Die effektivsten Data Science-Anwendungen

Ein paar einleitende Worte

Wofür steht Data Science?

Data Science ist, wie der Name schon sagt, eine Untersuchung von Daten. Es erfordert Kenntnisse über verschiedene Algorithmen und Hightech-Tools. Das primäre Ziel von Data-Science-Prozessen ist es, wertvolle Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren.

Wie können Unternehmen von Data Science profitieren?

Jedes Unternehmen sammelt täglich eine bestimmte Menge an Daten. Je größer das Unternehmen, desto mehr Daten sammelt es. Die Menge der gesammelten Daten ist zu groß, um manuell verarbeitet zu werden. Es würde zu lange dauern, nützliche Informationen zu erhalten – wenn wir fertig sind, werden die erhaltenen Informationen nicht mehr relevant sein. Deshalb brauchen wir Data-Science-Anwendungen.

Ein Team von Datenwissenschaftlern mit fortgeschrittenen mathematischen und statistischen Fähigkeiten und einem tiefen Verständnis der Branche, in der Ihr Unternehmen tätig ist, erstellt komplexe Algorithmen, die die gesammelten Daten verarbeiten und Ihrem Unternehmen wertvolle Informationen über interne Prozesse und das Kundenverhalten liefern.

„Data Scientist (Anm.): Person, die besser in Statistik ist als jeder Software-Ingenieur und besser in Software-Engineering als jeder Statistiker.“ – Josh Wills, Director of Data Engineering bei Slack

Darüber hinaus führt Data Science-gesteuert auf der Grundlage der erfassten Informationen eine prädiktive Analyse durch, die es Ihnen ermöglicht, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Der Geschäftsbereich, der von dieser Lösung profitieren kann, ist unbegrenzt. Um dies zu beweisen, finden Sie im Folgenden einige der besten Data-Science-Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen.

Data-Science-Anwendungen im Finanzsektor

Datenmanagement

Finanzexperten haben oft mit riesigen Datenmengen zu kämpfen, die aus verschiedenen Quellen und Formen stammen: strukturierte und unstrukturierte Daten.

Durch die Anwendung von datenwissenschaftlichen Techniken wie Sprachverarbeitung, Data Mining, Textanalyse und mehr können Finanzexperten relevante Informationen aus Rohdaten extrahieren und sie zu ihrem Vorteil nutzen, um effektivere Entscheidungen zu treffen, die mehr Gewinn generieren.

Entdeckung eines Betruges

Betrugserkennung ist einer der Hauptinteressenbereiche jeder Organisation, die im Finanzsektor tätig ist. Data Science mit KI-Technologie bietet eine effektive Lösung zur Reduzierung von Betrug.

Predictive Analytics in Echtzeit – diese Datenanalyseanwendung ermöglicht es Unternehmen, potenzielle Betrugstransaktionen zu identifizieren und sie zu blockieren, wenn ungewöhnliche Finanzaktivitäten festgestellt werden. Dank dieser Lösung können Unternehmen zahlreiche finanzielle Verluste verhindern.

Risikomanagement

Risikomanagement ist einer der Schlüsselfaktoren im Finanzwesen. Das potenzielle Risiko ist eng mit Änderungen der Politik, des Kundenverhaltens, der Markttrends und der Wettbewerbsstrategien verbunden.

Dank Data-Science-Anwendungen können Finanzprofis die Kreditwürdigkeit potenzieller Kunden genauer einschätzen, indem sie deren Daten unter Berücksichtigung vieler Aspekte analysieren.

Data-Science-Anwendungen im Gesundheitswesen

Bildanalyse und Diagnose

Die Analyse medizinischer Bilder ist eine der größten Herausforderungen für Ärzte im Alltag, wenn es darum geht, die Ursache für gesundheitliche Probleme eines Patienten zu finden. Medizinische Berichte umfassen normalerweise einen CT-Scan, MRT oder Röntgenaufnahmen.

Data-Science-Anwendungen können Ärzte jetzt dabei unterstützen, Bildanomalien automatisch zu erkennen und die wahrscheinlichste Krankheit zu diagnostizieren, die sie verursacht hat. Zu diesem Zweck wenden Data Scientists fortschrittliche Computertechnologien wie Bilderkennung und maschinelles Lernen an.

