนการ … ประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ … [and to] เป็นแนวทางในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล” การพิจารณากรณีการใช้งานที่เหมาะสม กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่มีองค์ประกอบที่สำคัญสองประการ: กองข้อมูลและการตัดสินใจทางธุรกิจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะที่จะประสบความสำเร็จ ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดเหล่านี้: ข้อมูลที่ใช้สำหรับกรณีใช้งานต้องมีคุณภาพที่เหนือกว่าซึ่งมาจากแหล่งข้อมูลที่สะอาด เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลต้องเหมาะสมกับประเภท ขนาด ที่กำหนด และลักษณะของข้อมูล กรณีการใช้งาน Data Science เฉพาะอุตสาหกรรม จากการศึกษาเมื่อเร็วๆ นี้ ตลาด Data Science จะสูงถึง $30 พันล้าน 2023 ด้วย CAGR ของ 29% ต่อไปนี้คือกรณีการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญบางส่วนในภาคธุรกิจ: ในภาคการขายและการตลาด วิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการคาดการณ์ตลาด การระบุฐานลูกค้าใหม่ การปรับโครงสร้างราคาให้เหมาะสม และการวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอลูกค้า กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการผลิต: กรณีการใช้งานที่ใช้ในฟังก์ชันทางธุรกิจที่สำคัญนี้ ได้แก่ การสร้างต้นแบบ การสาธิต การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เสมือนจริง และการวิเคราะห์แนวโน้มตลาด กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการเงินและการธนาคาร: กรณีการใช้งานทั่วไปที่ใช้ในธนาคารหรือบริษัทการเงิน ได้แก่ การออกแบบผลิตภัณฑ์และบริการ การจัดการพอร์ตโฟลิโอลูกค้า การวิเคราะห์ความเสี่ยง และโซลูชันทางการเงินที่กำหนดเองตามแนวโน้มการลงทุนที่ผ่านมา ธนาคารกำลังใช้แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างเข้มข้นเพื่อเพิ่มความปลอดภัย กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการสร้างภาพยนตร์: วิธีที่เทคโนโลยีข้อมูลได้ช่วยอุตสาหกรรมการสร้างภาพยนตร์ ได้แก่ การป้องกันความล้มเหลว การสร้างรายได้ และการสตรีมแบบเรียลไทม์ในเว็บไซต์ เช่น HBO หรือ Netflix กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับอีคอมเมิร์ซ: กรณีการใช้งานที่ได้รับความนิยมมากที่สุดที่พบในอีคอมเมิร์ซคือการกำหนดเป้าหมายตามผู้ชม — การระบุตำแหน่งตลาดเป้าหมายในกองข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก คุณสามารถตรวจสอบแอปพลิเคชั่นวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมบางตัวได้ผ่านลิงค์นี้ นอกจากนี้ แอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลเฉพาะทางยังมีอยู่ในบทความ Becoming Human.ai นี้ AI และ Data Science ร่วมกัน: กรณีการใช้งานแบบรวม AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังถูกใช้งานร่วมกันในภาคส่วนต่อไปนี้: ในการซื้อขาย: การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกใช้อย่างมากสำหรับการตัดสินใจซื้อขายอัตโนมัติด้วยความเร็วสูง การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการตรวจสอบทางการเงินในการกรองจดหมายขยะ: