La ciencia de datos ha sido efectiva para abordar muchos problemas del mundo real y se está adoptando cada vez más en todas las industrias para impulsar una toma de decisiones más inteligente y mejor informada. Con el aumento del uso de computadoras para las operaciones comerciales y personales del día a día, existe una demanda de máquinas inteligentes que puedan aprender el comportamiento humano y los patrones de trabajo. Esto trae la ciencia de datos y el análisis de big data a la vanguardia.
Un estudio dice que se estima que el mercado global de ciencia de datos crecerá a USD 115 mil millones en 2023 con una CAGR de ~ 29% . Un informe de Deloitte Access Economics dice que un enorme 76% por ciento de las empresas tiene planes de aumentar su gasto en los próximos dos años para aumentar sus capacidades de análisis de datos. Casi todas las industrias pueden beneficiarse de la ciencia y el análisis de datos. Sin embargo, a continuación se presentan algunas industrias que están mejor preparadas para hacer uso de la ciencia y el análisis de datos.
1. Venta al por menor
Los minoristas deben anticipar correctamente lo que quieren sus clientes y luego proporcionar esas cosas. Si no hacen esto, es probable que se queden atrás de la competencia. Big data y análisis brindan a los minoristas los conocimientos que necesitan para mantener a sus clientes contentos y que regresan a sus tiendas. Un estudio de IBM dijo que el 62 % de los minoristas encuestados afirmó que los conocimientos proporcionados por los análisis y la información les proporcionaron ventajas competitivas.
Hay muchas maneras en que los minoristas pueden usar big data y análisis para que sus compradores regresen por más. Por ejemplo, los minoristas pueden usar big data y análisis para crear experiencias de compra hiperpersonales y relevantes que hagan que sus clientes estén muy satisfechos y sean más propensos a tomar decisiones de compra.
2. Medicina
La industria médica está utilizando big data y análisis en gran medida para mejorar la salud de varias maneras. Por ejemplo, el uso de rastreadores portátiles para proporcionar información importante a los médicos que pueden hacer uso de los datos para brindar una mejor atención a sus pacientes. Los rastreadores portátiles también brindan información como si el paciente está tomando su medicación y siguiendo el plan de tratamiento adecuado.
Los datos recopilados a lo largo del tiempo brindan a los médicos información completa sobre el bienestar de los pacientes y brindan datos mucho más procesables que solo visitas cortas en persona.
Big data y análisis también pueden ayudar a los administradores de hospitales a mejorar la atención y reducir los tiempos de espera. Los datos médicos son un gran ejemplo de cómo los proveedores pueden observar grandes cantidades de datos para encontrar patrones y prescribir cursos de acción apropiados.
3. Banca y Finanzas
En general, no se considera que la industria bancaria sea una industria que utilice mucho la tecnología. Sin embargo, esto está cambiando lentamente a medida que los banqueros comienzan a utilizar cada vez más la tecnología para impulsar su toma de decisiones.
Por ejemplo, el Bank of America utiliza procesamiento de lenguaje natural y análisis predictivo para crear un asistente virtual llamado Erica para ayudar a los clientes a ver información sobre próximas facturas o ver historiales de transacciones.
Erica, la asistente virtual, también está capacitada para ser más inteligente con cada transacción. Los representantes de Bank of America dicen que el asistente eventualmente estudiará los hábitos bancarios de sus clientes y sugerirá consejos financieros relevantes en los momentos apropiados.
4. Construcción
No sorprende que las empresas de construcción estén comenzando a adoptar la ciencia y el análisis de datos a lo grande. Las empresas de construcción realizan un seguimiento de todo, desde el tiempo promedio necesario para completar las tareas hasta los gastos basados en materiales y todo lo demás. Big data ahora se está utilizando en gran medida en la industria de la construcción para impulsar una mejor toma de decisiones.
5. Transporte
Siempre existe la necesidad de que las personas lleguen a sus destinos a tiempo y los proveedores de transporte, tanto públicos como privados, pueden utilizar la ciencia y el análisis de datos para aumentar las posibilidades de viajes exitosos. Por ejemplo, Transport for London utiliza datos estadísticos para mapear los viajes de los clientes, gestionar circunstancias inesperadas y proporcionar a las personas detalles de transporte personalizados.
Los funcionarios de transporte público también utilizan análisis predictivos para que todo funcione sin problemas. En 2017, los estadounidenses realizaron 10.100 millones de viajes en transporte público. Los datos sustanciales generados a partir de estos viajes pueden permitir que los científicos de datos analicen estos datos para garantizar que todos los obstáculos se aborden adecuadamente.
6. Comunicaciones, medios y entretenimiento
Los consumidores ahora esperan medios enriquecidos en diferentes formatos como y cuando lo deseen en una variedad de dispositivos. Recopilar, analizar y utilizar estos conocimientos del consumidor es ahora un desafío que la ciencia de datos está interviniendo para abordar. La ciencia de datos se está utilizando para aprovechar las redes sociales y el contenido móvil y comprender los patrones de uso del contenido de los medios en tiempo real. Con técnicas de ciencia de datos, las empresas pueden crear mejor contenido para diferentes audiencias objetivo, medir el rendimiento del contenido y recomendar contenido a pedido.
