人工智能和大数据和可访问的国际市场都已经主导了现代商业
面对这一现实,对数据科学家的需求将继续增长才有意义。数据科学家可以对制造业、零售业和金融业等行业产生积极影响。原因很明确:通过大数据分析产生的所有见解,我们可以为几乎任何事情开发更好的实践。
以下是一些突出的例子:
卫生保健
医疗保健行业是数据科学家参与的最重要行业之一。不仅估计全球 30% 的仓库数据来自医疗领域,而且这种缓存带来的改进机会每年可为该行业节省多达 3000 亿美元。作为数据科学家在医疗保健行业工作不仅仅意味着提高效率,还意味着挽救生命。正因为如此,数据科学家纷纷涌向这个人道主义行业。
该领域数据科学的一个例子是一种新的心律不齐诊断工具的创新。斯坦福大学的数据科学家利用每年发生的 3 亿份心电图 (ECG) 生成的数据构建了一个人工智能模型,该模型能够比心脏病专家更准确地诊断心律失常。这只是推动医疗保健数据科学发展的数据带来的众多进步之一。
运输
在交通领域,数据科学家也可以做出挽救生命的改进。从全自动驾驶汽车到改善驾驶体验的物联网传感器,数据驱动的解决方案对于更安全、污染更少的运输实践是必不可少的。事实上,60% 的接受调查的业内专家表示,物联网在交通运输中的应用将促进健康和安全成果。这些结果是只有数据科学家才能提供的机器精度结果。
霍尼韦尔展示了互联和数据驱动旅行的力量,他们推出了一款完全物联网连接的飞机。这架飞机不仅通过稳定的互联网连接改善了乘客体验,还提高了飞机在燃油效率和自适应响应方面的能力。通过收集有关车辆性能的数据,数据科学家和运营商可以制定更好的路线和系统,以提高运输安全性和效率。汽车和卡车制造商为确保更好的解决方案而设计的软件也是如此。
供应链管理
当来袭时,它说明了对适应性和透明供应链功能的需求。在各种行业中,供应商、制造商和送货司机都在努力跟上谁仍在运营以及产品需要去哪里。结果是混乱的,经常延迟的混乱。但是对于在数据科学家的帮助下运作的供应链经理来说,供应链可以更顺畅地运行。
例如,数据分析软件可以在综合仪表板上提供对库存位置和可用性的实时洞察。英国领先的食品供应链品牌FoodServiceCo将这种数据驱动的平台应用到了自己的车队中。库存对账流程的改进每天为公司节省了 600 小时的劳动。随着供应链管理方面的此类改进,该行业正在寻找数据专家,他们可以帮助解析和交流针对他们自己的实践的新解决方案。