Ontdek de uitdagingen in uw sector en hoe wij kunnen helpen
Data Wetenschap biedt retailers een geweldige kans om voordeel te halen uit de klant data die ze bezitten en deze om te zetten in bruikbare inzichten die uiteindelijk de omzet zullen verhogen. Enkele use cases zijn:
Recommendation engines
Augmented Reality
Gepersonaliseerde Marketing
Prijs Optimalisatie
Intelligente cross-selling en upselling
Voorraadbeheer
Trends voorspellen via sociale media
Beheer van onroerend goed
Voorspelling van de "Customer lifetime value
Het toepassen van data wetenschapstechnologieën zoals AI, NLP en machine learning-algoritmen kan banken helpen op verschillende gebieden, zoals fraudedetectie, risicobeheer, klantsentimentanalyse en gepersonaliseerde marketing.
Data wetenschap ontwricht de banksector als nooit tevoren. Banken zitten op stapels data en het benutten van de volumes van data helpt banken op verschillende manieren, van procesautomatisering en procesverbeteringen tot het verkennen van nieuwe leveringsmodellen en het introduceren van nieuwe services. Use cases voor banken:
Recommendation engines
Augmented Reality
Gepersonaliseerde Marketing
Prijs Optimalisatie
Intelligente cross-selling en upselling
Voorraadbeheer
Trends voorspellen via sociale media
Beheer van onroerend goed
Voorspelling van de "Customer lifetime value
De productie-industrie ondergaat een enorme transformatie die wordt ondersteund door het huidige digitale tijdperk dat een grotere flexibiliteit vereist voor klanten, zakenpartners en leveranciers. De toenemende schaal en snelheid kunnen een uitdaging vormen voor fabrikanten, en dit is waar data wetenschap om de hoek komt kijken. Hier volgt een lijst met de belangrijkste toepassingen van data wetenschap in de productiesector:
Voorspellende analyses of real-time Data van prestaties en kwaliteit
Preventief onderhoud en foutvoorspelling
Prijs Optimalisatie
Automatisering en robotisering in de slimme fabriek
Optimalisering van de toeleveringsketen
Productontwerp en -ontwikkeling
Voorraadbeheer en vraagvoorspelling
Efficiëntie en computervisietoepassingen
Big data is ontwikkeld om verschillende data sets te analyseren op een schaal die de capaciteit van de meeste data warehouses te boven gaat. Big data analytics zijn echter alleen waardevol als de big data use cases goed gedefinieerd zijn. Als je duidelijk kunt bepalen naar welke informatie je op zoek bent en welke data bronnen het meest geschikt zijn om het juiste inzicht te verschaffen, kan big data zeer waardevol zijn. En geen enkele groep heeft meer behoefte aan big data analytics dan de publieke sector. Enkele use cases voor de publieke sector:
weerpatronen
sociaal services
regelnaleving
Gezondheidssector
slimme bewaking
rechtshandhaving
onderwijs
infrastructuur
In de loop der tijd heeft de wetenschap data haar grote waarde en efficiëntie bewezen. Data wetenschappers vinden steeds meer nieuwe manieren om grote data oplossingen in het dagelijks leven te implementeren. Tegenwoordig is data een brandstof die nodig is voor een succesvol bedrijf.
Telecommunicatiebedrijven zijn geen uitzondering. Door deze omstandigheden kunnen ze het zich niet veroorloven om geen gebruik te maken van data wetenschap. Binnen de telecomindustrie worden data wetenschappelijke toepassingen op grote schaal gebruikt om de activiteiten te stroomlijnen, de winst te maximaliseren, effectieve marketing- en bedrijfsstrategieën op te stellen, data te visualiseren, data overdracht uit te voeren en voor vele andere zaken. De belangrijkste activiteiten van de bedrijven in de telecommunicatiesector zijn sterk gerelateerd aan data overdracht, uitwisseling en invoer.Enkele use cases voor de telecomsector:
preventie van klantenverloop
voorspelling van levensduurwaarde
netwerkbeheer en -optimalisatie
aanbevelingsmotoren
analyse van het sentiment van klanten
klantsegmentering
