Наука о данных на практике в трех отраслях

Недавно мы провели вебинар «Наука о данных на практике в трех отраслях», который представил Рональд ван Лун. Рональд — один из выдающихся идейных лидеров в области науки о данных и цифровой трансформации, которого Onalytica назвала влиятельным человеком №1 в мире в области данных и аналитики, автоматизации и будущего экономики (технологий). Он является автором ведущих сайтов по большим данным и науке о данных, включая Datafloq и Data Science Central, а также членом консультативного совета Simplilearn.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда получите сертификат Data Science Certification сегодня!

Три ключевых сектора промышленности

«Потребность в науке о данных стала настолько велика, что в отрасли образовался вакуум науки о данных», — говорит Рональд. «Организации действительно изо всех сил пытаются найти таланты, необходимые для получения желаемой информации». В частности, существует значительный спрос на ученых, работающих с данными, в трех ключевых отраслях промышленности.

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

1) Производство и промышленность

Производственный и промышленный сектор все больше зависит от робототехники и автоматизации. Распространение ИИ (искусственного интеллекта) в процессе принятия решений практически во всех аспектах отрасли спровоцировало так называемую Четвертую промышленную революцию, также известную как Индустрия 4.0.

Производители также сталкиваются с необходимостью повышения устойчивости, энергоэффективности и корпоративной ответственности, а также с другими постоянными нарушениями, вызванными волатильностью цен и необходимостью большей оперативной гибкости для реагирования на постоянно меняющиеся требования клиентов. Робототехника, автоматизация и искусственный интеллект создают интеллектуальные производственные системы и интеллектуальные цепочки поставок, а также позволяют компаниям оцифровывать цепочку создания стоимости для большей прозрачности и реагирования на быстро меняющиеся рынки. Датчики и Интернет вещей (IoT) позволяют производителям видеть своих поставщиков, партнеров, дистрибьюторов и клиентов, а также свои заводы. AR/VR (дополненная реальность и виртуальная реальность) и 3D-печать вошли в этот сектор для создания новых методов обучения сотрудников и пользователей, а также проектирования, прототипирования и производства 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 искусственного интеллекта, интеллектуального анализа данных и прогнозной аналитики, чтобы получить конкурентное преимущество и повысить эффективность производства.

Рональд рассмотрел применение науки о данных в производственном/промышленном секторе, рассмотрев следующие варианты использования:

• Прогнозная аналитика
• Управление цепочками поставок
• Робототехника
• Компьютерное зрение/машинное зрение
• Новый дизайн продукта

2) Обслуживание потребителей

Компании в секторе обслуживания потребителей постоянно борются за то, чтобы предложить лучший, наиболее актуальный и наиболее привлекательный клиентский опыт, чтобы получить преимущество перед своими конкурентами. Между компаниями в этом секторе идет гонка за инновации и внедрение новых технологий, чтобы предлагать уникальные услуги, обеспечивающие большую индивидуализацию, большее погружение и больше опыта в режиме реального времени, продолжая при этом получать прибыль.

Служба поддержки потребителей охватывает широкий спектр областей: здравоохранение, медицина, путешествия, гостиничный бизнес, образование, розничная торговля, страхование, телекоммуникации и многие другие. Лидеры в сфере обслуживания клиентов, такие как Netflix, Amazon и Apple, установили высокую планку уровня качества обслуживания клиентов. С другой стороны, потребители также ожидают персонализации, более захватывающего опыта, оперативного обслуживания клиентов и лучшей интеграции на всех платформах, которые они используют.

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

Одним из способов сохранения конкурентоспособности компаний в нынешней бизнес-среде является углубление персонализированного взаимодействия со своими клиентами. Компании могут использовать огромные объемы внутренних и внешних данных от своих клиентов и о них, но перед ними стоит задача выяснить, какие из этих данных полезны. Они также сталкиваются с проблемами конфиденциальности, владения данными, отсутствия интеграции каналов и доступности управления данными. Соблюдение правительственных постановлений по обработке и использованию данных является еще одной новой проблемой.

Сценарии использования, которые Рональд выбрал, чтобы показать, как поставщики потребительских услуг используют науку о данных, включали:

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

3) Финансы

Финансы как отрасль промышленности продемонстрировали огромную готовность к инновациям. Многие компании в этом секторе первыми внедряют новые технологии цифровой трансформации. Из-за высокой ценности решений для обработки данных в финансах некоторые ученые, работающие с данными в этом секторе, могут зарабатывать зарплату выше 100 000 долларов США.

Финансы были одной из первых отраслей, которые использовали анализ данных для инноваций и внедрения новых продуктов. Ценность наличия данных в современных системах, где их можно использовать для инновационных приложений, очень высока, но миграция данных из старых систем и типов хранилищ не менее сложна.

Еще одной проблемой является явная сложность финансовых данных (таких как фондовые и товарные рынки) и новых финансовых и инвестиционных продуктов. Развитие Fintech (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 специальной подготовкой в ​​финансовой отрасли, то теперь они все больше и больше ищут людей с навыками анализа данных и анализа 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 случаях использования в финансовом секторе:

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

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

Ключевые выводы

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

• Индустрия 4.0, робототехника, автоматизация и постоянные изменения 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.
• Технологические инновации в сфере финансов переживают бум, что приводит к увеличению спроса на специализацию в области науки о данных.

Заинтересованы в карьере в области науки о данных? Проверьте свои знания концепций с помощью этих основ науки о данных с помощью тестовых вопросов по R. Попробуйте сейчас!

Еще один вывод, который применим ко всем этим и многим другим секторам промышленности, — это ценность приобретения навыков и сертификации в области науки о данных и смежных областях. Возможности карьерного роста для специалистов по данным, инженеров данных, аналитиков данных и должностей в смежных областях, таких как искусственный интеллект и облачные вычисления, растут как в количестве, так и в предлагаемых зарплатах. Так что ускорьте свою карьеру в области науки о данных сегодня и приступайте к работе с проблемами и возможностями завтрашнего дня.