10 DIGITAL TRANSFORMATION
10 ỨNG DỤNG KHOA HỌC DỮ LIỆU HÀNG ĐẦU
1) Chăm sóc sức khỏe:
Kể từ khi COVID-19 được Tổ chức Y tế Thế giới ( WHO ) tuyên bố là đại dịch vào tháng 3 năm 2020, dữ liệu về các ca bệnh và nhiễm trùng do các chính phủ trên toàn thế giới công bố, cùng với dữ liệu do WHO và LHQ công bố, đã được sử dụng thành công để theo dõi và theo dõi sự lây lan của dịch bệnh và tinh chỉnh các phương pháp tiếp cận để chống lại căn bệnh một cách an toàn.
Nó đã cải thiện đáng kể việc truy tìm liên hệ ở các quốc gia như Hàn Quốc và đã giúp các chính phủ thiết lập mạng lưới phân tích sự lây nhiễm và cảnh báo cho người dân về các trường hợp vi rút có thể xảy ra. Họ đã giúp làm chậm sự lây lan của vi rút.
Một ứng dụng quan trọng khác đã ra mắt ở Nhật Bản, nơi khoa học dữ liệu đang được sử dụng để xác định các tế bào ung thư ở bệnh nhân để chống lại chúng tốt hơn mà không gây hại cho các tế bào khỏe mạnh.
2) Lập kế hoạch các tuyến đường hàng không:
Ngành hàng không là một trong những ngành sử dụng nhiều tiền nhất trên thế giới. Đây cũng là một trong những ngành rủi ro nhất hiện đang tồn tại, nơi mỗi lỗi đều dẫn đến các trường hợp sống hoặc chết và tỷ suất lợi nhuận luôn mỏng.
Với giá nhiên liệu tăng mỗi ngày, cùng với sự cạnh tranh gay gắt đang tồn tại, mỗi đồng rupee đều có giá trị. Để đảm bảo chi phí hoạt động của máy bay được giữ ở mức hợp lý, các hãng hàng không sử dụng khoa học dữ liệu để dự đoán đường bay tối ưu, điều kiện thời tiết, sự chậm trễ chuyến bay, thay đổi giá chỗ ngồi và thời gian đến đích vài giờ trước khi máy bay rời đường băng.
Họ cũng sử dụng khoa học dữ liệu để tìm loại máy bay nào sẽ sử dụng dựa trên mức tiêu thụ nhiên liệu và sức chứa của hành khách trên mỗi chuyến bay và loại máy bay nào sẽ mua trong tương lai.
Hơn nữa, tare cũng được sử dụng để đảm bảo trải nghiệm tốt nhất của khách hàng và giảm chi phí vận hành và bảo dưỡng phi hành đoàn và máy bay.
3) Dự báo và phân tích thời tiết:
Các cơ quan khí tượng trên thế giới sử dụng phân tích dữ liệu để dự đoán các cơn bão, lũ lụt và mưa sẽ diễn ra hàng giờ hoặc hàng tuần trước khi chúng xảy ra. Những dự đoán này có tác động rất lớn đến nền kinh tế của các khu vực ven biển như nghề cá, vận tải biển và chuyển động của máy bay.
Tại Ấn Độ, Cục Khí tượng Ấn Độ sử dụng khoa học dữ liệu để dự đoán lốc xoáy và bão ở Vịnh Bengal hàng năm trong mùa gió mùa để vạch ra các quy trình sơ tán và đưa ra các cảnh báo trước. Hàng năm, gần 12 vạn người phải sơ tán khỏi nhà của họ ở Odisha, Andhra Pradesh và Tây Bengal trong các mùa bão, dẫn đến hàng vạn sinh mạng được cứu sống.
4) Quảng cáo Nhắm mục tiêu:
Những gã khổng lồ về phần mềm và truyền thông xã hội như Facebook, Google và Twitter sử dụng khoa học dữ liệu để đăng quảng cáo được nhắm mục tiêu cho người dùng nhằm tăng doanh thu quảng cáo của họ. Họ sử dụng các đặc điểm của người dùng cụ thể mà nhà quảng cáo đang tìm kiếm và ghi lại các tương tác của người dùng với các bài đăng khác nhau để nhắm mục tiêu họ bằng các quảng cáo dựa trên dữ liệu đó.
Năm ngoái, số tiền mà các công ty chi cho các quảng cáo được nhắm mục tiêu đã tăng lên gần 70 tỷ đô la trên toàn thế giới, vì chúng được tiết lộ sẽ làm tăng người tiêu dùng nhấp vào chúng thường xuyên hơn 2,68 lần so với quảng cáo thông thường.
Với việc internet đóng một vai trò lớn hơn trong cuộc sống của mọi người, mức tiêu thụ phương tiện kỹ thuật số sẽ chỉ tăng lên và đặt cược tốt là các quảng cáo được nhắm mục tiêu cũng sẽ tăng lên.
5) Ngân hàng:
Việc sử dụng khoa học dữ liệu trong ngân hàng hầu hết liên quan đến bảo mật và phát hiện gian lận. Các giao dịch đi chệch khỏi một bộ quy tắc tiêu chuẩn có thể bị gắn cờ một cách đáng ngờ và được gửi đến người giám sát mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.
Khoa học dữ liệu cũng đang được sử dụng để ngăn chặn rửa tiền và tài trợ cho khủng bố bằng cách đưa vào danh sách đen các giao dịch đáng ngờ và truy tìm chúng để báo cáo với chính quyền.
