12 meest voorkomende datawetenschapstoepassingen in 2021

Datawetenschap is een multidisciplinair vakgebied dat wetenschappelijke technieken en computationele algoritmen gebruikt om waardevolle inzichten en kennis te verzamelen uit gestructureerde en ongestructureerde gegevens.

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

Datawetenschap is een van de snelst opkomende gebieden van de 21e eeuw geworden. De toepassingsgebieden zijn zeer breed en uitgebreid.

Tegenwoordig werken meer dan 1000 organisaties en particuliere voorzieningen individueel en samen om enkele van de meest uitdagende problemen in de samenleving aan te pakken. De voordelen van hun onderzoek zijn onmetelijk.

Laten we dieper graven en enkele van de meest voorkomende toepassingen van datawetenschap ontdekken.

12. Beheer van luchtvaartactiviteiten

Evalueer de vraag van passagiers op verschillende routes en verhoog de winst per stoel

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

De ultieme voordelen van het integreren van datawetenschap in de luchtvaartindustrie zijn onder meer nauwkeurige antwoorden op huidige en toekomstige marktvragen, verbeterde planning van routes, beter inkomstenbeheer en het implementeren van winstgevende marketingstrategieën zoals klantloyaliteitsprogramma's.

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

11. Intentieanalyse

Hiermee kunnen bedrijven klantgerichter zijn 

U bent misschien bekend met de term 'sentimentanalyse'. Het is een methode om een ​​bericht te analyseren en te bepalen of het onderliggende sentiment negatief, positief of neutraal is. Intentieanalyse versnelt het proces 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.

Intent-analysesystemen combineren machine learning met verschillende analysefuncties, variërend van tokenisatie op laag niveau en syntaxisanalyse tot sentimentanalyse op hoog niveau.

Beschouw het voorbeeld van sociale berichten die verschillende intenties voor een smartphone laten zien.

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

Datawetenschap kan het patroon van de intenties identificeren. Het stelt bedrijven in staat klantgerichter te zijn, vooral op gebieden als verkoop en klantenondersteuning. Van het nemen van feedback tot het afhandelen van een groot aantal vragen en het aanbieden van een persoonlijke service, intentieanalyse kan een belangrijk hulpmiddel zijn. Het kan ook worden gebruikt om spam te detecteren, zoals ongeldige e-mails, berichten en telefoontjes.

10. Financiële fraude opsporen

Inconsistenties in transacties opsporen 

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

Elke datawetenschapstool is dus anders ontworpen om inconsistenties binnen het domein van elke branche te detecteren. Sommige van deze tools behandelen fraudedetectie als een gecontroleerd classificatieprobleem, en sommige hebben hun eigen manier om het probleem aan te pakken, zoals clusteranalyse, tijdreeksanalyse, breekpuntanalyse, realtime monitoring van transacties, enz.

Verschillende methoden voor het detecteren van verschillende soorten fraude: 

• Neurale netten worden gebruikt om fraude met financiële overzichten op te sporen.
• Bayesiaanse lerende neurale netwerken kunnen fraude met medische verzekeringen, telecommunicatiefraude en frauduleuze transacties met creditcards efficiënt detecteren.
• De linkanalysetechniek maakt gebruik van recordkoppelingen en sociale netwerkmethoden om relaties tussen bekende fraudeurs en andere individuen te vinden.
• Onbewaakte algoritmen voor machine learning worden gebruikt om nieuwe soorten fraude te identificeren.

9. Realtime route-optimalisatie

Beperk afstand en reiskosten 

Met behulp van de kracht van datawetenschap en toegepaste engineering kunnen we reistijden tussen twee locaties nauwkeurig voorspellen.

Stel dat een bezorgbedrijf 1.000 verkooproutes, 50 winkels en een sterk klantenbestand van 50.000 heeft. Het doel is om pakketten zo snel mogelijk bij alle klanten te bezorgen en minder afstand af te leggen. Dit is een NP-moeilijk probleem.

Het bedrijf kan een driedimensionale benadering en geavanceerde routemapping-algoritmen gebruiken om de uitdaging met grote precisie op te lossen. Deze datawetenschapsalgoritmen brengen locaties in de buurt in kaart en creëren subsets voor leveringspunten die dichter bij elkaar liggen.

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

8. Misdaadanalyse

Crimekaart en analyse van misdaad in Spanje 

Los misdaadzaken sneller op en voorspel toekomstige criminele activiteiten op specifieke locaties 

Misdaadanalyse kan worden gezien als een tak van analyse waarbij statistische hulpmiddelen en technieken worden gebruikt om verschillende gegevens te onderzoeken om de misdaad sneller op te lossen en misdaden te voorspellen die in de toekomst kunnen gebeuren op basis van gebeurtenissen in het verleden.

