Top 12 data science-toepassingen die 2021 vormgeven

Data science is een multidiscipplinaire vakgebruik die wetenschappelijke technieken en computationele algoritmes gebruikt om waardevolle inzichten en kennis te verkrijgen uit gestructureerde en ongestructureerde data.

Het omvat wiskunde, statistiek, statistische modellering, informatica, databasetechnologieën, programmeren, voorspellende analytics, signaalverwerking, kunstmatige intelligentie, machine learning, neurale netwerken, en nog veel meer geavanceerde processen.

Data science is een van de snelst opkomende velden van de 21e eeuw geworden. De toepassingsgebieden zijn zeer breed en uitgebreid.

Vandaag de dag werken meer dan 1000 organisaties en private faciliteiten individueel en samenwerkend aan sommige van de meest uitdagende maatschappelijke problemen. De voordelen van hun onderzoek zijn onmetelijk.

Laten we dieper induiken en ontdekken wat de meest voorkomende toepassingen van data science zijn.

12. Luchtvaartoperatiemanagement

Evalueer passagiersvraag over verschillende routes en verhoog winst per zitplaats

Bedrijven als EasyJet en Southwest Airlines hebben operationele uitdagingen omgezet in succesvolle data science use cases.

De ultieme voordelen van het integreren van data science in de luchtvaartindustrie omvatten accurate reacties op huidige en toekomstige marktvraag, verbeterde routeplanning, betere inkomstenbeheer en het implementeren van winstgevende marketingstrategieën zoals klantloyaliteitsprogramma's.

Met data science kunnen luchtvaartmaatschappijen hun prijsstrategie verbeteren en voorraad beheren. Velen hebben met succes winst per zitplaats met meer dan 20 procent verhoogd. Sommige carriers analyseren ook miljarden zoekopdrachten op hun website elk jaar om optimale routes en vluchttijden te bepalen.

11. Intentie-analyse

Stelt bedrijven in staat klantgerichter te zijn

U bent misschien bekend met de term 'sentimentanalyse'. Het is een methode om een bericht te analyseren en te beslissen of de onderliggende sentiment negatief, positief of neutraal is. Intentie-analyse gaat een stap verder door de intentie van de gebruiker achter een bericht te analyseren en te bepalen of het betrekking heeft op een klacht, suggestie, vraag, mening of nieuws.

Intentie-analysesystemen combineren machine learning met diverse analytics-functies, variërend van low-level tokenisatie en syntaxisanalyse tot high-level sentimentanalyse.

Overweeg het voorbeeld van sociale posts die verschillende intenties tonen voor een smartphone:

• "Heeft het een OLED-scherm?" – een vraag
• "Het had een 5000mAh-batterij kunnen gebruiken in plaats van 4200mAh" – een suggestie
• "De camerakwaliteit is niet goed" – feedback

Data science kan het patroon van de intenties identificeren. Het stelt bedrijven in staat klantgerichter te zijn, vooral in gebieden zoals sales en klantenservice. Van feedback verwerken tot het aanpakken van grote hoeveelheden vragen en het bieden van gepersonaliseerde service, kan intentie-analyse een sleutelhulpmiddel zijn. Het kan ook gebruikt worden om spam te detecteren zoals ongeldige e-mails, berichten en telefoontjes.

10. Detecteren van financiële fraude

Inconsistenties in transacties opsporen

Fraude met creditcardtransacties, inkomstenbelasting-aangiften, verzekeringsclaims, etc., zijn grote zorgen voor bedrijven en overheden. Er is geen specifieke software of algoritme dat voor alle soorten fraude in alle industrieën werkt. De kenmerken van het probleem verschillen in elke situatie.

Daarom is elk data science-tool anders ontworpen om inconsistenties binnen het domein van elke industrie te detecteren. Sommige van deze tools behandelen fraudedetectie als een gesuperviseerd classificatieprobleem, en sommige hebben hun eigen manier van aanpak, zoals clusteranalyse, tijdreeksanalyse, breakpoint-analyse, real-time monitoring van transacties, etc.