Por ejemplo, Spotify, el servicio de transmisión de música a pedido, utiliza análisis de big data de Hadoop para recopilar y analizar datos de sus millones de usuarios para brindar mejores recomendaciones de música a usuarios individuales.
7. Educación
Un desafío en la industria de la educación donde la ciencia de datos y el análisis pueden ayudar es incorporar datos de diferentes proveedores y fuentes y usarlos en plataformas que no están diseñadas para datos variados.
Por ejemplo, la Universidad de Tasmania, con más de 26 000 estudiantes, ha desarrollado un sistema de gestión y aprendizaje que puede rastrear cuándo un estudiante inicia sesión en el sistema, el progreso general del estudiante y cuánto tiempo pasa en diferentes páginas, entre otras cosas.
Los macrodatos también se pueden utilizar para medir la eficacia de los docentes ajustando el desempeño de los docentes comparándolos con la materia, el número de estudiantes, las aspiraciones de los estudiantes, la demografía de los estudiantes y muchas otras variables.
8. Manufactura y Recursos Naturales
La creciente demanda y oferta de recursos naturales, como petróleo, minerales, gas, metales, productos agrícolas, etc., ha llevado a la generación de enormes cantidades de datos que son complejos, difíciles de manejar y un candidato principal para el análisis de big data. . La industria manufacturera también genera enormes cantidades de datos que hasta ahora no se han explotado.
Big data permite que la toma de decisiones esté respaldada por análisis predictivos en la industria de los recursos naturales. Se pueden analizar grandes cantidades de datos geoespaciales, texto, datos temporales y datos gráficos utilizando la ciencia de datos para ingerir e integrar estos grandes conjuntos de datos. Big data también tiene un papel que desempeñar en la caracterización de yacimientos y la interpretación sísmica, entre otros.
9. Gobierno
Big data tiene muchas aplicaciones en el campo de los servicios públicos. Los lugares donde se usa/puede usarse big data incluyen el análisis del mercado financiero, la investigación relacionada con la salud, la protección del medio ambiente, la exploración de energía y la detección de fraudes.
Un ejemplo específico es el uso de análisis de big data por parte de la Administración del Seguro Social (SSA) para analizar un gran número de requests de discapacidad social que se presentan como datos no estructurados. La analítica se utiliza para procesar rápidamente la información médica y detectar reclamaciones fraudulentas o sospechosas. Otro ejemplo es el uso de técnicas de ciencia de datos por parte de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) para identificar y analizar patrones relacionados con enfermedades y padecimientos relacionados con los alimentos.
10. Energía y servicios públicos
La industria de la energía y los servicios públicos genera y seguirá generando enormes cantidades de datos que se pueden analizar mediante análisis de big data. Por ejemplo, hoy en día, los lectores inteligentes permiten que los datos se recopilen cada 15 minutos más o menos en comparación con cómo era antes, cuando era una vez al día. Estos datos se pueden utilizar para estudiar mejor el consumo de servicios públicos, lo que a su vez permite un mejor control del uso de servicios públicos y una mejor retroalimentación de los clientes. El uso de big data por parte de las empresas de servicios públicos también permite una mejor gestión de activos y mano de obra y es útil para identificar y corregir errores lo antes posible.
11. Industria de la subcontratación
El valor del mercado global de subcontratación de análisis y ciencia de datos fue de US$2490 millones en 2018 y se espera que crezca a US$19360 millones para 2027 con una CAGR del 25,8 % . Los factores que impulsan este crecimiento son la escasez de recursos calificados y la alta adopción por parte de diversas industrias.
Las empresas de subcontratación no están lejos cuando se trata de servicios de ciencia de datos. Están haciendo uso de la ciencia de datos para automatizar los procesos administrativos, mantener los precios bajo control y acortar el tiempo de respuesta. Flatworld Solutions es una de esas empresas que utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para automatizar los procesos de back-end para que los clientes clasifiquen e indexen automáticamente documentos, procesen archivos PDF, nombren y clasifiquen archivos, descubran documentos automáticamente, utilicen anotaciones de imágenes. para la gestión de inventario, y más.
Conclusión: el término ‘Ciencia de datos’ se acuñó por primera vez en 2001 y tardó menos de dos décadas en convertirse en el fenómeno que es hoy. Finanzas fue la primera industria en comprender las ventajas de la ciencia de datos cuando nadie podía y la utilizó para examinar y analizar grandes cantidades de datos y ayudar a las empresas a reducir pérdidas.
Hoy en día, la ciencia de datos es una fuerza a tener en cuenta y casi todas las industrias están tratando de aprovechar su potencial, y este número seguirá aumentando a medida que la tecnología de ciencia de datos se vuelva más confiable y rentable. Sin embargo, para capitalizar las oportunidades de la ciencia de datos, deberá comprender los desafíos específicos de la industria, comprender las características de los datos de cada industria y satisfacer las necesidades del mercado con capacidades y soluciones personalizadas.