Creciente éxito de la ciencia de datos en diferentes sectores

Esta es una industria que está creciendo agresivamente y englobando a casi todos los sectores. A pesar de que países como los EE. UU. Están por delante en este negocio, la India se está poniendo al día como ninguna otra nación. El año pasado, la industria de la ciencia de datos mostró un aumento en el crecimiento en un 33.5%. India también se ha convertido en uno de los exportadores de análisis después de los análisis en los últimos años, y ha obtenido importantes ingresos de exportación de EE. UU. Y Reino Unido.

Esto plantea preguntas como: ¿por qué tanta demanda y dónde se utiliza esta ciencia de datos?

Cuando tenga muchos datos, el primer instinto será ordenarlos, agruparlos y luego tratar de entenderlos. La misma regla se aplica a la ciencia de datos también. Las empresas recopilan una gran cantidad de datos no estructurados. Los datos pueden ser de cualquier fuente, como web, nube, medios, generados por sensores o desde bases de datos. Luego, estos datos se limpian, exploran y luego se utilizan con algoritmos para el análisis y el modelado predictivo.

¿POR QUÉ TAL DEMANDA DE LA CIENCIA DE DATOS?

La ciencia de los datos se ha convertido en el pilar central de muchas industrias, y las industrias pueden azotar muchos beneficios como:

  • La ciencia de los datos implica la creación de varias herramientas y algoritmos a diario. Estas herramientas pueden resolver cualquier tipo de problema complejo en varios departamentos, como recursos humanos, tecnología de la información, producción, operaciones y, lo más importante, en investigación y desarrollo. Esto significa el uso eficiente de todo tipo de recursos disponibles.
  • Ayuda a atraer clientes a un nivel personalizado. Para cada negocio, los clientes son la columna vertebral, el objetivo principal es mantenerlos satisfechos y leales. Los análisis ayudan a conectarse con los clientes, a descubrir qué quieren o cuáles son sus quejas. Esto ayuda a crear valor de marca.
  • La ciencia de datos es un campo que puede aplicarse en cualquier industria, independientemente de cuáles sean sus productos. Sectores como el entretenimiento, el comercio minorista, la salud, la agricultura, la educación, las finanzas y muchos más están utilizando la analítica para aumentar su valor comercial y predecir el patrón del mercado.

¿DONDE SE UTILIZA LA CIENCIA DE DATOS?

Casi todos los sectores utilizan analítica y tienen varias aplicaciones. Vamos a discutir algunos usos industriales:

    Industria financiera : esta industria está utilizando la ciencia de datos durante mucho tiempo para mejorar las soluciones financieras

  1. Gestión automatizada de riesgos mediante la identificación, la priorización y el seguimiento de diversos factores de riesgo como competidores, inversores, prestamistas, reguladores y clientes.
  2. Gestionar datos de clientes que incluyen detalles de transacciones, detalles de historial financiero, etc. que son útiles para analizar tendencias financieras y desarrollos del mercado.
  3. El análisis predictivo, que ayuda a prever eventos futuros como la predicción de precios, el valor de la vida útil del cliente, el rendimiento esperado y los valores del mercado de valores, etc.

    Industria minorista: una industria completamente satisfecha con los datos de clientes y productos utiliza el análisis mediante:

  1. Sistemas de recomendación: ayuda para recomendar a los clientes, manteniendo una ficha sobre sus selecciones y elecciones anteriores.
  2. Análisis de garantía: esta herramienta se utiliza para monitorear reclamos de garantía, identificar actividades fraudulentas y conocer las debilidades del producto.
  3. Optimización de precios: los análisis ayudan a encontrar el precio correcto para el producto teniendo en cuenta la disposición del cliente, el rango de precios de la competencia y el margen de beneficio.

    Salud: la ciencia de los datos está cambiando la escena médica, encontrando ideas y convirtiendo las ideas en realidad al:

  1. El análisis de imágenes médicas ayuda a mejorar la calidad de la imagen, a extraer datos precisos e interpretarlos.
  2. Asistencia virtual y soporte al cliente que es muy necesario en aplicaciones móviles y chatbots.
  3. Diagnóstico y análisis de pronóstico utilizando datos históricos y para hacer predicciones precisas.

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