Dit omvat het analyseren van interne politieoperaties, slachtoffers van misdrijven, wanorde en problemen met de kwaliteit van leven. De inzichten (gewonnen met data science) kunnen worden gebruikt voor patrouilleactiviteiten, misdaadpreventie, strafrechtelijke opsporing en vervolging en de evaluatie van politie-inspanningen.

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

7. Doelgerichte advertenties

Geef advertenties weer aan de juiste doelgroep om de acquisitiekosten voor klanten te verlagen 

Goede reclame is altijd een van de belangrijkste redenen geweest voor het succes van het bedrijf. Maar het gaat niet alleen om het promoten van het product met een pakkende zin; het gaat ook om het overbrengen van de boodschap aan de juiste mensen op het juiste moment en in de juiste context.

Datawetenschap is van cruciaal belang geworden voor adverteerders en marketeers, die duizenden signalen in realtime moeten analyseren en advertenties op de juiste momenten aan de juiste doelgroep moeten leveren. Machine learning is ook essentieel om het gedrag van de gebruiker in het verleden te analyseren (sitebezoeken, zoekopdrachten, aankopen).

Hoe meer gegevens u heeft, hoe beter de targetingresultaten die u behaalt. Hieronder volgen de gebruiksscenario's van gerichte advertenties.

• Visual merchandising:is een marketingpraktijk in de detailhandel waarbij de presentatie van producten en diensten wordt geoptimaliseerd. Het gaat om verlichting, kleurencombinaties, creatieve visuele displays en andere elementen om de aandacht van de klant te trekken.
• Programmatic advertising:wordt gedefinieerd als het geautomatiseerd kopen en verkopen van online advertentieruimte. Het stelt merken of bureaus in staat om binnen milliseconden advertentievertoningen op websites of applicaties van uitgevers te kopen via een geavanceerd ecosysteem.
• Slim bieden:is een subset van geautomatiseerde biedstrategieën die machine learning gebruiken om advertenties te optimaliseren voor een hogere conversiewaarde telkens wanneer het biedproces plaatsvindt.

6. Geavanceerde beeldherkenning

Patronen herkennen en onderscheid maken tussen meerdere afbeeldingensets

Moderne datawetenschapssoftware kan menselijke gezichten nauwkeurig herkennen en vergelijken met alle afbeeldingen in de database. Het is slim genoeg om speciale patronen te herkennen, of het nu gezichtsuitdrukkingen of textuur zijn. Sommige programma's zijn ontworpen om gegevens uit complexe diagrammen te verzamelen en/of handgeschreven tekst te herkennen.

Naast gezichtsherkenning kunnen datawetenschapstools gebruikmaken van machine learning-methoden om objecten te detecteren die zijn vastgelegd in een cameraframe. Ze kunnen vormen en kleuren detecteren en zelfs de afmetingen van alle objecten in realtime meten, waardoor gebruikers gedetailleerde inzichten krijgen in de inhoud van de afbeelding.

Zowel beeldherkenning als objectdetectie worden op verschillende gebieden gebruikt, variërend van slimme fotobibliotheken en gerichte advertenties tot toegankelijkheid voor slechtzienden en verbeterde onderzoekscapaciteiten. Techreuzen, zoals Microsoft en Google, investeren fors in onderzoek naar beeldherkenning en aanverwante toepassingen.

5. Spelontwikkeling

Verbeter de ervaring, betrokkenheidsstrategie en opbrengst van spelers 

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

De gegevens die in een game worden verzameld, kunnen op veel verschillende manieren worden gebruikt. Veel bedrijven gebruiken bijvoorbeeld gaming-analyse om specifieke kennis te verkrijgen van wat spelers willen, hoeveel tijd ze aan elke fase hebben besteed en welk onderdeel ze het leukst vonden.

Datawetenschap wordt gebruikt om modellen te maken, algoritmen voor machine learning te versterken en optimalisatiepunten en trends te identificeren om de game-ervaring te verbeteren. Het stelt ontwikkelaars in staat om nieuwe gameconcepten en verhaallijnen te bedenken en interactieve scenario's te bouwen met behulp van de eerder verkregen gegevens.

4. Productie

Afbeelding tegoed:intellipaat

Vergemakkelijkt preventief onderhoud en foutvoorspelling

De manier waarop datawetenschap wordt gebruikt in de productie is in bepaalde opzichten uniek. Dit komt omdat er veel verschillende soorten productie-eenheden zijn, en elk heeft andere vereisten.

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

Raytheon Technologies Corporation gebruikt bijvoorbeeld een softwareoplossing met de naam Manufacturing Execution Systems die gegevens op de fabrieksvloer verzamelt en evalueert. Door hun gegevens te analyseren, ontdekte het bedrijf dat een schroef in een van de modules 13 keer moet worden gedraaid. Als het maar 10 of 12 keer is gedraaid, geeft het systeem een ​​foutmelding en stopt de installatie.

