Для организаций эффективно объединять бизнес-знания с решениями на основе данных. Наука о данных позволяет предприятиям принимать решения на основе данных. Данные и, что более важно, аналитика меняют то, как мы видим наши машины, наши процессы и наши операции.

Слияние науки о данных с другими технологиями улучшило бы подход к принятию решений, сделав его более красноречивым и точным. Давайте вкратце изучим, как это слияние помогает различным отраслевым вертикалям.

Наука о данных и когнитивные вычисления

Применение аналитики к наборам данных помогает компаниям выявлять закономерности в данных, моделировать поведение, прогнозировать сбои и прогнозировать спрос на основе множества переменных, существующих в производственных условиях.

Когнитивные вычисления расширяют этот аналитический подход до областей, недостижимых с помощью более традиционных инструментов, таких как бизнес-аналитика и статистика. Когнитивные вычисления предлагают преимущества традиционных методов аналитики наряду с рассуждениями и прогнозным анализом.

Ключевые причины для внедрения когнитивных вычислений в любой бизнес:

  • Внедрение этого решения приводит к более высокой эффективности
  • Выполняйте задачи, требующие результата, с предельной точностью.

Как обрабатывающая промышленность может использовать когнитивные вычисления вместе с наукой о данных

Чтобы удовлетворить потребительский спрос, управление производством на протяжении десятилетий осуществлялось с помощью электронных таблиц. Но с увеличением количества оцифрованных данных производственным компаниям потребовался более зрелый подход к оцифровке.

По мере того, как использование датчиков и измерительных систем обеспечивает передачу большего объема данных, стала очевидной необходимость использования передовых цифровых технологий для более эффективного принятия решений. Это привело к появлению когнитивных систем, которые могли получать доступ к данным и обрабатывать их для генерации идей.

Наука о данных наряду с когнитивными вычислениями позволяет руководителю оценивать производительность процессов или машин и получать немедленные ответы, предотвращая незапланированные простои. Использование глубокого обучения и обнаружения позволяет компаниям выявлять критические закономерности, улучшающие профилактическое обслуживание. Применяя науку о данных к данным, собранным с машин, диспетчер может предсказать отказ машины задолго до того, как он произойдет, и принять соответствующие превентивные меры. Это также позволяет техническим специалистам получать доступ к историческим данным, включая производительность, качество и ремонт, руководства и бюллетени в контексте и многое другое. С каждым ремонтом техники могут становиться умнее и быстрее в своей работе.

Цель науки о данных в этом случае состоит в том, чтобы обеспечить принятие бизнес-решений на основе данных. Однако это не обязательно означает, что конечные решения должны вычислять решения. Цель производного вывода - поддержать принятие решений.

Программа вебинара

Обзор науки о данных и искусственного интеллекта

Почему каждому бизнесу нужны наука о данных и искусственный интеллект

Бизнес-кейсы для разных отраслей

Демо

Дорожная карта для реализации

Вопросы

"По требованию"

Наука о данных и обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) относится к способности компьютера понимать человеческую речь, когда она произносится или пишется. NLP помогает организациям переводить данные на естественный язык, а не на стандартный компьютерный текст, который является слишком техническим и трудным для чтения, а на естественный человеческий язык, который может прочитать грамотный человек. Организации, работающие с большим количеством данных о клиентах, сталкиваются со следующими проблемами:

  • Зашумленные данные
  • Неоднозначность слов (слова, значения которых неопределенны или сомнительны)
  • Сложные и тонкие отношения между понятиями в тексте, которые может быть трудно обнаружить с помощью текстового анализа/интеллектуального анализа.

НЛП помогает организациям маркировать и понимать данные в естественной и простой форме. Его можно использовать для создания удобочитаемого резюме из большого куска текста.

Благодаря огромной глубине данных, предоставляемых НЛП, предприятия смогут узнать о привычках и тенденциях клиентов по всей своей потребительской базе. Это может помочь компаниям измерить, что их клиенты ищут в Интернете, чтобы улучшить свою бизнес-модель. Эти данные можно применять во многих аспектах бизнеса, от маркетинговых кампаний до продаж и рекламных акций и не только.

Как отрасль здравоохранения может использовать преимущества НЛП и науки о данных

Используя исторические данные пациента, НЛП может поддерживать принятие клинических решений путем интеграции и синтеза симптомов, физических данных, а также положительных и отрицательных элементов в наборе данных. Из точного набора соответствующих документов, содержательных и действенных сводок и панели соответствующих результатов НЛП может ускорить обнаружение и поддержать решения. NLP с прикладной наукой о данных позволяет медицинским компаниям с автоматическим обобщением составлять точную сводку истории пациента. И на основе истории, дальнейшие прогнозы и лечение могут быть сделаны быстрее.

