«Данные — новая нефть» Эта поговорка показывает, что данные стали ценным активом. Кроме того, технологии данных, начиная от анализа данных и науки о данных и заканчивая машинным обучением, постоянно развиваются. Эти технологии позволяют максимально эффективно использовать данные, строить интеллектуальную модель машинного обучения и выполнять еще более глубокий анализ данных.

Технологии обработки данных могут применяться практически в любой отрасли. Одну технологию или модель можно использовать различными способами и создавать различные преимущества, от разработки более упорядоченной и эффективной операционной системы, экономии рабочей силы и сокращения затрат времени и человеческих ресурсов, что приводит к возможности генерировать больше прибыли.

Любая отрасль может использовать данные по-своему. Сертис хотел бы пригласить всех читателей изучить основные возможности технологий данных, особенно модель машинного обучения на основе данных, которую можно применять во всех отраслях и повышать эффективность бизнеса, улучшать рабочие процессы, повышать прибыльность и продвигать наш бизнес вперед.

1. Использование данных для прогнозирования будущего с помощью прогнозного моделирования

Первым преимуществом анализа данных и науки о данных является прогнозное моделирование, которое представляет собой модель машинного обучения, которая анализирует исторические данные для выявления закономерностей и тенденций, а затем прогнозирует будущие результаты, чтобы принимать более точные и обоснованные решения и осуществлять стратегическое планирование. Эту модель можно использовать по-разному и применять практически ко всем отраслям, будь то розничная торговля, финансы или производство. Выводы из модели надежны, поскольку прогнозы основаны на детальном анализе больших наборов исторических данных.

Существуют различные примеры приложений прогнозного моделирования. Например, он предсказывает поведение клиентов, анализируя поведенческие данные, и предсказывает потребительские тенденции на основе данных о социально-экономической среде. В эпоху COVID-19 традиционное компьютерное прогнозирование спроса уже не является точным из-за огромных и внезапных изменений в поведении и тенденциях потребителей. Гораздо более эффективным решением является использование прогностического моделирования для сбора всех данных об окружающей среде и ситуации для прогнозирования будущих тенденций. Еще одно популярное приложение — применение прогнозного моделирования к прогнозному обслуживанию для мониторинга операций производственных машин и оборудования. Кроме того, он может прогнозировать, когда машина нуждается в техническом обслуживании, чтобы позаботиться о ней заранее, прежде чем поломки вызовут незапланированные простои.

2. Освободите рабочую силу и устраните человеческие ошибки с помощью классификации и категоризации

Классификация и категоризация — это основные задачи, которые требуются в каждой отрасли, такие как классификация продуктов, классификация клиентов, классификация данных и классификация производственного оборудования. Несмотря на то, что работа кажется простой, она отнимает много времени. Он съедает время сотрудников и, что самое главное, подвержен ошибкам. Применение технологий обработки данных и моделей глубокого обучения для автоматической организации и анализа фрагментированных данных — убедительный выбор. Мы можем обучать модели изучению характеристик каждого типа данных, а также автоматически классифицировать и систематизировать все входные данные. Это решение сэкономит рабочее время и уменьшит трудозатраты персонала, чтобы высвободить сотрудников для выполнения дополнительных задач.

Модель просматривает все доступные данные и упорядочивает их по категориям по мере обучения. Глубокое обучение хорошо работает с фрагментированными данными в различных форматах, например с отдельными данными о клиентах в форме электронной почты, документа, изображения, видео, текста и голосовой почты. Даже в различных форматах модель глубокого обучения способна организовать все типы данных, используя гораздо меньше времени, чем люди. Кроме того, модель классификации данных может быть более полезной, чем вы думаете. Например, НАСА использовало этот тип модели для обнаружения и классификации фотографий объектов в космосе, чтобы получить захватывающее представление о Вселенной.

3. Обнаружение каждого выброса с помощью обнаружения аномалий

Еще одна возможность данных и моделей — обнаружение аномалий в больших наборах данных, которые обычно могут ускользнуть от нашего взгляда. Однако модель обнаружения аномалий может обнаруживать все, независимо от того, насколько малы эти аномалии. Особенно с большими наборами данных в сегодняшнюю эпоху больших данных модель обнаружения аномалий была бы еще более полезной, потому что точное выполнение задач выходит далеко за рамки возможностей человека.

Эта модель может применяться в различных отраслях, особенно в отраслях, требующих высокой безопасности, таких как финансы или банковское дело. Модель, например, обнаруживает необычное поведение клиентов в отношении расходов, чтобы определить, была ли взломана информация их кредитной карты, и приостанавливает действие карты до того, как будет нанесен ущерб. American Express, поставщик кредитных карт, также использует модель для круглосуточного мониторинга в режиме реального времени. Кроме того, в индустрии кибербезопасности этот тип модели можно использовать для обнаружения аномалий в системе для своевременного предотвращения атак. Кроме того, модель обнаружения аномалий может быть применена к общему анализу данных для обнаружения и организации несовпадающих данных для повышения точности анализа.

4. Предложите правильную рекомендацию и произведите впечатление на клиентов рекомендациями и персонализацией

Ключевой задачей различных отраслей, связанных с продажей товаров и услуг клиентам, является удовлетворение потребителей нашими предложениями. Это означает представление нужного продукта в нужное время. Эта проблема часто возникает в сфере розничной торговли, будь то ширпотреб, мода или красота, техника для дома и сада. Это взаимный вызов для всех отраслей, вовлеченных в прямые продажи потребителю.

В дополнение к решению этой проблемы технологии данных также подняли рекомендации и представление продуктов и услуг на новый уровень с помощью конкретных, персонализированных рекомендаций, основанных на потребностях каждого клиента. Эти рекомендации потребуют много времени и средств, и их нельзя будет достаточно персонализировать без помощи технологий. Теперь мы можем автоматизировать задачу, импортируя большие наборы данных в модели машинного обучения, чтобы создать модель рекомендаций и персонализации. Модель будет анализировать историю покупок и связь каждого клиента для создания профилей клиентов. Затем он будет группировать клиентов со схожими профилями и предпочтениями и предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам и рекламным акциям или отправлять рекламные сообщения, предназначенные для отдельных клиентов, в нужный момент, чтобы стимулировать решения о покупке.

Помимо розничной торговли и платформ электронной коммерции, крупные поставщики потоковых услуг, такие как Netflix, также используют эту модель, чтобы рекомендовать контент зрителям. Даже здравоохранение и медицинская промышленность также могут использовать эту модель для анализа и рекомендации индивидуального лечения и ухода для отдельных пациентов. Эта модель предоставляет еще более эксклюзивные услуги, которые улучшают качество обслуживания клиентов и их впечатление о брендах во всех отраслях.

Основные возможности технологий обработки данных расширяют возможности операций и применимы ко всем отраслям. Но чтобы иметь возможность использовать данные в полной мере и применять модели машинного обучения для улучшения операций, предприятиям необходима надежная инфраструктура данных.

Здесь, в Sertis, мы являемся поставщиком решений для данных, который поможет вам с нуля с инфраструктурой данных, подготовкой данных, разработкой базы данных и системой обработки данных, чтобы максимально использовать данные. Мы также предоставляем интеллектуальное моделирование машинного обучения, чтобы помочь вам получить точную и практическую информацию о данных. Начните сегодня и быстро развивайтесь вместе с нами.

Узнайте больше о решениях для данных Sertis на странице: https://www.sertiscorp.com/services

Автор: Сертис

Первоначально опубликовано наhttps://www.sertiscorp.com/