Блог

Повернутися до всіх статей

Big Data та трансформації бізнесу

||

Згодом всі нові технології стають простішими та доступнішими для масштабного використання. Зараз таку фазу проходить Big Data. Унаслідок цього відбувається трансформація різних галузей. Далі приклади основних галузей, на які вплинули великі дані.

Роздрібна торгівля

В останні роки способи купівлі та продажу значно змінилися. Проте, власники онлайн та оффлайн магазинів використовують дані для кращого розуміння клієнтів, їхніх потреб, зіставлення з поточною пропозицією. Такий підхід забезпечує дійсно ефективну діяльність та дозволяє отримувати величезні вигоди.

Аналітика даних може бути застосована практично на кожному етапі процесу роздрібної торгівлі. За допомогою прогнозування тенденцій є можливість визначити попит на продукт, оптимізувати ціну, визначити цільову аудиторію, отримати конкурентну перевагу.

Охорона здоров’я

Великі дані у сфері охорони здоров’я допомагають змінювати на краще процеси виявлення та лікування захворювань, покращувати якість життя та знижувати показники смертності. Головним завданням великих даних є збір якомога більше інформації про пацієнта і визначення найменших змін та ознак хвороби на ранніх етапах. Це дозволяє запобігати розвитку хвороби, забезпечує більш простий та доступний протокол лікування.

Фінансові послуги, банківська справа, страхування

Big Data допомагає фінансовим компаніям та банкам виявити шахрайські транзакції. Страхові компанії використовують великі дані для встановлення більш справедливих і точних страхових внесків, покращення маркетингових заходів і виявлення шахрайських страхових випадків. Британська страхова компанія Aviva пропонує знижку водіям за можливість контролювати їх водіння за допомогою додатків для смартфонів та автомобільних пристроїв. Це дозволяє страховикам спостерігати наскільки безпечно водіння певного водія.

Виробництво

Виробничий процес повністю змінюється з розвитком робототехніки та рівня автоматизації. Німецька компанія з виробництва спортивного одягу, взуття та аксесуарів Adidas активно інвестує в автоматизовані заводи.

У традиційному виробництві великі дані також мають значення. За допомогою вбудованих датчиків є можливість контролювати працездатність конкретного обладнання, а також збирати й аналізувати дані з його ефективності.

Освіта

На цей час збираються дані про те, як навчаються люди. Ця інформація використовується для нових ідей, що визначають стратегії більш ефективного процесу навчання, виділення неефективних областей навчального процесу та шляхи його трансформації. В одному зі шкільних округів штату Вісконсін дані використовувалися практично для всього: від визначення та поліпшення чистоти приміщення до планування маршрутів шкільних автобусів. Аналіз даних з успішності конкретної людини в режимі онлайн-навчання веде до розвитку персоналізованого, адаптованого навчання.

Транспорт і логістика

На складах часто використовуються камери для спостереження за рівнем запасів. Завдяки даним з камер забезпечується процес оповіщення про необхідність їхнього поповнення. Також ці дані за допомогою алгоритмів машинного навчання можуть передаватися для навчання інтелектуальної системи управління запасами. В недалекому майбутньому склади і центри розподілу будуть практично повністю автоматизовані та вимагатимуть мінімум людського втручання.

Транспортні компанії збирають та аналізують дані для покращення поведінки при водінні, оптимізації транспортних маршрутів, покращення технічного обслуговування транспортних засобів.

Фермерство та сільське господарство

Традиційні галузі також використовують дані для отримання нових можливостей. Американський виробник John Deere застосував методи великих даних і запустив декілька сервісів. Вони дозволяють фермерам отримувати вигоду від краудсорсингу даних, які були отримані у режимі реального часу від тисяч користувачів.

Енергетика

Нестабільне становище міжнародної політики ускладнює процес виявлення та видобутку нафти і газу. Компанія Royal Dutch Shell розробляла «родовище нафти на основі даних» з метою зниження вартості її видобутку.

Готельний бізнес

Провайдери рекреаційних послуг використовують дані для того, щоб зробити своїх клієнтів щасливішими. Головна мета – забезпечити прибутковість кожної кімнати з урахуванням сезонних змін попиту, погодних умов, місцевих подій, які можуть впливати на кількість бронювання.

Професійні послуги

Професійні послуги фахівців у сфері бухгалтерського обліку, права та архітектури також терплять зміни унаслідок досягнень в області даних, аналітики, машинного навчання, штучного інтелекту та робототехніки.

Так, бухгалтерське програмне забезпечення дозволяє автоматично імпортувати транзакції, відстежувати цифрові квитанції та податки, автоматизувати розрахунок заробітної плати.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat