Nội dung bài viết
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về một số ứng dụng khoa học dữ liệu quan trọng và xem nó đang định hình các ngành công nghiệp của thế giới ngày nay như thế nào.
Có nhiều ngành công nghiệp khác nhau như ngân hàng, tài chính, sản xuất, giao thông vận tải, thương mại điện tử, giáo dục, v.v. sử dụng khoa học dữ liệu. Kết quả là, có một số Ứng dụng Khoa học Dữ liệu liên quan đến nó. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thấy khoa học dữ liệu đã thay đổi thế giới ngày nay như thế nào.
Chúng ta sẽ thấy nó đã cách mạng hóa cách chúng ta nhận thức dữ liệu như thế nào. Cuối cùng, chúng tôi sẽ thảo luận về các trường hợp khác nhau trong đó dữ liệu được sử dụng để làm cho các ngành công nghiệp tốt hơn.
1. Ngân hàng
Ngân hàng là một trong những ngành công nghiệp ứng dụng Khoa học dữ liệu nhiều nhất. Dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu đã cho phép các ngân hàng theo kịp sự cạnh tranh ngày càng lớn trong công nghệ.
Với Data Science, các ngân hàng có thể quản lý tài nguyên của mình một cách hiệu quả và có thể đưa ra quyết định thông minh hơn thông qua các phát hiện gian lận, quản lý dữ liệu khách hàng, mô hình hóa rủi ro, phân tích dự đoán thời gian thực, phân khúc khách hàng, v.v.
Các ngân hàng cũng đánh giá giá trị trọn đời của khách hàng nhằm mục đích theo dõi số lượng khách hàng mà họ có. Nó cung cấp cho họ một số dự đoán liên quan đến kinh doanh thông qua các hành vi từ khách hàng của họ.
Trong trường hợp phát hiện gian lận, các ngân hàng cho phép các công ty đã phát hiện các gian lận điều tra các thông tin khác liên quan đến thẻ tín dụng, bảo hiểm và kế toán. Các ngân hàng sử dụng khoa học dữ liệu cũng có thể phân tích mô hình và chu kỳ đầu tư của khách hàng và đề xuất cho họ một số gói ưu đãi phù hợp.
Hơn nữa, các ngân hàng có khả năng mô hình hóa rủi ro thông qua khoa học dữ liệu để đánh giá hiệu suất tổng thể. Với Data Science, các ngân hàng có thể điều chỉnh quy trình tiếp thị được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
Trong phân tích thời gian thực và dự đoán, các ngân hàng sử dụng thuật toán học máy để cải thiện chiến lược phân tích của họ. Hơn nữa, các ngân hàng sử dụng phân tích thời gian thực để hiểu các vấn đề tiềm ẩn cản trở hiệu suất của họ.
2. Tài chính
Khoa học dữ liệu đã đóng một vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các nhiệm vụ tài chính khác nhau. Cũng giống như cách các ngân hàng phân tích rủi ro tự động, ngành tài chính cũng đã sử dụng khoa học dữ liệu cho nhiệm vụ này. Ngành tài chính cần tự động hóa phân tích rủi ro để thực hiện các quyết định chiến lược cho công ty.
Họ sử dụng máy học để xác định, giám sát và ưu tiên các rủi ro. Các thuật toán học máy này tăng cường hiệu quả chi phí và mô hình hóa bền vững các dữ liệu khách hàng có sẵn.
Tương tự, các tổ chức tài chính sử dụng công nghệ máy học để phân tích dự đoán. Nó cho phép các công ty dự đoán giá trị trọn đời của khách hàng và động thái thị trường chứng khoán của họ.
Khoa học dữ liệu cũng đóng một vai trò quan trọng trong giao dịch thuật toán. Thông qua phân tích dữ liệu nghiêm ngặt, các tổ chức tài chính có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nó cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc làm cho trải nghiệm khách hàng tốt hơn cho người dùng.
Thông qua phân tích sâu rộng về trải nghiệm của khách hàng và sửa đổi sở thích theo hướng cá nhân khách hàng, các tổ chức tài chính có thể tạo ra một mối quan hệ được cá nhân hóa với khách hàng của họ.
Điều này được thúc đẩy hơn nữa bởi phân tích thời gian thực của khách hàng làm tăng tính cá nhân hóa. Thông qua các kỹ thuật phân tích cảm xúc của khách hàng và thuật toán học máy khác nhau, chúng tôi có thể tăng cường tương tác truyền thông xã hội, tăng phản hồi của họ và phân tích đánh giá của khách hàng.
