Мир был вынужден перейти на цифровую платформу из-за COVID-19. Хотя местным продуктовым магазинам было предложено закрыться, они столкнулись с падением клиентов и прибыли. Может ли наука о данных улучшить эти условия и позволить технологиям улучшить пищевые технологии в постпандемическом мире?

Использование услуг интернет-магазинов резко возросло из-за COVID-19. В то время как правила безопасности в магазине могут в конечном итоге смягчиться, количество людей, посещающих магазины, в обозримом будущем может уменьшиться. Новая разновидность пищевых технологий может помочь обычным компаниям продолжать хорошо работать.

В продуктовых магазинах в постпандемическом мире есть три обязательных пункта: полагаться на данные, полагаться на биологию и полагаться на оборудование. Интернет-магазины работают над автоматизацией и оптимизацией своих операций, а также механизмов планирования запасов. Важно использовать их существующих клиентов, бизнес и внешние данные для получения ценной информации и идей.

Платформа больших данных StreetLight Data помогла разным городам получить представление о мобильности на основе данных о местоположении. Компания привлекла 15 миллионов долларов, чтобы внедрить аналитику больших данных в городской транспорт. Это повышение стало возможным благодаря правилам социального дистанцирования, введенным правительством в нескольких городах.

Платформа использует алгоритмы машинного обучения, чтобы выяснить, как люди путешествуют, куда они путешествуют, какие дни недели самые загруженные и многое другое. Это позволяет городам лучше планировать свои городские проекты. Многие государственные и образовательные учреждения обратились к StreetLight во время пандемии, чтобы разработать проекты, связанные с COVID-19. Они ищут более качественные услуги по управлению транспортом во время пандемии и делают выводы об увеличении трафика после блокировки.

Если вы заинтересованы в области науки о данных и хотите узнать больше об этом предмете, ознакомьтесь с Программой PG Great Learning в области науки о данных и бизнес-аналитики.