6) Thương mại điện tử:
Các công ty thương mại điện tử khổng lồ như Flipkart và Amazon sử dụng khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu để cải thiện sản phẩm được hiển thị cho khách hàng của họ. Họ cố gắng hiển thị các nhu cầu của khách hàng mà không cần họ phải tìm kiếm chúng một cách riêng lẻ. Một ví dụ lớn là tính năng 'thường được mua cùng nhau', hiển thị các mặt hàng mà khách hàng khác thường mua cùng với mặt hàng hiện tại mà khách hàng đã bỏ vào giỏ hàng của họ.
Amazon cố gắng xây dựng hồ sơ của khách hàng dựa trên việc mua hàng của họ và đề xuất các mặt hàng cho họ dựa trên lịch sử của họ. Tất cả điều này được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu.
Thương mại điện tử cũng là một trong những lĩnh vực trả lương cao nhất cho các kỹ sư dữ liệu, nơi mức lương khởi điểm của các công việc tốt thường bắt đầu ở mức cao hơn từ ₹ 8,00,000.
7) Giao thông vận tải:
Thành tựu quan trọng nhất sử dụng khoa học dữ liệu trong lĩnh vực giao thông vận tải là sự phát triển của ô tô / phương tiện tự lái hoặc không người lái. Với sự kết hợp của khoa học dữ liệu với công nghệ Internet of Things (IoT), các máy tính được cố định để thay thế trình điều khiển của con người trong ô tô, xe tải và nhiều phương tiện giao thông khác. Các thuật toán đã được phát triển cho phép những phương tiện này nhận ra tín hiệu giao thông, biển báo, vạch cắt ngang, các vật thể như nón giao thông, v.v. Các thuật toán này cũng cho phép chiếc xe học hỏi từ chúng. Công việc của nhà khoa học dữ liệu ở đây là thiết kế các thuật toán sao cho dữ liệu cần thiết được thu thập được phân loại đúng cách để tối ưu hóa hiệu suất của xe tốt hơn.
Khoa học dữ liệu hiện đang được sử dụng để dự đoán mức tiêu thụ nhiên liệu của xe trên các địa hình và nhiệt độ khác nhau, cùng với dự đoán hành vi của người lái xe và giao thông. Khoa học dữ liệu đang được sử dụng rộng rãi để xác định các chướng ngại vật trên đường nhằm ngăn ngừa tai nạn.
Các công ty tổng hợp taxi trực tuyến như Ola và Uber đang sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích hồ sơ hành khách và tài xế, đồng thời so khớp chúng tốt hơn để đảm bảo chuyến đi suôn sẻ. Họ cũng sử dụng nó để tiết kiệm nhiên liệu và thời gian, tăng lợi nhuận hơn nữa trong ngành thâm dụng tiền mặt.
Giáo dục:
Khoa học dữ liệu đang được sử dụng trong giáo dục để đánh giá kết quả hoạt động của học sinh và hướng dẫn chúng cải thiện những điểm yếu trong học tập của mình. Chúng cũng được sử dụng để ghép nối chúng với những người hướng dẫn có thể đặc biệt giúp đỡ chúng trong lĩnh vực học thuật và phi học thuật, đồng thời điều chỉnh tài liệu khóa học dựa trên sự thoải mái của học sinh.
Các trường đại học cũng sử dụng chúng để đổi mới chương trình giảng dạy của họ và xem những khóa học nào được sinh viên yêu thích hơn để đầu tư cho phù hợp.
9) Sản xuất:
Khoa học dữ liệu đang được sử dụng rộng rãi trong sản xuất để tăng thông lượng và quản lý hiệu quả nguyên liệu thô. Điều này có thể được thực hiện bằng cách dự đoán sự lãng phí và đảm bảo cung cấp đầy đủ và kịp thời nguyên liệu thô. Các công việc đơn điệu đang được tự động hóa với tốc độ nhanh chóng và khoa học dữ liệu đang được sử dụng để cải thiện công việc của máy móc, đặc biệt là những công việc liên quan đến sản xuất chính xác và robot tự động.
Với những cải tiến trong lĩnh vực tự động hóa và khoa học dữ liệu, các quy trình như in 3D, xử lý hàng loạt và sản xuất lặp đi lặp lại đã có những cải tiến khổng lồ, dẫn đến sự gia tăng thông lượng trong toàn ngành.
10) Trò chơi:
Khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi để cải thiện thiết kế và lối chơi của trò chơi. Các kịch bản phức tạp và lối chơi tương tác được cải thiện là kết quả trực tiếp của việc tạo các cấp độ bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu.
Trong trò chơi trực tuyến, công ty sử dụng khoa học dữ liệu để tạo hồ sơ của người dùng và sử dụng chúng để ghép nối với nhau trong các giải đấu. Các thành tích như vượt qua các cấp và các nhiệm vụ đã hoàn thành được sử dụng làm dữ liệu để lập hồ sơ.
PHẦN KẾT LUẬN:
Tóm lại, khoa học dữ liệu là một công nghệ phát triển nhanh chóng được tìm thấy trong nhiều lĩnh vực quan trọng và thương mại, không có dấu hiệu chậm lại. Dữ liệu được cho là của tương lai, và các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học sẽ được trả lương rất cao khi các ứng dụng của công nghệ ngày càng phát triển.
Các công ty và chính phủ đang nhận ra sự cần thiết phải kết hợp khoa học dữ liệu vào công việc của họ và không ngại trả nhiều tiền để đầu tư vào công nghệ và nhân lực thúc đẩy nó!
Cre: Sưu tầm