Ngoài ra, các kỹ thuật học máy bổ sung như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai thác dữ liệu đã góp phần chuyển đổi thông tin để quản trị thông minh hơn giúp tăng lợi nhuận của doanh nghiệp.
3. Sản xuất
Trong thế kỷ 21, các nhà khoa học dữ liệu là kiểu công nhân nhà máy mới. Điều đó có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu đã có được một vị trí quan trọng trong ngành sản xuất. Data Science đang được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp sản xuất để tối ưu hóa công việc sản xuất, giảm chi phí và tăng lợi nhuận.
Hơn nữa, với việc bổ sung các công nghệ như Internet of Things (IoT), khoa học dữ liệu đã cho phép các công ty dự đoán các vấn đề tiềm ẩn, giám sát hệ thống và phân tích luồng dữ liệu liên tục.
Hơn nữa, với khoa học dữ liệu, các ngành công nghiệp có thể theo dõi chi phí năng lượng của họ và cũng có thể tối ưu hóa giờ sản xuất của họ.
Với phân tích kỹ lưỡng các đánh giá của khách hàng, các nhà khoa học dữ liệu có thể giúp các ngành công nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn và cải thiện chất lượng sản phẩm của họ. Một khía cạnh quan trọng khác của khoa học dữ liệu trong các ngành công nghiệp là Tự động hóa.
Với sự trợ giúp của dữ liệu lịch sử và thời gian thực, các ngành công nghiệp có thể phát triển các hệ thống tự trị hữu ích trong việc thúc đẩy dây chuyền sản xuất. Nó đã lấy đi những công việc dư thừa và giới thiệu những cỗ máy mạnh mẽ sử dụng các công nghệ học máy như học tăng cường.
4. Giao thông vận tải
Một ứng dụng quan trọng khác của khoa học dữ liệu là giao thông vận tải. Trong lĩnh vực giao thông vận tải, Data Science đang tích cực tạo dấu ấn trong việc tạo ra môi trường lái xe an toàn hơn cho người lái xe. Nó cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất xe và thêm quyền tự chủ lớn hơn cho người lái xe.
Hơn nữa, trong lĩnh vực giao thông vận tải, Data Science đã tích cực tăng tính đa dạng của mình với việc giới thiệu xe tự lái.
Thông qua phân tích sâu rộng về mô hình tiêu thụ nhiên liệu, hành vi của người lái xe và giám sát phương tiện chủ động, khoa học dữ liệu đã tạo được chỗ đứng vững chắc trong ngành vận tải. Những chiếc xe tự lái là chủ đề thịnh hành nhất trên thế giới hiện nay.
Với việc giới thiệu quyền tự chủ cho xe thông qua học tăng cường, các nhà sản xuất xe có thể tạo ra ô tô thông minh. Hơn nữa, các ngành công nghiệp có thể tạo ra các tuyến hậu cần tốt hơn với sự trợ giúp của khoa học dữ liệu.
Sử dụng nhiều biến số khác nhau như hồ sơ người tiêu dùng, vị trí, chỉ số kinh tế và hậu cần, các nhà cung cấp có thể tối ưu hóa các tuyến giao hàng và cung cấp phân bổ tài nguyên thích hợp.
Ngoài ra, các công ty vận tải khác nhau như Uber đang sử dụng khoa học dữ liệu để tối ưu hóa giá và cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của họ. Sử dụng các công cụ dự đoán mạnh mẽ, họ dự đoán chính xác giá dựa trên các thông số như mô hình thời tiết, sự sẵn có của giao thông vận tải, khách hàng, v.v.
5. Chăm sóc sức khỏe
Trong ngành chăm sóc sức khỏe, khoa học dữ liệu đang có những bước nhảy vọt. Các ngành công nghiệp khác nhau trong chăm sóc sức khỏe sử dụng khoa học dữ liệu là:
- Phân tích hình ảnh y tế
- Di truyền học và Bộ gen
- Phát hiện thuốc mới
- Mô hình dự đoán để chẩn đoán bệnh
- Bot sức khỏe hoặc trợ lý ảo
a. Phân tích hình ảnh y tế
Trong phân tích hình ảnh y tế, khoa học dữ liệu đã tạo ra một phạm vi ảnh hưởng mạnh mẽ để phân tích hình ảnh y tế như X-quang, MRI, CT-Scans, v.v. Trước đây, các bác sĩ và giám định y tế sẽ phải tự tìm kiếm manh mối trong hình ảnh y tế.