Verschillende methoden voor het detecteren van verschillende soorten fraude:

• Neurale netwerken worden gebruikt om financiële statement-fraude te detecteren.
• Bayesiaanse leerende neurale netwerken kunnen efficiënt medische verzekeringsfraude, telecommunicatie-fraude en frauduleuze transacties via creditcards detecteren.
• De link-analysetechniek gebruikt record linkage en sociale netwerkmethoden om relaties te vinden tussen bekende fraudeurs en andere individuen.
• Onbeheerde machine learning-algoritmen worden gebruikt om nieuwe typen fraude te identificeren.

9. Real-time route-optimalisatie

Afstand en reiskosten minimaliseren

Door de kracht van data science en applied engineering kunnen we reistijden tussen twee locaties nauwkeurig voorspellen.

Stel dat een bezorgbedrijf 1.000 verkooproutes heeft, 50 winkels en een sterke klantenbasis van 50.000. Het doel is om pakketten aan alle klanten zo snel mogelijk te bezorgen terwijl minder afstand wordt afgelegd. Dit is een NP-hard probleem.

Het bedrijf kan een driedimensionale benadering en geavanceerde routeplanning-algoritmen gebruiken om de uitdaging met grote precisie op te lossen. Deze data science-algoritmen kaarten locaties in nabijheid en creëren subsets voor bezorgpunten die dichter bij elkaar liggen.

De meeste bedrijven gebruiken branch-and-bound of dynamische programmering en genetische algoritmen om state-of-the-art oplossingen te verkrijgen. Het helpt hen om aanzienlijke operationele kosten te besparen door het aantal bezorgvoertuigen te verminderen zonder pakketjes te vertragen.

8. Criminaliteitsanalyse

Crimineel kaart en analyse van criminaliteit in Spanje

Oplossen van misdaadzaken sneller en toekomstige criminele activiteiten op specifieke locaties voorspellen

Criminaliteitsanalyse kan gezien worden als een tak van analytics die betrekking heeft op het gebruik van statistische tools en technieken om diverse data te onderzoeken om misdaden sneller op te lossen en misdaden te voorspellen die in de toekomst kunnen gebeuren op basis van eerdere gebeurtenissen.

Dit omvat het analyseren van interne politie-operaties, slachtoffers van misdaad, onorde en kwaliteit van leven-kwesties. De inzichten (ongextraheerd met data science) kunnen gebruikt worden voor patrouilleeractiviteiten, misdadipreventie, criminieel onderzoek en vervolging, en evaluatie van politie-inspanningen.

Moderne tools bieden een framework voor het visualiseren van misdaadnetwerken en het onderzoeken ervan met verschillende machine learning-technieken met behulp van Google Maps en diverse R-pakketten.

7. Gerichte advertering

Advertenties tonen aan de juiste doelgroep om klantverwervingskosten te verlagen

Goede advertering is altijd een van de belangrijkste redenen achter het succes van een bedrijf. Maar het gaat niet alleen om het promoten van het product met een vinnige slogan; het gaat ook om het leveren van het bericht aan de juiste mensen op het juiste moment en in de juiste context.

Data science is cruciaal geworden voor advertisers en marketeers, die duizenden signalen in real-time moeten analyseren en advertenties aan de juiste doelgroep op de juiste momenten moeten leveren. Machine learning is ook essentieel om het verleden gedrag van de gebruiker te analyseren (sitebezoeken, zoekopdrachten, aankopen).

Hoer meer data u hebt, hoe beter het targetingsresultaat dat u zult bereiken. Hieronder zijn de use cases van gerichte advertering:

• Visuele merchandising: is een marketingpraktijk in de detailhandel die betrekking heeft op het optimaliseren van de presentatie van producten en diensten. Het omvat verlichting, kleurcombinaties, creatieve visuele displays en andere elementen om klantaandacht te trekken.
• Programmatische advertering: gedefinieerd als de geautomatiseerde inkoop en verkoop van online advertentieruimte. Het stelt merken of bureaus in staat om ad-impressies op publisher-websites of applicaties binnen milliseconden te kopen via een gesofisticeerd ecosysteem.
• Slimme bieden: is een subset van geautomatiseerde biedstrategieën die machine learning gebruiken om advertenties te optimaliseren voor een hogere conversiewaarde elke keer dat het biedproces plaatsvindt.