Indien goed geanalyseerd, kan de informatie worden gebruikt om

• Geef een schatting van de uitvalpercentages van machines
• Identificeer energie-inefficiënte componenten
• Voorraadbeheer stroomlijnen
• Optimaliseer de vloeroppervlakte van de fabriek

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

3. Genomics-onderzoek

Helpt ons de gezondheid en ziekte van de mens beter te begrijpen 

In het afgelopen decennium zijn biomedische onderzoeksprojecten en grootschalige samenwerking snel gegroeid. Als gevolg hiervan worden elk jaar enorme hoeveelheden genomische gegevens (2.000 tot 40.000 petabytes) gegenereerd.

Dankzij datawetenschap kunnen bio-informatici en genetici praktische inzichten halen uit zulke enorme en gecompliceerde datasets, zodat ze kunnen 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 verschilt 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 achterhalen wat de oorzaak is van veelvoorkomende ziekten, kankers en zeldzame aandoeningen.

Lezen:15 beste tools voor het genereren van testgegevens

2. Onderwijs

De prestaties en lesmethoden van leerlingen verbeteren 

Datawetenschap kan een revolutie teweegbrengen in de onderwijssector. Het kan docenten helpen om adaptieve leertechnieken toe te passen die gericht zijn op het bieden van effectieve en aangepaste leertrajecten om elke leerling te betrekken.

Hiervoor worden al verschillende machine learning-algoritmen gebruikt, zoals beslisbomen, logistische regressie en willekeurig bos.

Data science stelt beheerders ook in staat om de activiteiten en lesmethoden van docenten te analyseren. Het levert waardevolle informatie op die de sterke en zwakke punten van faculteiten laat zien. Dit kan leraren helpen dienovereenkomstig te verbeteren en de meest effectieve lesmethoden te identificeren.

De University of Nevada heeft data science-methoden aangepast voor het analyseren van studentgegevens en het voorspellen van hun prestaties. Een ander voorbeeld is de Universiteit van Florida, die verschillende technieken gebruikt om patronen en trends te identificeren om een ​​op maat gemaakte studentenervaring te bieden.

Lezen: 4 verschillende soorten gegevens [met voorbeelden]

1. Ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen

Datawetenschap verhoogt de efficiëntie van het gehele R&D-proces 

De combinatie van geavanceerde analyse en rekenkracht maakt van datawetenschap een cruciale kerndiscipline in farmaceutisch onderzoek.

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

Geavanceerde tools, zoals de DeepPurpose-toolkit, zijn gebruikt om meer dan 50 modellen te ontgrendelen voor de voorspelling van Drug-Target Interaction (DTI), een basistaak bij het ontdekken van geneesmiddelen. DeepPurpose faciliteert ook een eenvoudige interface voor virtuele screening en hergebruik van medicijnen.

Datawetenschapsoplossingen die door Cognizant zijn ontwikkeld, hebben verschillende farmaceutische bedrijven geholpen het moeizame proces te verbeteren voor het vergelijken van klinische onderzoeken naar geneesmiddelen tegen kanker.

Lees:13 beste datawetenschapstools om te gebruiken

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen gegevensanalyse en gegevenswetenschap?

Terwijl data-analyse zich richt op het bekijken van historische gegevens in context, richt datawetenschap zich op het maken van voorspellende modellen die kunnen voorspellen of analyseren wat er daarna komt.

Een data-analist kan bijvoorbeeld big data synthetiseren om vragen te beantwoorden als "welk(e) product(en) heeft/hebben de afgelopen herfst de meeste winst gegenereerd?" De datawetenschapper daarentegen kan machine learning-methoden gebruiken om feedback en het gedrag van klanten te analyseren en te voorspellen welke producten en diensten dit jaar beter gaan presteren.

Lees:13 beste rapportagetools en software [gratis en betaald]

Hoeveel krijgen datawetenschappers betaald?

Volgens het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics is het gemiddelde salaris van datawetenschappers $ 111.000 per jaar. Ervaren datawetenschappers (professionals op managerniveau) verdienen tot $ 250.000 per jaar.

Californië, Texas, New York, Illinois en Washington zijn de staten met het hoogste werkgelegenheidsniveau in datawetenschappers en wiskundige wetenschappelijke beroepen.

Wat is de toekomst van datawetenschapsplatforms?

De adoptie van data science-platforms neemt aanzienlijk toe. Het biedt flexibiliteit voor open source-programma's en schaalbaarheid van computerbronnen. Bovendien kan het eenvoudig worden afgestemd op tal van data-architectuur.

Volgens het Grand View Research-rapport zal de marktomvang van het wereldwijde datawetenschapsplatform in 2027 $ 26 miljard bereiken, met een CAGR van 26,9%. Vooruitgang in kunstmatige intelligentie en neuraal netwerk zal de belangrijkste factor zijn achter deze fenomenale groei.