Tuy nhiên, với những tiến bộ trong công nghệ điện toán và sự gia tăng dữ liệu, có thể tạo ra các máy có thể tự động phát hiện các lỗ hổng trong hình ảnh. Các nhà khoa học dữ liệu đã tạo ra các công cụ nhận dạng hình ảnh mạnh mẽ cho phép các bác sĩ hiểu sâu hơn về hình ảnh y tế phức tạp.
b. Khoa học dữ liệu bộ gen
Khoa học dữ liệu bộ gen áp dụng các kỹ thuật thống kê cho trình tự bộ gen, cho phép các nhà sinh học và nhà di truyền học hiểu được những khiếm khuyết trong cấu trúc di truyền. Nó cũng hữu ích trong việc phân loại các bệnh di truyền trong tự nhiên.
Với khoa học dữ liệu, chúng ta có thể phân tích cách các gen phản ứng với các loại thuốc khác nhau. Ngoài ra, một số công nghệ dữ liệu lớn như MapReduce đã giảm đáng kể thời gian xử lý trình tự bộ gen.
c. Phát hiện thuốc mới
Một ứng dụng quan trọng khác sử dụng khoa học dữ liệu là phát hiện ra thuốc mới. Trong việc kê đơn thuốc, các loại thuốc mới được sáng tạo nhằm đáp ứng từng loại nhu cầu.
Khoa học dữ liệu có thể giúp các bác sĩ đơn giản hóa quá trình này và cung cấp cho họ cái nhìn sâu sắc hơn về tỷ lệ thành công của loại thuốc mới được được sản xuất. Với Machine Learning, chúng ta cũng có thể phân tích một số kết hợp của thuốc và tác dụng của chúng đối với cấu trúc gen khác nhau để dự đoán kết quả.
d. Mô hình dự đoán để chẩn đoán bệnh
Với những tiến bộ trong mô hình dự đoán, các nhà khoa học dữ liệu có thể giúp dự đoán kết quả của bệnh với dữ liệu lịch sử của bệnh nhân. Khoa học dữ liệu đã cho phép các chuyên viên phân tích dữ liệu, tạo mối tương quan giữa các biến của dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết cho các bác sĩ và y tá.
e. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một kỹ thuật của khoa học dữ liệu tập trung vào phân tích thông tin văn bản. Sử dụng NLP, chúng ta có thể tạo các bot thông minh trả lời các truy vấn của người dùng.
Việc áp dụng kỹ thuật này có thể được kể đến trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nơi các nhà khoa học dữ liệu có thể tạo các bot trả lời các câu hỏi của bệnh nhân và cung cấp cho họ các hướng dẫn chẩn đoán thích hợp.
6. Thương mại điện tử
Thương mại điện tử và các ngành bán lẻ đã được hưởng lợi rất lớn bởi khoa học dữ liệu. Một số cách mà khoa học dữ liệu đã thay đổi ngành thương mại điện tử là:
- Xác định cơ sở khách hàng tiềm năng, khoa học dữ liệu đang được sử dụng rất phổ biến.
- Sử dụng các phân tích dự đoán để dự báo hàng hóa và dịch vụ.
- Data Science cũng được sử dụng để xác định các sản phẩm phổ biến và dự đoán xu hướng của chúng.
- Với khoa học dữ liệu, các công ty đang tối ưu hóa cấu trúc giá của họ cho người tiêu dùng của họ.
Khoa học dữ liệu cũng đang được sử dụng nhiều trong việc đề xuất sản phẩm. Sử dụng kỹ thuật này, các nền tảng thương mại điện tử có thể cung cấp thông tin chi tiết cho khách hàng dựa trên các giao dịch mua hàng trước đây của họ được thực hiện bởi những người cùng hành vi mua hàng. Những loại hệ thống đề xuất này cung cấp dịch vụ và trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của họ.
Ngoài ra, các công ty đang sử dụng phân tích cảm xúc để phân tích các phản hồi do khách hàng cung cấp. Điều này sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích văn bản và khảo sát trực tuyến.
Khoa học dữ liệu đã tạo ra tác động lớn đến tất cả các ngành công nghiệp. Một số ngành công nghiệp như ngân hàng, giao thông vận tải, thương mại điện tử, chăm sóc sức khỏe và nhiều ngành khác đang sử dụng khoa học dữ liệu để cải thiện doanh thu và chất lượng sản phẩm của họ. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn và do đó, các ứng dụng của nó cũng rất đa dạng.
