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 существует? 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».

Ключевым моментом, конечно, является знание того, как добывать эти данные, анализировать их, извлекать из них ценность и применять их для реального бизнес-решения. Компании из разных отраслей и правительственные организации используют анализ больших данных и технологии обработки данных, чтобы изменить методы своей работы и создавать решения, которые влияют на людей практически всеми мыслимыми способами.

По данным исследования Accenture79 процентов руководителей считают, что компании, не использующие аналитику данных, потеряют свои конкурентные позиции, а 83 процента реализовали проекты по работе с большими данными, чтобы получить конкурентное преимущество. Истории, которые они сейчас рассказывают о своих успехах, захватывают дух. Вот четыре отрасли, которые используют передовую аналитику данных для процветания в мире, управляемом данными, и важные навыки, которые вам понадобятся, чтобы стать ее частью.

Отрасли, использующие аналитику данных

1. Розничная торговля

Розничные торговцы всегда были сосредоточены на том, чтобы предоставить нужные продукты в руки нужным потребителям. Прогнозный анализ данных теперь используется не только для того, чтобы предлагать рекомендации о покупке (например, следующее лучшее предложение на торговом сайте), но и для гиперперсонализации всего опыта клиентов в Интернете. Исследование Adobe показало, что компании, которые уделяют приоритетное внимание и персонализируют качество обслуживания клиентов, в 3 раза чаще достигают своих главных бизнес-целей. Основываясь на прошлом поведении пользователей, компании могут динамически предлагать рекламные акции и контент, чтобы поддерживать интерес пользователей.

Аналитика также используется для оптимизации цен. По данным исследования PWC, 60 процентов потребителей считают, что цена 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 на лету понимать тенденции покупок в своих магазинах. Алгоритм может выявить внезапное падение продаж конкретного товара и предложить более стимулирующие цены для резервного увеличения продаж.

2. Сельское хозяйство

Разработка эффективных методов ведения сельского хозяйства жизненно важна для каждой страны, и анализ данных теперь меняет способы, которыми фермеры выращивают и обеспечивают продовольствием. Одним из ключевых примеров является Африка, где сельское хозяйство является крупнейшей отраслью экономики, но большая часть земель в настоящее время используется недостаточно. Фермерам в Африке часто не хватает финансовых ресурсов для инвестирования в технику, удобрения и технологии для оптимизации урожайности. Тем не менее, трудно получить кредиты от банков, которые не имеют большого представления о фермерах без кредитной истории.

Исследовательское сотрудничество Института данных, систем и общества Массачусетского технологического института (IDSS) создает основанную на данных платформу для анализа распределения рисков с целью модернизировать методы ведения сельского хозяйства. Наука о данных помогает прогнозировать ценность передовых методов ведения сельского хозяйства (таких как различные типы удобрений или ирригационные системы), чтобы стимулировать кредиторов предоставлять кредиты с низким уровнем риска. Используя методы анализа данных и машинного обучения, они могут количественно оценить прогнозируемую ценность добавленных ресурсов, а также вероятность успеха. В частности, от этих сельскохозяйственных программ, основанных на данных, больше всего выиграют неэффективные фермы.

3. Банковское дело

Прогнозная аналитика также оказывает большое влияние на банковскую отрасль. Как и в розничной торговле, банки учатся консолидировать внутренние и внешние данные о клиентах для построить прогнозный профиль каждого банковского потребителя. Финансовые учреждения могут использовать собранную информацию для предоставления потребителям услуг, ориентированных на ценность и адаптированных для каждого человека, вместо того, чтобы продвигать программы массового маркетинга, которые одинаково относятся ко всем потребителям.

Три ключевых примера были недавно приведены в Исследование McKinsey:

• Европейский банк, пытаясь повысить удержание неактивных клиентов, обратился к алгоритмам машинного обучения, чтобы предсказать, какие клиенты с наибольшей вероятностью сократят свою активность в банке. Программа, основанная на 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, и доказал, что ненужные скидки предоставляются слишком часто. Проблема была устранена, и за несколько месяцев доход увеличился на восемь процентов.
• Ведущий азиатский банк использовал большие данные для анализа информации о клиентах, такой как демографические данные, приобретенные продукты, данные транзакций и платежные тенденции. Обнаружив закономерности в данных, компания создала 15 000 микросегментов, чтобы точнее таргетировать клиентов и повысить вероятность покупки в три раза.

4. Правительство и государственный сектор

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

• Преступность. Полицейское управление Дарема, штат Северная Каролина, использовало искусственный интеллект для наблюдения за закономерностями и взаимосвязями в преступной деятельности, чтобы выявить горячие точки преступности, чтобы полиция могла быстрее вмешаться (снижение насильственных преступлений в городе на 39 процентов за семь лет).
• Торговля людьми. Агентство перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) разработало платформу для мониторинга сомнительной онлайн-рекламы и установления связи с преступными группировками, занимающимися торговлей людьми. Эта технология, основанная на данных, помогла агентствам найти и спасти миллионы жертв, а также привлечь к ответственности торговцев людьми.

Научитесь использовать данные и повысьте свою карьеру

Существует множество вакансий, ожидающих заполнения в отраслях, подобных тем, которые указаны в этой статье. Программа профессиональных сертификатов Simplilearn в области анализа данных, проводимая в партнерстве с Университетом Пердью и в сотрудничестве с IBM, дает вам углубленное практическое обучение, которое может помочь улучшить вашу карьеру. Вы освоите все ключевые навыки, такие как программирование с использованием R и Python, чтобы стать готовым к работе специалистом по данным и преуспеть в современном мире, управляемом данными.