6. Geavanceerde herkenning van afbeeldingen

Patronen herkennen en onderscheiden tussen meerdere afbeeldingssets

Moderne data science-software kan menselijke gezichten nauwkeurig herkennen en matchen tegen alle beschikbare afbeeldingen in de database. Het is slim genoeg om specifieke patronen te herkennen, zij het gezichtsuitdrukkingen of textuur. Sommige programma's zijn ontworpen om data te verzamelen uit complexe diagrammen en/of handgeschreven tekst te herkennen.

Naast gezichtsherkenning kunnen data science-tools machine learning-methoden gebruiken om objecten te detecteren die in een cameraframe gevangen zijn. Ze kunnen vormen, kleuren detecteren en zelfs de afmetingen van alle objecten in real-time meten, wat gebruikers gedetailleerde inzichten geeft in de inhoud van de afbeelding.

Zowel beeldherkenning als objectdetectie worden in diverse velden gebruikt, variërend van slimme fotobibliotheken en gerichte advertering tot toegankelijkheid voor visueel gehandicapten en verbeterde onderzoekspossibiliteiten. Tech-reuzen zoals Microsoft en Google investeren zwaar in beeldherkenning-onderzoek en gerelateerde toepassingen.

5. Gameontwikkeling

Spelerservaring, betrokkenheidsstrategie en omzet verbeteren

Er zijn twee belangrijke elementen die een game succesvol maken: verhaal en graphics. Ze houden spelers betrokken en geïnteresseerd in spelen.

De data die in een game wordt verzameld, kan op veel verschillende manieren gebruikt worden. Bijvoorbeeld, veel bedrijven gebruiken gaming analytics om specifieke kennis te verkrijgen over wat spelers willen, hoeveel tijd ze aan elke fase besteden, en welk deel ze het meest genoten hebben.

Data science wordt gebruikt om modellen te creëren, machine learning-algoritmen te versterken, en optimalisatiepunten en trends te identificeren om de gaming-ervaring te verbeteren. Het stelt developers in staat om nieuwe gameconcepten, verhalen en interactieve scenario's te bedenken met behulp van de eerder verkregen data.

4. Productie

Afbeeldingscredit: intellipaat

Vergemakkelijkt preventief onderhoud en foutvoorspelling

De manier waarop data science in de productie gebruikt wordt, is op bepaalde manieren uniek. Dit komt doordat er veel verschillende typen productie-eenheden zijn, en elk heeft andere vereisten.

Data science wordt primair gebruikt om waardevolle informatie uit productieprocessen te halen. Deze informatie kan bedrijven helpen winst te maximaliseren, risico's te minimaliseren en productiviteit te analyseren.

Bijvoorbeeld, Raytheon Technologies Corporation gebruikt een software-oplossing genaamd Manufacturing Execution Systems die fabrieksvloerdata verzamelt en evalueert. Door hun data te analyseren, ontdekten ze dat een schroef in een van de modules 13 keer gedraaid moest worden. Als het maar 10 of 12 keer gedraaid werd, knipperde het systeem een fout en stopte de installatie.

Wanneer de informatie goed geanalyseerd wordt, kan deze gebruikt worden om:

• Machine-foutkansen te schatten
• Energie-inefficiënte componenten te identificeren
• Voorraadbheer te stroomlijnen
• Fabrieksvloerruimte te optimaliseren

Bedrijven als GM en Ford evalueren enorme hoeveelheden data – inclusief alle interne en externe bronnen, van sensoren en processors tot materiaalkwaliteit en prestaties – om productietijden te verbeteren, energiekosten te minimaliseren en winst te maximaliseren.

3. Genomisch onderzoek

Helpt ons de menselijke gezondheid en ziekte beter te begrijpen

De afgelopen decennium zijn biomedische onderzoeksprojecten en grootschalige samenwerkingen snel gegroeid. Als gevolg worden elk jaar enorme hoeveelheden genomische data (2.000 tot 40.000 petabytes) gegenereerd.

Data science stelt bio-informatici en genetici in staat om praktische inzichten te halen uit dergelijke enorme en gecompliceerde datasets, zodat ze begrijpen hoe verschillen in DNA de menselijke gezondheid en ziekte beïnvloeden.

Ze gebruiken data science-tools, zoals aligners, om de locatie van individuele componenten van de DNA-sequentie te analyseren. Het softwareprogramma identificeert de locaties waar een specifieke menselijke genoomsequentie afwijkt van andere menselijke genoomsequenties.

