Наука о данных на практике в трех отраслях

Недавно мы провели вебинар по теме «Data Science in Practice Across Three Industries», который представил Рональд ван Лун. Рональд — один из ведущих лидеров мнений в области Data Science и цифровой трансформации, названный Onalytica мировым лидером мнений в области Data and Analytics, Automation и Future of the Economy (Tech). Он является автором ведущих сайтов Big Data & Data Science, включая Datafloq и Data Science Central, а также членом Консультативного совета Simplilearn.

Вы рассматриваете профессию в области науки о данных? Тогда получите сертификат Data Science Certification уже сегодня!

Три ключевых сектора промышленности

«Потребность в науке о данных стала настолько велика, что она создала вакуум в науке о данных в масштабах всей отрасли», — говорит Рональд. «Организации действительно изо всех сил пытаются найти таланты, необходимые им для получения желаемых знаний». В частности, существует значительный спрос на специалистов по данным в трех ключевых секторах промышленности.

Для каждого направления Рональд рассмотрел, как сектор использует науку о данных, роль специалиста по данным, значимые варианты использования и нарисовал картину того, где наука о данных оказывает наиболее существенное влияние.

1) Производство и промышленность

Сектор производства и промышленности все больше зависит от робототехники и автоматизации. Распространение ИИ (искусственного интеллекта) в принятии решений практически во всех аспектах сектора побудило к тому, что называют Четвертой промышленной революцией, также известной как Индустрия 4.0.

Производители также сталкиваются с необходимостью повышения устойчивости, энергоэффективности и корпоративной ответственности, а также с другими постоянными нарушениями из-за волатильности затрат и необходимости большей операционной гибкости для реагирования на постоянно меняющиеся требования клиентов. Робототехника, автоматизация и ИИ позволяют создавать интеллектуальные производственные системы и интеллектуальные цепочки поставок и позволяют компаниям оцифровывать цепочку создания стоимости для большей прозрачности и реагирования на быстро меняющиеся рынки. Датчики и Интернет вещей (IoT) позволяют производителям иметь видимость своих поставщиков, партнеров, дистрибьюторов и клиентов, а также своих заводов. AR/VR (дополненная реальность и виртуальная реальность) и 3D-печать вошли в сектор, чтобы создать новые методы обучения сотрудников и пользователей, а также проектирования, прототипирования и изготовления продуктов.

Наука о данных является неотъемлемой частью Индустрии 4.0. Интернет вещей и датчики генерируют огромные объемы данных, структурированных и неструктурированных, из самых разных источников, таких как производственное оборудование, поставщики, транспорт и клиенты. Чтобы оставаться успешными и конкурентоспособными, компании должны использовать науку о данных для ИИ, интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики, чтобы получить конкурентное преимущество и повысить эффективность производства.

Рональд рассмотрел применение науки о данных в производственном/промышленном секторе на примере следующих вариантов использования:

• Прогностическая аналитика
• Управление цепочками поставок
• Робототехника

• Компьютерное зрение/машинное зрение

• Новый дизайн продукта

2) Обслуживание потребителей

Компании в секторе потребительских услуг находятся в постоянной борьбе за предложение лучшего, наиболее релевантного и наиболее убедительного клиентского опыта, чтобы получить преимущество перед конкурентами. Между компаниями в этом секторе идет гонка за инновации и внедрение новых технологий для создания уникальных услуг, которые обеспечивают большую кастомизацию, большее погружение и больше опыта в реальном времени, и все это при продолжении получения прибыли.

Consumer Service охватывает широкий спектр областей: здравоохранение, медицина, путешествия, гостиничный бизнес, образование, розничная торговля, страхование, телекоммуникации и многое другое. Лидеры в области клиентского опыта, такие как Netflix, Amazon и Apple, установили высокую планку для уровней клиентского опыта. С другой стороны, потребители также ожидают персонализации, более захватывающего опыта, отзывчивого обслуживания клиентов и лучшей интеграции на всех платформах, которые они используют.

