¿Dónde se utiliza la ciencia de los datos en la industria?

La explosión de la información presenta oportunidades emocionantes para que las industrias crezcan a través de la ciencia de los datos. La atención de la salud, las finanzas, la energía, los medios de comunicación y varias otras industrias están descubriendo ideas de los macrodatos a través de la ciencia de los datos que ayudan a las empresas a tomar decisiones estratégicas y optimizar los resultados.

Salud y Productos Farmacéuticos

La industria de la salud incluye una gran cantidad de datos de los Registros Electrónicos de Salud (EHR), secuenciación del genoma, dispositivos de salud móviles, redes sociales y otras fuentes. Esta información, con la aplicación de la ciencia de los datos, está llevando a mejoras importantes en la atención y los tratamientos clínicos .

La visión computarizada, una aplicación de inteligencia artificial para entrenar a los ordenadores a ver imágenes como un ser humano, actúa como un segundo ojo para mejorar la precisión de las decisiones clínicas. El procesamiento del lenguaje natural, combinado con el aprendizaje automático, permite a los médicos obtener información práctica de la patología y otros informes médicos.

La ciencia de los datos también es crítica para los avances en genómica, un campo que mejora la comprensión de enfermedades complejas como el cáncer, las enfermedades cardíacas y la diabetes. Los investigadores pueden integrar eficazmente los datos genómicos y ambientales para un análisis en profundidad de las enfermedades. mHealth es una aplicación más reciente de la ciencia de los datos al cuidado de la salud que aprovecha datos de teléfonos inteligentes, dispositivos de sensores portátiles y otras herramientas de monitoreo de pacientes para mejorar la atención personalizada del paciente y detectar enfermedades potencialmente mortales.

La ciencia de los datos se ha unido a la biología, la química y la medicina como un componente crítico de la investigación farmacéutica. El aprendizaje automático y otras metodologías están haciendo que el descubrimiento de drogas sea más barato y eficaz añadiendo un elemento predictivo al enfoque tradicional de ensayo y error.

Financiación

Las finanzas son una industria de datos pesados con el omnipresente y competitivo impulso para la mejora. No es de extrañar que la ciencia de los datos esté teniendo un impacto significativo sobre el terreno.

Las aplicaciones de la ciencia de los datos para financiar son importantes para la seguridad financiera, la gestión del riesgo, la comercialización y la mejora del comercio. Las comunicaciones que los bancos envían rápidamente después de una transacción sospechosa son posibles a través del aprendizaje automático. Esos algoritmos ayudan a prevenir el fraude al identificar rápidamente las interrupciones en los patrones de gasto. El comercio ilegal de información privilegiada es difícil de detectar debido a la naturaleza del mercado de valores. Pero esa actividad puede ser capturada más rápido usando aprendizaje profundo para analizar los patrones de comercio antes y después del anuncio de noticias importantes de la empresa .

El aprendizaje automático también ayuda a las empresas a segmentar a los clientes en clusters para determinar su valor potencial. Las campañas de comercialización selectivas pueden entonces dirigirse a esos grupos de manera inteligente para promover nuevos servicios. Los bancos evitan el error humano aplicando análisis predictivos al historial de préstamos, transacciones bancarias, ingresos, demografía e incluso datos de las redes sociales orientar las evaluaciones de los préstamos y detectar señales de alerta temprana en los servicios de préstamos existentes . Las empresas también aumentan los beneficios mediante operaciones algorítmicas que ejecutan operaciones rápidamente, pero sólo cuando se cumplen criterios específicos.

Comercio al por menor y comercio electrónico

Las sugerencias para nuevos productos basados en el comportamiento de compra de un cliente son uno de los impactos más reconocibles de la ciencia de los datos en el comercio minorista y el comercio electrónico. Pero esas recomendaciones, el resultado de complejos algoritmos de máquina y de aprendizaje profundo, son sólo un ejemplo. Escribe lo mismo. Planta , análisis de la cesta de mercado , también impulsado por el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, informa las compras futuras basadas en los datos del cliente.

Becas disponibles

Fabricación

Tal vez una de las industrias más antiguas de la sociedad, la industria manufacturera ha pasado por varias transformaciones. La entrega de productos a tiempo y en las cantidades adecuadas es esencial para la fabricación. La ciencia de los datos desempeña un papel importante para la industria al mejorar la eficiencia y reducir los costos. De acuerdo con Dr. Nagdev Amruthnath , a Data Scientist III en DENSO, ". Estamos pasando por la cuarta Revolución Industrial, donde los datos de las máquinas, el medio ambiente y los productos se están cosechando para acercarnos a ese simple objetivo de Justo a Tiempo..”

Tiempo de inactividad no planificado, debido al mantenimiento de la máquina es un problema costoso en la fabricación. Los científicos de datos aplican modelos a los datos extraídos de sensores colocados en máquinas para lograr mantenimiento predictivo en lugar de reaccionar a las averías. Las empresas también están utilizando visión computarizada mejorar el control de calidad humana para evitar el uso de piezas defectuosas.

El pronóstico de ventas es importante para las empresas manufactureras y requiere predecir los volúmenes de fabricación. Ese volumen podría verse perturbado por la cadena de suministro, las cuestiones relativas a la fuerza de trabajo o el proceso de producción. Amruthnath dice que “las técnicas que van desde modelos de regresión lineal, ARIMA, rezagados a modelos más complicados como LSTM se están utilizando hoy en día para optimizar los recursos...” que permiten a las empresas predecir de manera fiable las ventas.

