Le applicazioni di scienza dei dati più efficaci

Qualche parola di introduzione

Che cosa rappresenta la scienza dei dati?

La scienza dei dati è, come suggerisce il nome, uno studio dei dati. Richiede la conoscenza di diversi algoritmi e strumenti high-tech. L'obiettivo principale dei processi di data science è estrarre informazioni preziose da dati strutturati e non strutturati.

In che modo le aziende possono trarre vantaggio dalla scienza dei dati?

Ogni azienda raccoglie una certa quantità di dati ogni giorno. Più grande è l'azienda, più dati raccoglie. La quantità di dati raccolti è troppo grande per essere elaborata manualmente. Ci vorrebbe troppo tempo per ottenere informazioni utili: quando avremo finito, le informazioni ottenute non saranno più rilevanti. Ecco perché abbiamo bisogno di applicazioni di data science.

Un team di data scientist con competenze matematiche e statistiche avanzate e una profonda conoscenza del settore in cui opera la tua azienda, costruisce algoritmi complessi che elaborano i dati raccolti e forniscono alla tua organizzazione preziose informazioni sui processi interni e sul comportamento dei clienti.

"Data Scientist (n.): persona che è più brava in statistica di qualsiasi ingegnere del software e migliore in ingegneria del software di qualsiasi statistico." – Josh Wills, Direttore dell'ingegneria dei dati presso Slack

Inoltre, sulla base delle informazioni acquisite, data science-driven esegue analisi predittive che consentono di prendere le decisioni giuste. Non c'è limite al dominio aziendale che può trarre vantaggio da questa soluzione. Per dimostrarlo, di seguito sono riportate alcune delle migliori applicazioni di data science in una varietà di settori.

Applicazioni della scienza dei dati nel settore finanziario

Gestione dati

I professionisti finanziari spesso lottano con enormi quantità di dati provenienti da varie fonti e forme: dati strutturati e non strutturati.

Applicando tecniche di scienza dei dati come elaborazione del linguaggio, data mining, analisi del testo e altro, i professionisti finanziari possono estrarre informazioni rilevanti dai dati grezzi e utilizzarle a proprio vantaggio per prendere decisioni più efficaci che generano maggiori profitti.

Intercettazione di una frode

Il rilevamento delle frodi è una delle principali aree di interesse di qualsiasi organizzazione operante nel settore finanziario. La scienza dei dati con la tecnologia AI offre una soluzione efficace per ridurre le frodi.

Analisi predittiva in tempo reale: questa applicazione di analisi dei dati consente alle aziende di identificare potenziali transazioni fraudolente e bloccarle quando viene rilevata un'attività finanziaria insolita. Grazie a questa soluzione, le aziende possono prevenire numerose perdite finanziarie.

Gestione del rischio

La gestione del rischio è uno dei fattori chiave della finanza. Il rischio potenziale è strettamente correlato ai cambiamenti nelle politiche, nel comportamento dei clienti, nelle tendenze del mercato e nelle strategie di concorrenza.

Grazie alle applicazioni di data science, i professionisti finanziari possono valutare con maggiore precisione il merito creditizio dei potenziali clienti analizzando i loro dati tenendo in considerazione molti aspetti.

Applicazioni della scienza dei dati nel settore sanitario

Analisi e diagnosi dell'immagine

L'analisi delle immagini mediche è una delle principali sfide che i medici devono affrontare ogni giorno quando cercano la causa dei problemi di salute di un paziente. I referti medici di solito includono una TAC, una risonanza magnetica o radiografie.

Le applicazioni di data science possono ora aiutare i medici a rilevare automaticamente le anomalie dell'immagine e a diagnosticare la malattia più probabile che le abbia causate. Per fare ciò, i data scientist applicano tecnologie informatiche avanzate come il riconoscimento delle immagini e l'apprendimento automatico.

Ricerca genetica

L'integrazione della scienza dei dati consente un'analisi dettagliata dei dati, che è fondamentale nello sviluppo di trattamenti avanzati. Ora i medici possono condurre un'analisi approfondita del DNA e determinare in che modo influisce sulla salute di un particolare paziente.

Questo metodo consente ai genetisti di trovare connessioni biologiche tra geni, varie malattie e il modo in cui un farmaco risponde ad esse. La distribuzione di un'applicazione di data science è fondamentale per analizzare le risposte geniche a vari farmaci.

Scoperta e sviluppo di farmaci

La scoperta di farmaci e il successivo sviluppo sono un processo che richiede tempo e spesso costa una fortuna alle aziende farmaceutiche. La scienza dei dati offre una soluzione rivoluzionaria che riduce significativamente il tempo dedicato a questi processi.

Algoritmi di data science appositamente progettati possono prevedere l'efficacia di un nuovo farmaco con elevata precisione. Inoltre, il processo di produzione del farmaco può essere abbreviato attraverso l'analisi dei dati in tempo reale.

Applicazioni di data science nel motore di ricerca

La maggior parte di noi utilizza quotidianamente motori di ricerca come Google, Yahoo, ecc. Se anche tu fai parte di questo gruppo, è giunto il momento di scoprirlo: utilizzi già applicazioni di data science ogni giorno!

Gli algoritmi di data science sono responsabili di fornire i risultati di ricerca più adatti alle tue esigenze e senza attese. In genere, i risultati della query sono pronti in una frazione di secondo. Questo è impressionante considerando la quantità di dati disponibili su Internet.

Applicazioni della scienza dei dati nel riconoscimento delle immagini

Un'altra applicazione di data science che molto probabilmente stai già utilizzando senza nemmeno saperlo è il riconoscimento delle immagini. L'esempio più semplice per rappresentarlo è Facebook.

Ogni volta che carichiamo un'immagine, ad esempio con gli amici, Facebook mostra automaticamente suggerimenti per taggare le persone raffigurate nella foto. Com'è possibile? Questa funzione è supportata da algoritmi di riconoscimento facciale. La sua precisione cresce ogni anno e sempre più aziende ne sfruttano il potenziale di business.

Applicazioni della scienza dei dati nel riconoscimento vocale

L'ultima applicazione di data science che introdurrò in questo articolo è il riconoscimento vocale. Negli ultimi anni sta guadagnando popolarità e viene utilizzato da grandi aziende per funzioni come Siri, Google Voice, ecc.

Questa soluzione di data science consente l'uso di dispositivi elettronici senza fare clic su alcun pulsante. È una soluzione comoda in sostituzione della scrittura, utile, ad esempio, per gli anziani. La precisione del riconoscimento vocale è notevolmente migliorata di recente.

Un breve riassunto

Le applicazioni della scienza dei dati influenzano sempre più aspetti della nostra vita quotidiana. Questa tecnologia avanzata ci semplifica l'esecuzione di varie attività con successo e consente di risparmiare tempo e denaro.

Se sei un imprenditore, dovresti assolutamente dare un'occhiata più da vicino alle soluzioni descritte sopra e sfruttare la consulenza sulla scienza dei dati per scoprire come la tua azienda può trarre vantaggio dalle applicazioni della scienza dei dati.