ความต้องการตัวกรองป้องกันสแปมในอีเมลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ได้ขับเคลื่อนการพัฒนาแบบจำลอง ML ขั้นสูงเพื่อกรองจดหมายขยะในยานยนต์อัตโนมัติ: ในภาคส่วนนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ถูกนำมาใช้ เพื่อจัดหาระบบความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ระบบตรวจจับการมองเห็นแบบบูรณาการ และความช่วยเหลือในการขับขี่เพื่อประสบการณ์การขับขี่ที่ดียิ่งขึ้น ในการจัดการความสามารถ: การประมวลผลข้อมูลของข้อมูล HR ช่วยระบุผู้สมัครที่ดีขึ้นสำหรับบทบาทงานเฉพาะ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังใช้สำหรับการสัมภาษณ์ผ่านบอทเพื่อประเมินตำแหน่งที่ดีที่สุด นอกจากนี้ ข้อมูลผลการปฏิบัติงานของพนักงาน (KPI) ยังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำสำหรับการประเมินความพึงพอใจและอัตราการออกจากงานของพนักงาน ระบบการจัดการข้อมูลขั้นสูงใช้สำหรับการตรวจสอบผลิตภาพและการวิเคราะห์เมตริกประสิทธิภาพ ในการดูแลสุขภาพ: ในภาคส่วนนี้ กรณีการใช้งานที่สำคัญคือการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อการตัดสินใจด้านการรักษาพยาบาลที่ได้รับการปรับปรุง การวินิจฉัยด้วยความช่วยเหลือที่มีความแม่นยำสูง และการตรวจหาอาการ ในการประกันสุขภาพ โซลูชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกใช้เพื่อออกแบบแผนการรักษาที่เหมาะสมพร้อมแผนการรักษาที่กำหนดเองเพื่อผลลัพธ์การรักษาที่ดีที่สุด การมีส่วนร่วมที่มีคุณค่ามากที่สุดของกรณีการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกของการแพทย์คือการค้นคว้ายา โดยผสมผสานข้อมูลทางการแพทย์ ข้อมูลผู้ป่วยในอดีต และข้อมูลของ FDA เพื่อการพัฒนายาที่รวดเร็วขึ้นและอัตราการอนุมัติที่เพิ่มขึ้น กรณีการใช้งานการวิเคราะห์ตามใบสั่งแพทย์ช่วยลดการเข้ารับการรักษาอย่างเร่งด่วนที่ไม่ได้รับ และอำนวยความสะดวกในการวินิจฉัยตั้งแต่เนิ่นๆ ในการตลาดด้านการดูแลสุขภาพ ข่าวกรองตลาดที่เสริมด้วยข้อมูลได้ปรับปรุงการวิจัยตลาด การจัดการแบรนด์ การทำแผนที่ตลาดเป้าหมาย และการแบ่งส่วนในการบริการลูกค้า: การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วยโมเดล ML ติดตาม กำหนดเป้าหมาย และเข้าถึงลูกค้าผ่านตัวแทนหรือการตอบสนองอัตโนมัติ ข้อมูลโซเชียลเพิ่มขีดความสามารถให้กับพนักงานบริการลูกค้าเพื่อมอบประสบการณ์การบริการส่วนบุคคล (คำแนะนำ ข้อเสนอ ของสมนาคุณ) ให้กับลูกค้าที่มีความสุข ระบบกำหนดเส้นทางการโทรที่ซับซ้อนช่วยให้สามารถจับคู่ตัวแทนที่เหมาะสมกับลูกค้าเพื่อรับบริการที่เหมาะสมที่สุด มีแชทบอทและการตรวจสอบด้วยเสียงแบบไบโอเมตริกซ์ 24/7 เป็นเพียงข้อดีบางประการของแพลตฟอร์มการจัดการการโทรของลูกค้าไฮเทคดังกล่าว ING Bank ได้รับประสิทธิภาพการขายเพิ่มขึ้น 15% และลดอัตราการเงียบลง 3% หลังจากนำ AI ไปใช้กับระบบการโทรในการขายและการตลาด : AI ใช้สำหรับการคาดการณ์และการคาดการณ์ในการขาย เทคนิคการให้คะแนนขั้นสูงช่วยจัดลำดับความสำคัญของกิจกรรมการขาย ข้อมูลธุรกรรมของลูกค้าถูกใช้อย่างมากในระบบวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มยอดขายและให้บริการด้านการตลาดที่เหนือกว่า ข้อมูลการวิเคราะห์แชทบอทและการตอบกลับของตัวแทนขายใช้ร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขาย การวิเคราะห์ข้อมูลการขายใช้เพื่อจับคู่เนื้อหาการขายส่วนบุคคลกับลูกค้าเป้าหมายที่มีลำดับความสำคัญสูง สุดท้าย ระบบวิเคราะห์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะติดตามและวิเคราะห์เหตุการณ์สื่อเพื่อติดตามรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าและตัวขับเคลื่อนหลักของการเข้าชม การมีส่วนร่วมของลูกค้า และรายได้ กรณีศึกษาของ Twitter: กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีการพูดถึงมากที่สุด กรณีการใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ร้อนแรงที่สุดที่ทุกคนพูดถึงในตอนนี้คือ “อัลกอริทึมอัจฉริยะ” ที่สามารถระบุผู้ใช้ Twitter เหล่านั้นที่มีแนวโน้มว่าจะเผยแพร่ข้อมูลบิดเบือนก่อนที่จะลงมือทำจริง ทีมนักวิจัยจากแผนกวิทยาการคอมพิวเตอร์ของมหาวิทยาลัยเชฟฟิลด์ “ได้พัฒนาวิธีการคาดการณ์ว่าผู้ใช้โซเชียลมีเดียมีแนวโน้มที่จะแบ่งปันเนื้อหาจากแหล่งข่าวที่ไม่น่าเชื่อถือหรือไม่” นักวิจัยเหล่านี้ตรวจสอบและ “วิเคราะห์ทวีตมากกว่า 1 ล้านทวีตจากผู้ใช้ Twitter ประมาณ 6 คน 200 ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยี NLP ข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ฝึกฝนอัลกอริทึม ML ให้คาดการณ์ด้วยความแม่นยำเกือบ 24% ของการแพร่กระจายข้อมูลที่บิดเบือนบนโซเชียลมีเดีย ปริญญาเอก ผู้สมัครจากมหาวิทยาลัยเชฟฟิลด์ให้ความเห็นว่า: “การศึกษาและวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ที่แชร์เนื้อหาจากแหล่งข่าวที่ไม่น่าเชื่อถือสามารถช่วยให้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียป้องกันการแพร่กระจายของข่าวปลอมในระดับผู้ใช้ เสริมวิธีการตรวจสอบข้อเท็จจริงที่มีอยู่ซึ่งทำงานบนโพสต์ หรือระดับแหล่งข่าว” ตั้งแต่ Data Science ไปจนถึง Data Analytics ด้วยโครงการ Data Science ที่ท้าทายความสามารถมากมายที่ล้มเหลวระหว่างการดำเนินการ การวิเคราะห์ข้อมูลได้เปลี่ยนไปสู่ตลาดแนวตั้งตลอดหลายปีที่ผ่านมา ความต้องการ “เฉพาะ” ของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ได้ผลักดันให้ผู้ขายออกแบบแพลตฟอร์มโซลูชันการวิเคราะห์โดยคำนึงถึง “ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน” ต่อไปนี้คือการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญบางส่วนที่กวาดตลาดการวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบันทั่วโลก: เทรนด์ที่ 1: “แนวตั้ง” เป็นแนวทางที่ปลอดภัยต่อความล้มเหลวที่ตลาดการวิเคราะห์ข้อมูลได้เลือกเพื่อลดความล้มเหลวของโครงการการวิเคราะห์ข้อมูล เทรนด์ที่ 2: สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลบนคลาวด์ โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลของเลคเฮาส์ในตอนนี้สามารถจัดเก็บทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างด้วยการเข้าถึงข้อมูลทั้งหมด และเปิดใช้งานการวิเคราะห์ขั้นสูงด้วยโมเดลที่ซับซ้อนและความสามารถ BI เทรนด์ที่ 3: Gartner ได้คาดการณ์ไว้ว่าโดย 2023 เทคโนโลยีกราฟจะครอบงำกระบวนการตัดสินใจใน 30% ของบริษัทระดับโลก รูปภาพที่ใช้ภายใต้ลิขสิทธิ์จาก Shutterstock.com

Leave a Reply

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

Back to top button