Обзоры, размещенные пользователями лекарств в социальных сетях, также могут быть использованы для анализа использования, дозировки и побочных эффектов этих лекарств. Существует множество случаев использования, в которых текстовая аналитика оказалась полезной для получения и количественной оценки информации, которая ранее была недоступна. Используя НЛП и науку о данных, можно избежать употребления определенных видов наркотиков, которые вызывают неблагоприятные побочные эффекты. Более того, это также может позволить медицинским компаниям прогнозировать количество поступающих пациентов во время вспышки заболевания.

Наука о данных и чат-боты

Чат-боты могут сэкономить компаниям до 8 миллиардов долларов США в год в разных отраслях. — Исследование можжевельника

Компании внедряют методы глубокого обучения в текстовую аналитику. Основное внимание уделяется повышению адаптивности, сокращению объема технического обслуживания и повышению точности.

Затем, вместо поверхностного понимания ваших данных, что часто имеет место в приложениях, ориентированных только на визуализацию данных, вы можете — с помощью своего шабота и правильной системы внешней и внутренней аналитики — также немедленно изучить любую деталь или аспект ваших данных. это критично для бизнеса.

Как автомобильная промышленность может внедрить науку о данных и чат-ботов для улучшения работы дилеров

Чат-бот — это помощник клиента, представляющий ваш бренд. Клиенты легко разговаривают с ассистентом и тоже делятся информацией. Легче запросить точную информацию, которую вы хотите, такую ​​как местоположение, предпочтения и т. д. Кроме того, также легче понять смысл ответов, которые также возвращаются к вам на обычном языке, который вы используете каждый день.

Чат-бот собирает данные людей, с которыми он ведет беседы. Компании могут использовать эти данные для анализа настроений и предоставления персонализированных рекомендаций. Анализируя географические регионы клиентов, организации получат выгоду, направив свои усилия по брендингу и маркетингу. Применяя науку о данных к сопоставленным наборам данных, собранным чат-ботом, предприятия могут прогнозировать спрос и продажи в различных дилерских центрах.

Наука о данных и LoT (местоположение вещей)

Размер рынка вещей оценивается в 5,46 млрд долларов США в 2017 году и, по прогнозам, достигнет 27,22 млрд долларов США к 2022 году при среднегодовом темпе роста в 37,9 % в период с 2017 по 2022 год. — Marketsandmarkets

Ключевые факторы, которые стимулируют рост рынка определения местоположения вещей, включают растущее значение пространственных данных и более широкое внедрение IoT и приложений на основе местоположения в различных вертикалях. Мы движемся к миру (в быстром темпе), где каждый человек, место и вещь будут иметь геотеги в режиме реального времени.

Аналитика IoT станет специализированной категорией и дисциплиной для науки о данных. Потребность в разработке таких аналитических возможностей, которые предоставляют информацию, защищая при этом частную жизнь людей, будет расти в течение следующих нескольких лет. Технологии глубокого машинного обучения демонстрируют большой потенциал в установлении связи между LoT и наукой о данных.

Как наука о данных и LoT могут расширить возможности розничной торговли

Внедряя технологии на основе местоположения, розничные продавцы могут найти способы максимизировать распространение продуктов и предложить возможности перекрестных и дополнительных продаж, а также снизить затраты на продажу новых продуктов и улучшить отношения с клиентами.

Применяя науку о данных к различным наборам данных, организации могут экспортировать данные о продажах для клиентов в определенном месте, а затем добавлять демографические данные для оценки рыночного потенциала. Зная, где сосредоточены клиенты и где найти больше таких, предприятия могут получить представление о потенциале рынка в целом.

Розничные продавцы могут строить модели продаж, понимая размер рынка и его рост на основе прогнозов численности населения в определенном месте.

Используя LoT и науку о данных, розничные продавцы также могут разработать более стратегический подход к расширению и узнать свои самые эффективные магазины в сети. Расширение аналитики с помощью данных о местоположении позволит розничным торговцам получить четкое представление о своих каналах продаж и продвижения, влиянии конкретного магазина на продажи текущим и новым клиентам и тенденциях с течением времени.

Более широкий аспект науки о данных

Наши эксперты по данным считают, что это объединение науки о данных с такими технологиями полезно для компаний, чтобы понять, как другие воспринимают их продукты и услуги. Анализ неструктурированных данных позволяет организациям выявлять настроения своих клиентов и даже сегментировать их в разных географических точках или среди разных демографических групп.

Чтобы узнать больше о том, как эти технологии повышают ценность вашего бизнеса, поговорите с нашими экспертами.

Первоначально опубликовано на www.softwebsolutions.com 1 февраля 2018 г.