Deze genomische verschillen kunnen variëren. Het kan zo klein zijn als een enkele DNA-letter of zo groot als chromosomale afwijkingen. Door dergelijke verschillen te analyseren, kunnen onderzoekers uitvinden wat precies veelvoorkomende ziekten, kankers en zeldzame aandoeningen veroorzaakt.

Lees ook: 15 beste testdatageneratietools

2. Onderwijs

Prestaties van studenten en lesmethoden verbeteren

Data science heeft de capaciteit om de onderwijssector te revolutioneren. Het kan leraren helpen adaptieve leertechnieken toe te passen die erop gericht zijn effectieve en aangepaste leerpaden te bieden om elke student te betrekken.

Verscheidene machine learning-algoritmen, zoals beslissingsbomen, logistische regressie en random forest, worden al voor dit doel gebruikt.

Data science stelt administrators ook in staat om de activiteiten en lesmethoden van leraren te analyseren. Het biedt waardevolle informatie die de sterke en zwakke punten van faculteiten toont. Dit kan leraren helpen zich te verbeteren en de meest effectieve lesmethodologieën te identificeren.

De Universiteit van Nevada heeft data science-methoden aangepast voor het analyseren van studentendata en het voorspellen van hun prestaties. Een ander voorbeeld is de Universiteit van Florida, die diverse technieken gebruikt om patronen en trends te identificeren om een aangepaste studentenervaring te bieden.

Lees ook: 4 verschillende typen data [met voorbeelden]

1. Ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen

Data science verhoogt de efficiëntie van het gehele R&D-proces

De combinatie van geavanceerde analytics en rekenkracht maakt data science een kritische kern-discipline in farmaceutisch onderzoek.

De integratie van kunstmatige intelligentie en machine learning-technieken in geneesmiddelenontdekking heeft de tijd aanzienlijk verkort en de efficiëntie van het gehele R&D-proces verhoogd.

Geavanceerde tools, zoals de DeepPurpose-toolkit, zijn gebruikt om meer dan 50 modellen voor Drug-Target Interaction (DTI)-voorspelling ontgrendeld, een basisopdracht in geneesmiddelenontdekking. DeepPurpose vergemakkelijkt ook een eenvoudige interface voor virtuele screening en herbestemming van geneesmiddelen.

Data science-oplossingen ontwikkeld door Cognizant hebben verschillende farmaceutische bedrijven geholpen het arbeidszame proces van kruisverwijzing van klinische onderzoeken op kankergeneesmiddelen te verbeteren.

Lees ook: 13 beste data science-tools om te gebruiken

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen data analytics en data science?

Terwijl data analytics zich richt op het bekijken van historische records in context, richt data science zich op het creëren van voorspellende modellen die kunnen voorspellen of analyseren wat er als volgt komt.

Bijvoorbeeld, een data-analist kan big data synthetiseren om vragen te beantwoorden als "welk product genereerde de meeste winst vorige herfst?" De data scientist kan daarentegen machine learning-methoden gebruiken om feedback en klantgedrag te analyseren en voorspellen welke producten en diensten dit jaar beter zullen presteren.

Lees ook: 13 beste rapportagetools en software [Gratis & Betaald]

Hoeveel verdienen data scientists?

Volgens het US Bureau of Labor Statistics is het gemiddelde salaris van data scientists $111.000 per jaar. Ervaren data scientists (manager-niveau professionals) verdienen tot $250.000 per jaar.

Californië, Texas, New York, Illinois en Washington zijn de staten met de hoogste indiensniveau in data scientists en wiskundige wetenschapsberoepen.

Wat is de toekomst van data science-platforms?

De adoptie van data science-platforms neemt significant toe. Het biedt flexibiliteit aan open-source programma's en schaalbaarheid van computerbronnen. Bovendien kan het gemakkelijk afgestemd worden op talloze data-architecturen.

Volgens het Grand View Research-rapport zal de wereldwijde data science-platform marktomvang $26 miljard bereiken in 2027, met een CAGR van 26,9%. Voortgang in kunstmatige intelligentie en neurale netwerken zal de sleutelfactor zijn achter deze fenomentale groei.