Бизнес и предприятия всегда сокращали цифры, чтобы планировать, расти и увеличивать прибыль. Тем не менее, новая волна науки о данных коренным образом меняет методы работы компаний. В этой статье мы рассказываем о том, как передовые науки о данных и аналитика могут трансформировать повседневные коммерческие операции.

Продвинутая наука о данных и аналитика теперь широко распространены

Методы науки о данных, включая алгоритмы искусственного интеллекта и мощную аналитику данных, теперь широко применяются, от аналитики продаж до промышленных процессов и управления рисками.

По оценкам Gartner, к 2021 году 30% (чистого) нового дохода от решений, созданных для конкретных отраслей, теперь будут связаны с технологиями искусственного интеллекта.

Немногие отрасли и приложения не затронуты сегодняшней волной приложений для обработки данных и аналитики. От науки и промышленности до финансовых услуг, электронной коммерции, образования, здравоохранения, моды, розничной торговли, логистики, складирования, сельского хозяйства и многого другого сила данных становится очевидной.

Применение науки о данных и аналитики

Отходя от заурядной обработки чисел с помощью простой математики, компании открывают для себя мощные аналитические возможности в своих существующих наборах данных. Эти идеи зависят от передовых методов работы с данными, которые невероятно гибки и почти не оставляют нетронутыми области бизнеса. Это лишь некоторые из областей, в которых наука о данных и аналитика могут принести большую пользу:

Рост бизнеса и прибыльность

Методы обработки данных могут помочь компаниям привлечь новых клиентов и сделать существующие отношения с клиентами более прибыльными. Методы анализа данных, в том числе регрессионный анализ и автоматическая классификация данных, выявляют идеи, которые могут помочь:

  • Продажи и маркетинг. Благодаря расширенному анализу данных маркетологи могут более точно нацеливаться на клиентов, предоставляя настроенное сообщение, которое оказывает реальное воздействие. Аналитика может подсказать, насколько вероятно, что продажа состоится, что послужит подсказкой для менеджеров по продажам и поможет компаниям спрогнозировать доход.
  • Потребительский спрос и требования к обслуживанию. Обеспечение удовлетворения требований клиентов, когда и где это необходимо, является ключом к максимизации прибыли. Наука о данных может предсказать, как будут вести себя клиенты, анализируя прошлое поведение, что, в свою очередь, обеспечивает оптимальную доступность запасов и персонала.
  • Разработка продуктов и услуг. Обладая глубоким пониманием, компании могут лучше разрабатывать продукты и услуги, которые действительно соответствуют потребностям их клиентов. Например, понимание того, какие атрибуты продукта делают его более вероятным для покупки, помогает определить, в каком направлении двигаться в будущем при разработке продукта, выделяя при этом более рыночные свойства продукта.

Управление рисками и безопасностью

В эпоху, когда киберпреступления и мошенничество становятся все более распространенными, бизнес и предприятия должны использовать все доступные инструменты для снижения риска потерь. Это не всегда просто сделать, и наука о данных может протянуть руку помощи:

  • Обнаружение мошеннических транзакций. Алгоритмы обнаружения аномалий имеют возможность выделять необычные транзакции. Когда большие наборы данных истории транзакций передаются через алгоритмы машинного обучения, возникает структура, которую можно использовать для пометки транзакций, представляющих риск мошенничества.
  • Предотвращение кибератак. Опять же, наука о данных предоставляет платформу для защиты цифровых активов. Прогнозные модели могут включать в себя так называемую адаптивную архитектуру безопасности, позволяющую заблаговременно предотвращать кибератаки. Хотя управление киберрисками является устоявшейся областью, наука о данных позволяет более разумно управлять киберрисками.

Корпоративные процессы и промышленные операции

Повторяющиеся процессы, будь то в промышленных или сервисных условиях, генерируют множество данных. Применение науки о данных и прогнозной аналитики помогает компаниям по аренде автомобилей, а также предприятиям в сфере логистики и транспорта, складирования, розничной торговли и т. д. улучшать свои процессы, снижая затраты и повышая удовлетворенность клиентов:

  • Оптимизация маршрутизации. В совокупности данные о поездках могут стать основой, на которой алгоритм может генерировать оптимальные маршруты доставки. Эту оптимизацию можно применять даже в заводских условиях, когда алгоритмы могут определять наилучшие методы сборки сложного изделия.
  • Профилактическое обслуживание. Производственные операции, использующие сети IoT, могут постоянно сообщать метрики в реальном времени в центральную программную систему. При этом программные алгоритмы могут прогнозировать, какие физические устройства требуют обслуживания, прежде чем эти устройства выйдут из строя.

Данные — конкурентное преимущество

Революция в науке о данных идет полным ходом, но еще не завершена. У организаций есть шанс получить конкурентное преимущество, используя расширенную аналитику данных перед своими коллегами. Не знаете, с чего начать работу с данными?

Свяжитесь с нами, если вы хотите получить представление о областях, в которых наука о данных и аналитика могут улучшить производительность вашей организации.

Первоначально опубликовано на https://eleks.com 22 марта 2019 г.