Четыре ведущие отрасли, использующие аналитику данных для процветания

Если вы не жили в пещере последние пару десятилетий, вы знаете, насколько важными стали данные практически для каждого бизнеса и каждого потребителя на планете. Сколько данных там? Согласно недавним расчетам, Вся цифровая вселенная достигнет 44 зеттабайт в 2020 году. Для сравнения, это «в 40 раз больше байтов, чем звезд в наблюдаемой Вселенной».

Ключ, конечно, в том, чтобы знать, как добывать эти данные, анализировать их, извлекать из них ценность и применять их для ощутимого бизнес-решения. Компании из разных отраслей и государственные организации используют аналитику больших данных и технологии науки о данных, чтобы изменить свой способ работы и создать решения, которые влияют на людей практически всеми мыслимыми способами.

Согласно исследованию Accenture79 процентов руководителей считают, что компании, не использующие аналитику данных, потеряют свои конкурентные позиции, а 83 процента занялись проектами по работе с большими данными, чтобы получить конкурентное преимущество. Истории, которые они сейчас рассказывают о своих успехах, захватывающие. Вот четыре отрасли, которые используют расширенную аналитику данных для процветания в мире, управляемом данными, и важные навыки, которые вам понадобятся, чтобы стать его частью.

Отрасли, использующие аналитику данных

1. Розничная торговля

Ритейлеры всегда были сосредоточены на том, чтобы поставлять нужные продукты нужным потребителям. Прогнозная аналитика данных теперь используется не только для предложения рекомендаций по покупке (например, следующее лучшее предложение на сайте покупок), но и для гиперперсонализирования всего клиентского опыта в Интернете. Исследование Adobe показало, что компании, которые отдают приоритет и персонализируют клиентский опыт, в 3 раза чаще достигают своих главных бизнес-целей. Основываясь на прошлом поведении пользователей, компании могут динамически предлагать акции и контент, чтобы поддерживать вовлеченность пользователей.

Аналитика также используется для оптимизации ценообразования. Согласно исследованию PWC, 60 процентов потребителей считают, что ценообразование является наиболее важным фактором при покупке продукта. Чтобы решить эту проблему, Walmart разработал свой аналитический центр под названием Data Cafe, который использует более 40 петабайт данных о клиентах, чтобы оперативно понимать тенденции покупок в своих магазинах. Алгоритм может определить внезапное падение продаж определенного товара и предложить более стимулирующие цены для стимулирования продаж.

2. Сельское хозяйство

Разработка эффективных методов ведения сельского хозяйства жизненно важна для каждой страны, и аналитика данных теперь меняет способ, которым фермеры выращивают и обеспечивают себя продовольствием. Одним из ключевых примеров является Африка, где сельское хозяйство является крупнейшей отраслью, но большая часть земли в настоящее время недоиспользуется. Фермерам в Африке часто не хватает финансовых ресурсов для инвестирования в технику, удобрения и технологии для оптимизации урожайности. Тем не менее, сложно получить кредиты в банках, которые не имеют большого представления о фермерах без кредитной истории.

Научно-исследовательское сотрудничество в Институте данных, систем и общества Массачусетского технологического института (IDSS) направлено на создание платформы на основе данных для анализа распределения рисков с целью модернизировать методы ведения сельского хозяйства. Наука о данных помогает прогнозировать ценность передовых методов ведения сельского хозяйства (например, различных типов удобрений или систем орошения), чтобы стимулировать кредиторов предоставлять кредиты с низким риском. Используя науку о данных и методы машинного обучения, они могут количественно оценить прогнозируемую ценность добавленных ресурсов, а также вероятность успеха. В частности, неэффективные фермы могут получить наибольшую выгоду от этих программ в области сельского хозяйства, основанных на данных.

3. Банковское дело

Прогнозная аналитика также оказывает большое влияние на банковскую отрасль. Подобно розничной торговле, банки учатся консолидировать внутренние и внешние данные клиентов, чтобы построить прогностический профиль каждого потребителя банковских услуг. Финансовые учреждения могут использовать собранные ими сведения для предоставления потребителям услуг, ориентированных на ценность и адаптированных для каждого отдельного человека, вместо того, чтобы продвигать массовые маркетинговые программы, которые относятся ко всем потребителям одинаково.

Недавно в одном из исследований были приведены три ключевых примера. Исследование McKinsey:

• Европейский банк, пытающийся повысить удержание неактивных клиентов, обратился к алгоритмам машинного обучения, чтобы предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью сократят свою активность в банке. Программа на основе данных помогла создать целевую маркетинговую кампанию, которая снизила отток клиентов на 15 процентов.
• Американский банк использовал расширенную аналитику для изучения скидок, которые частные банкиры предлагали клиентам, доказав, что ненужные скидки предоставлялись слишком часто. Проблема была устранена и привела к увеличению дохода на восемь процентов в течение нескольких месяцев.
• Крупнейший азиатский банк использовал большие данные для анализа информации о клиентах, такой как демография, купленные продукты, данные о транзакциях и тенденции платежей. Обнаружив закономерности в данных, он создал 15 000 микросегментов для более точного таргетинга клиентов и повышения вероятности покупки в три раза.

4. Правительство и общественный сектор

Организации государственного сектора по всему миру используют аналитику данных, обработку естественного языка (NLP), машинное обучение, а также распознавание речи и изображений для решения проблем до того, как они перерастут в кризисы. отчет Deloitte были приведены различные примеры, в том числе:

• Преступность. Полицейское управление города Дарем, штат Северная Каролина, использовало ИИ для отслеживания закономерностей и взаимосвязей в преступной деятельности с целью выявления очагов преступности, чтобы полиция могла быстрее вмешиваться (что позволило сократить количество насильственных преступлений в городе на 39 процентов за семь лет).
• Торговля людьми — Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) разработало платформу для мониторинга сомнительных онлайн-реклам и связывания их с преступными группировками, занимающимися торговлей людьми. Эта технология на основе данных помогла агентствам найти и спасти миллионы жертв и привлечь к ответственности торговцев людьми.

Научитесь использовать данные и продвигайте свою карьеру

Существует множество вакансий, ожидающих своего заполнения в отраслях, подобных тем, что упомянуты в этой статье. Программа профессиональной сертификации Simplilearn в области аналитики данных, в партнерстве с Университетом Пердью и в сотрудничестве с IBM, дает вам углубленное обучение в реальных условиях, которое может помочь вашей карьере. Вы освоите все ключевые навыки, такие как программирование на R и Python, чтобы стать готовым к работе специалистом по обработке данных и преуспеть в современном мире, управляемом данными.