И вот здесь в игру вступают данные. Наука о данных позволяет компаниям лучше понять своих клиентов. Она дает им представление о том, что думают клиенты, что они чувствуют и чего хотят от своих брендов. Она позволяет компаниям изучать, как клиенты взаимодействуют с их брендами. Она также дает им возможность масштабировать обслуживание потребителей во всех своих отделах.

Часть того, как компании остаются конкурентоспособными в текущей бизнес-среде, заключается в углублении персонализированного взаимодействия со своими клиентами. Компании могут использовать огромные объемы внутренних и внешних данных от своих клиентов и о них, но у них есть проблема определения того, какие из этих данных полезны. Они также сталкиваются с проблемами конфиденциальности, владения данными, отсутствия интеграции каналов и доступности данных. Соблюдение государственных норм по обработке и использованию данных является еще одной новой проблемой.

Рональд выбрал следующие варианты использования, чтобы продемонстрировать, как поставщики потребительских услуг используют науку о данных:

• Персонализированный маркетинг
• Анализ настроений
• Человеческие ресурсы
• Разговорный ИИ, чат-боты и виртуальные помощники
• Биометрическая аутентификация

3) Финансы

Финансы как сектор промышленности продемонстрировали огромную готовность к инновациям. Многие компании в этом секторе являются ранними последователями новых технологий для цифровой трансформации. Из-за высокой ценности решений в области науки о данных в финансах некоторые специалисты по данным в этом секторе могут получать зарплату свыше 100 000 долларов США.

Финансы были одной из первых отраслей, которая использовала аналитику данных для инноваций и внедрения новых продуктов. Ценность наличия данных в современных системах, где они могут использоваться для инновационных приложений, очень высока, но миграция данных из старых систем и типов хранения не менее сложна.

Еще одной проблемой является огромная сложность финансовых данных (таких как фондовые и товарные рынки) и новых финансовых и инвестиционных продуктов. Развитие финтеха (финансовых технологий) для решения этой сложности применяет новые технологии, такие как машинное обучение и блокчейн, чтобы разрушить традиционные финансовые продукты и приложения. Если раньше финансовые компании искали новых сотрудников со специальным образованием в финансовой отрасли, то теперь они все больше ищут людей с навыками в области науки о данных и аналитики данных. Их переход к поиску навыков в области науки о данных создал серьезный дисбаланс между предложением и спросом на таланты в области науки о данных.

Рональд описал, как наука о данных применяется в нескольких вариантах использования в финансовом секторе:

• Обнаружение мошенничества
• Алгоритмическая торговля
• Управление клиентами
• Персонализированные услуги
• Смарт-контракты
• Кибербезопасность

Вы также можете посмотреть видеозапись вебинара, чтобы узнать больше об этих отраслях, а также о роли и влиянии науки о данных.

Ключевые выводы

Рональд выделил основные выводы вебинара для каждого из обсуждаемых им секторов промышленности:

• Индустрия 4.0, робототехника, автоматизация и постоянные перемены создают новые приложения и варианты использования в производстве.
• Новые ожидания клиентов в отношении персонализации и усиление конкуренции в отрасли ускоряют инновации в сфере потребительских услуг
• Инновационные технологии в сфере финансов бурно развиваются, что приводит к росту спроса на специалистов в области науки о данных.

Интересуетесь карьерой в области науки о данных? Проверьте свои знания концепций с помощью этих вопросов теста по основам науки о данных с R. Попробуйте сейчас!

Еще один вывод, который применим ко всем этим отраслям промышленности и многим другим, — это ценность получения навыков и сертификации в области науки о данных и смежных областях. Возможности карьерного роста для специалистов по данным, инженеров по данным, аналитиков данных и ролей в смежных областях, таких как ИИ и облачные вычисления, растут в числе и предлагаемых зарплатах. Так что быстро продвигайтесь по карьерной лестнице в области науки о данных сегодня и выходите в поле с вызовами и возможностями завтрашнего дня.