Genetische Forschung

Die Data-Science-Integration ermöglicht eine detaillierte Datenanalyse, die für die Entwicklung fortschrittlicher Behandlungen von entscheidender Bedeutung ist. Jetzt können Ärzte eine gründliche DNA-Analyse durchführen und feststellen, wie sie sich auf die Gesundheit eines bestimmten Patienten auswirkt.

Diese Methode ermöglicht es Genetikern, biologische Verbindungen zwischen Genen, verschiedenen Krankheiten und der Art und Weise, wie ein Medikament darauf anspricht, zu finden. Der Einsatz einer Data-Science-Anwendung ist entscheidend für die Analyse von Genreaktionen auf verschiedene Medikamente.

Arzneimittelentdeckung und -entwicklung

Die Entdeckung und anschließende Entwicklung von Arzneimitteln ist ein zeitaufwändiger Prozess, der Pharmaunternehmen oft ein Vermögen kostet. Data Science bietet eine revolutionäre Lösung, die den Zeitaufwand für diese Prozesse erheblich reduziert.

Speziell entwickelte Data-Science-Algorithmen können die Wirksamkeit eines neuen Medikaments mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Darüber hinaus kann der Arzneimittelherstellungsprozess durch Echtzeit-Datenanalyse verkürzt werden.

Data-Science-Anwendungen in der Suchmaschine

Die meisten von uns nutzen täglich Suchmaschinen wie Google, Yahoo usw. Wenn auch Sie zu dieser Gruppe gehören, ist es höchste Zeit, das herauszufinden – Sie nutzen bereits täglich Data-Science-Anwendungen!

Data-Science-Algorithmen sind dafür verantwortlich, die Suchergebnisse zu liefern, die Ihren Anforderungen am besten entsprechen, und zwar ohne Wartezeiten. Abfrageergebnisse sind in der Regel im Bruchteil einer Sekunde verfügbar. Das ist beeindruckend, wenn man bedenkt, wie viele Daten im Internet verfügbar sind.

Data-Science-Anwendungen in der Bilderkennung

Eine weitere Data-Science-Anwendung, die Sie höchstwahrscheinlich bereits verwenden, ohne es überhaupt zu wissen, ist die Bilderkennung. Das einfachste Beispiel dafür ist Facebook.

Immer wenn wir ein Bild hochladen, zum Beispiel mit Freunden, zeigt Facebook automatisch Vorschläge, um die auf dem Foto abgebildeten Personen zu markieren. Wie ist das möglich? Diese Funktion wird durch Gesichtserkennungsalgorithmen unterstützt. Seine Genauigkeit wächst von Jahr zu Jahr, und immer mehr Unternehmen nutzen sein Geschäftspotenzial.

Data Science-Anwendungen in der Spracherkennung

Die letzte Data-Science-Anwendung, die ich in diesem Artikel vorstellen werde, ist die Spracherkennung. In den letzten Jahren gewinnt es an Popularität und wird von großen Unternehmen für Funktionen wie Siri, Google Voice usw. verwendet.

Diese Data-Science-Lösung ermöglicht die Nutzung elektronischer Geräte, ohne auf Schaltflächen zu klicken. Es ist eine bequeme Lösung als Ersatz für das Schreiben, hilfreich zum Beispiel für ältere Menschen. Die Genauigkeit der Spracherkennung hat sich in letzter Zeit erheblich verbessert.

Eine kurze Zusammenfassung

Data-Science-Anwendungen beeinflussen immer mehr Aspekte unseres täglichen Lebens. Diese fortschrittliche Technologie erleichtert uns die erfolgreiche Durchführung verschiedener Aufgaben und spart Zeit und Geld.

Wenn Sie Unternehmer sind, sollten Sie sich die oben skizzierten Lösungen unbedingt genauer ansehen und Data Science Consulting in Anspruch nehmen, um herauszufinden, wie Ihr Unternehmen von Data Science-Anwendungen profitieren kann.