Del mismo modo, las empresas tratan de garantizar la calidad de los productos que producen son previsibles. Las técnicas de control de procesos estadísticos ayudan a las empresas a obtener más control en el proceso al hacerles saber cuándo podrían esperar producir piezas malas.

Energía y servicios públicos

Con contadores inteligentes, equipos de red, clima, SIG y datos de tormenta, las compañías de energía y servicios públicos producen una gran cantidad de datos. Los consumidores que viven en hogares con dispositivos inteligentes aumentan significativamente esos volúmenes de datos.

Las empresas de servicios públicos ejecutan múltiples modelos con esos datos para lograr la planificación de la energía. Además, según Revisión de la tecnología energética , las empresas de energía sacan conclusiones de estos datos para “reducir costes, reducir las emisiones de carbono y gestionar la demanda de energía para los clientes finales”. con algoritmos de aprendizaje automático aplicados a sus datos , proporcionar grandes oportunidades para la gestión energética dinámica.

Gobierno

Los gobiernos federal y estatal afectan la vida cotidiana a través de varias funciones, y el impacto de la ciencia de datos es claro. Engler dice que el análisis predictivo, utilizando el aprendizaje automático puede ayudar a identificar cuándo los ciudadanos necesitan más servicios públicos. Springboard añade que los científicos de datos gubernamentales a menudo están discutiendo datos de fuentes dispares y aplicando modelos para:

Trabajar con departamentos estatales y locales para coordinar la recolección, análisis y modelado de datos
Crear mapas y visualizaciones para explicar los hallazgos de datos
Elaboración y comunicación de recomendaciones basadas en datos a miembros no técnicos del gobierno

La ciencia de los datos también ofrece nuevas oportunidades para mejorar las políticas públicas. Engler dice que Natural Language Processing puede ayudar a evaluar el sentimiento público, y destaca la necesidad de evaluar los sesgos en los modelos que determinan las intervenciones de salud. Además, con el alto nivel de utilización de los datos en el sector privado, la supervisión gubernamental requerirá que los científicos de datos desempeñen adecuadamente esa función.

Transporte

La ciencia de los datos añade eficiencias que reducen los costos y mejoran la seguridad en la industria del transporte. Mantenerse en el horario y evitar accidentes es a la vez crítico, y Muthukumaran dice que el análisis predictivo puede determinar las mejores rutas e identificar áreas con alto riesgo de accidente.

Los datos extraídos de los sensores se aprovechan para ayudar a monitorear motores y otros equipos. Los GIS y los datos meteorológicos conducen a cambios drásticos en la eficiencia y ayudan a garantizar la seguridad. Robins afirma que esta eficiencia operativa no sólo reduce los costes, sino que posiciona a las empresas de transporte como un socio fiable y un activo en una cadena de suministro.

Construcción

Hay varios peligros potenciales en la industria de la construcción. La mala planificación, presupuestación o gestión, y los sobrecostos son sólo algunos de los problemas que pueden reducir o eliminar los márgenes de ganancia. Gracias a la aplicación de la ciencia de los datos, la industria ahora puede alejarse de un proceso reactivo e impredecible y obtener nuevos controles y eficiencias.

Aplicación de análisis predictivos , la industria de la construcción es capaz de obtener información significativa de vastos datos para la previsión. Los profesionales pueden evaluar con mayor precisión los riesgos y utilizar nuevas herramientas para hacer un seguimiento del rendimiento del equipo y gestionar otros activos valiosos.

La ciencia de los datos también se suma a ganancias significativas en la optimización . Las empresas pueden emplear varios contratistas y las soluciones de inteligencia artificial proporcionan un mayor control para la gestión de proyectos y permiten que los presupuestos se gestionen en tiempo real.

Comunicaciones, medios de comunicación y entretenimiento

Con las recomendaciones de Netflix y las noticias sugeridas en las redes sociales, es casi imposible no ver la ciencia de los datos en la industria de las comunicaciones, los medios y el entretenimiento. Sin embargo, esas estrategias de participación de los clientes son sólo la superficie de las aplicaciones de la ciencia de datos en el campo.

Lippell escribe que la experiencia editorial se combina con ideas de vastos conjuntos de datos para descubrir nuevas vías para publicar contenido. Además, los datos del cliente se capturan de las propiedades de los medios, así como de las redes sociales para construir relaciones comprometidas.

Anna Anisin , fundador y CEO de Formuled.by, compartió informes de ejecutivos de varias empresas de medios sobre sus aplicaciones de la ciencia de datos. El New York Times aplica la ciencia de los datos para la previsión, la investigación de operaciones, la segmentación de usuarios y las recomendaciones de contenido—esfuerzos que mejoran la experiencia del lector y abordan las preocupaciones empresariales.

Anisina añade de Bob Bress, jefe de ciencia de datos de Freewheel, una compañía de Comcast, que “la industria de los medios de comunicación tiene más datos disponibles ahora que nunca y con eso vienen oportunidades increíbles para desarrollar formas innovadoras de aprovechar esos datos para el impacto empresarial”. Brees añade que los científicos de datos de las empresas de medios de comunicación necesitan mantener su experiencia en una industria que está cambiando rápidamente con la evolución de los hábitos de visualización.

Cada Viernes Negro, online y los minoristas de ladrillos y morteros buscan iniciar una exitosa temporada de compras navideñas a través de ventas estratégicamente dirigidas. Los algoritmos de aprendizaje automático hacen que estos sofisticados cmampaigns sean posibles mediante el uso de big data para predecir la demanda, incluso cuando cambia a través del comportamiento del consumidor.