最も効果的なデータサイエンスアプリケーション

公開: 2020-12-01

紹介のいくつかの言葉

データサイエンスとは何の略ですか？

データサイエンスは、その名前が示すように、データの研究です。さまざまなアルゴリズムとハイテクツールの知識が必要です。データサイエンスプロセスの主な目標は、構造化データと非構造化データから貴重な洞察を抽出することです。

企業はデータサイエンスからどのように利益を得ることができますか？

すべての企業は、毎日一定量のデータを収集しています。会社が大きくなればなるほど、より多くのデータを収集します。収集されたデータの量が多すぎて、手動で処理できません。有用な情報を取得するには時間がかかりすぎます。終了するまでに、取得した情報は関連性がなくなります。そのため、データサイエンスアプリケーションが必要です。

高度な数学的および統計的スキルを持ち、ビジネスが運営されている業界を深く理解しているデータサイエンティストのチームは、収集されたデータを処理する複雑なアルゴリズムを構築し、内部プロセスと顧客の行動に関する貴重な情報を組織に提供します。

「データサイエンティスト（n。）：どのソフトウェアエンジニアよりも統計が得意で、どの統計家よりもソフトウェアエンジニアリングが得意な人。」 – Slackのデータエンジニアリングディレクター、Josh Wills

さらに、取得した情報に基づいて、データサイエンス主導の予測分析を実行し、適切な意思決定を行うことができます。このソリューションの恩恵を受けることができるビジネスドメインに制限はありません。それを証明するために、以下はさまざまな業界で最高のデータサイエンスアプリケーションのいくつかです。

金融セクターにおけるデータサイエンスアプリケーション

データ管理

金融の専門家は、構造化データと非構造化データなど、さまざまなソースや形式からの大量のデータに苦労することがよくあります。

言語処理、データマイニング、テキスト分析などのデータサイエンス技術を適用することにより、金融専門家は生データから関連情報を抽出し、それを活用してより効果的な意思決定を行い、より多くの利益を生み出すことができます。

不正検出

不正の検出は、金融セクターで活動している組織の主要な関心分野の1つです。 AIテクノロジーを使用したデータサイエンスは、不正を減らすための効果的なソリューションを提供します。

リアルタイムの予測分析–このデータ分析アプリケーションを使用すると、企業は潜在的な不正取引を特定し、異常な財務活動が検出されたときにそれらをブロックできます。このソリューションのおかげで、企業は多くの経済的損失を防ぐことができます。

危機管理

リスク管理は、財務における重要な要素の1つです。潜在的なリスクは、ポリシー、顧客行動、市場動向、および競争戦略の変化と密接に関連しています。

データサイエンスアプリケーションのおかげで、金融専門家は、多くの側面を考慮してデータを分析することにより、潜在的な顧客の信用度をより正確に評価できます。

ヘルスケアセクターにおけるデータサイエンスアプリケーション

画像分析と診断

医用画像の分析は、患者の健康上の問題の原因を探すときに医師が毎日直面する主な課題の1つです。医療レポートには通常、CTスキャン、MRI、またはX線が含まれます。

データサイエンスアプリケーションは、臨床医が画像の異常を自動的に検出し、それらを引き起こした可能性が最も高い病気を診断するのに役立つようになりました。そのために、データサイエンティストは、画像認識や機械学習などの高度なコンピューティングテクノロジーを適用します。

遺伝学研究

データサイエンスの統合により、詳細なデータ分析が可能になります。これは、高度な治療法の開発に不可欠です。現在、医師は詳細なDNA分析を実施し、それが特定の患者の健康にどのように影響するかを判断できます。

この方法により、遺伝学者は遺伝子、さまざまな病気、および薬物がそれらに反応する方法の間の生物学的関係を見つけることができます。データサイエンスアプリケーションの導入は、さまざまな薬剤に対する遺伝子応答を分析するために重要です。

創薬と開発

創薬とその後の開発は時間のかかるプロセスであり、製薬会社に莫大な費用がかかることがよくあります。データサイエンスは、これらのプロセスに費やされる時間を大幅に削減する革新的なソリューションを提供します。

特別に設計されたデータサイエンスアルゴリズムにより、新薬の有効性を高精度で予測できます。さらに、リアルタイムのデータ分析により、医薬品の製造プロセスを短縮できます。

検索エンジンのデータサイエンスアプリケーション

私たちのほとんどは、GoogleやYahooなどの検索エンジンを日常的に使用しています。あなたもこのグループに所属している場合は、調べる時期が来ています。すでにデータサイエンスアプリケーションを毎日使用しています。

データサイエンスアルゴリズムは、お客様のニーズに最適な検索結果を待つことなく提供する責任があります。通常、クエリ結果はほんの一瞬で準備が整います。これは、インターネット上で利用可能なデータの量を考えると印象的です。

画像認識におけるデータサイエンスアプリケーション

あなたがそれを知らなくてもすでに使用している可能性が最も高いもう1つのデータサイエンスアプリケーションは、画像認識です。これを表す最も簡単な例はFacebookです。

たとえば友達と一緒に画像をアップロードするたびに、Facebookは写真に描かれている人物にタグを付けるための提案を自動的に表示します。これはどのように可能ですか？この機能は、顔認識アルゴリズムによってサポートされています。その精度は年々向上しており、ますます多くの企業がそのビジネスの可能性を利用しています。

音声認識におけるデータサイエンスアプリケーション

この記事で紹介する最後のデータサイエンスアプリケーションは、音声認識です。ここ数年で人気が出ており、大企業でSiriやGoogleVoiceなどの機能に利用されています。

このデータサイエンスソリューションにより、ボタンをクリックすることなく電子機器を使用できます。これは、書く代わりに便利なソリューションであり、たとえば高齢者に役立ちます。最近、音声認識の精度が大幅に向上しました。

簡単な要約

データサイエンスアプリケーションは、私たちの日常生活のますます多くの側面に影響を与えます。この高度なテクノロジーにより、さまざまなタスクを簡単に実行でき、時間と費用を節約できます。

あなたが起業家であるなら、あなたは間違いなく上で概説された解決策を詳しく見て、あなたのビジネスがデータサイエンスアプリケーションからどのように利益を得ることができるかを見つけるためにデータサイエンスコンサルティングを利用するべきです。