6 ứng dụng của Data Science trong thời đại số

Khám phá lĩnh vực Data Science ngày nay mới thấy được thế giới ngày này được vận hành theo những nguyên tắc mới mà nếu chúng ta không bắt kịp sẽ phải chấp nhận mất đi nhiều cơ hội cho mình. Data Science có tầm ảnh hưởng đến nền kinh tế, được ứng dụng đa dạng theo từng lĩnh vực. Tham khảo 6 ứng dụng của Data Science trong thời đại số, từ đó nhận ra tầm quan trọng của lĩnh vực này và cách mà các nền công nghiệp vận hành hiện nay.

VienISB_ung dung cua data science-1
6 ứng dụng của data science hiện nay

Ứng dụng của Data Science trong ngành ngân hàng

Ngân hàng là ngành ứng dụng của Data Science nhiều nhất. Big Data và Data Science cho phép các ngân hàng trở nên cạnh tranh nhau hơn trên thị trường. Với Data Science, các ngân hàng quản lý nguồn tài nguyên của họ dễ dàng hơn, nhận biết vấn đề trục trặc sớm hơn và quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả hơn.

Bằng ứng dụng của Data Science, ngân hàng tìm ra giá trị vòng đời khách hàng, cho phép họ định lượng khách hàng mà họ mong muốn. Ngoài ra, dữ liệu cũng góp phần định hướng ngân hàng phát triển theo nhu cầu của thị trường.

Đối với vấn đề nhận biết rủi ro, Data Science cung cấp công cụ để nâng cấp thẻ tín dụng, bảo hiểm và kế toán. Ngân hàng cũng dùng Data Science nhằm phân tích các gói cho vay đầu tư và hệ sinh thái khách hàng để khai thác những lợi thế cho doanh nghiệp cũng như khách hàng sử dụng dịch vụ.

Trong các phân tích đánh giá thực tế, ngân hàng sử dụng thuật toán machine learning để cải thiện chiến lược của họ và đào sâu tìm hiểu nhiều vấn đề tác động đến chất lượng công việc.

Ứng dụng của Data Science trong ngành tài chính

Data Science đóng vai trò quan trọng trong quy trình tự động hóa nghiệp vụ tài chính kế toán. Chẳng hạn như ngành tài chính cũng sử dụng và vận hành hệ thống báo động nguy cơ như các ngân hàng qua Data Science. Ngành tài chính kế toán cần tự động hóa quy trình này để thực hiện các chiến dịch, công việc của mình hiệu quả hơn. Sử dụng trí tuệ máy móc, các doanh nghiệp tài chính nhận diện, điều phối và tiếp cận được những nguy cơ để giải quyết chúng.

Thuật toán trong Data Science có thể thúc đẩy năng suất làm việc, phát triển công việc theo định hướng bền vững bằng cách chắt lọc những dữ liệu khách hàng sẵn có. Tương tự, những nghiên cứu về tài chính cũng sử dụng machine learning để đưa ra dự báo trên phân tích. Nó cho phép công ty có thể dự báo giá trị vòng đời khách hàng và thị phần họ đang và có thể chiếm lĩnh.

Data Science cũng là chìa khóa để tạo ra giao dịch dựa trên thuật toán. Dựa vào quy trình phân tích dữ liệu cố định, những doanh nghiệp tài chính dễ dàng tìm ra giải pháp cho dữ liệu họ nắm giữ, mang đến trải nghiệm và xây dựng quan hệ khách hàng tốt hơn.

Đây là bước tiến vượt trội trong việc áp dụng phân tích dữ liệu người dùng qua quy trình cá nhân hóa dữ liệu. Những kỹ thuật và thuật toán machine learning thúc đẩy tương tác trên truyền thông đa phương tiện, tăng tốc độ tiếp nhận phản hồi, chăm sóc khách hàng để phân tích hiệu quả.

Ngoài ra, ngôn ngữ hóa và data mining (khai phá dữ liệu) trong ứng dụng của Data Science cũng giúp ích cho quá trình chuyển đổi từ thông tin sang dạng thức linh động, tiến bộ hơn để tăng lợi nhuận.

Ứng dụng của Data Science trong ngành sản xuất

Trong thế kỷ 21, các Data Scientist là những người tiên phong trong thời đại số. Họ nắm giữ vai trò chủ chốt trong nền sản xuất vì bằng các ứng dụng của Data Science, nền sản xuất có thể cải thiện được khả năng tạo ra sản phẩm, tối ưu hiệu suất, giảm chi phí và tăng lợi nhuận.

Hơn nữa, với công cụ hỗ trợ như IoT (Internet of Things), data science cho phép những doanh nghiệp dự đoán được vấn đề, điều phối hệ thống và phân tích dòng dữ liệu của họ.

Hơn hết, với data science, nền sản xuất có thể tiết kiệm được chi phí nhiên liệu cũng như thời gian sản xuất của mình.

Bằng những phân tích từ đánh giá người tiêu dùng, data scientist có thể giúp ngành sản xuất quyết định đúng đắn hơn khi bắt đầu bước cải thiện chất lượng sản phẩm.

Một ứng dụng của Data Scientist khác cho ngành sản xuất là tự động hóa (automation). Với sự hỗ trợ của hệ thống tự động hóa, dây chuyền sản xuất trong các nhà máy trở nên hiệu quả và chuẩn xác hơn.

Ứng dụng của Data Science trong ngành giao thông vận tải

Một lĩnh vực ứng dụng của data science quan trọng là ngành giao thông vận tải. Data Science giúp môi trường giao thông an toàn hơn cho người điều khiển giao thông. Data science giúp các phương tiện giao thông được cải tiến, thêm yếu tố tự động hóa. Hơn nữa, trong lĩnh vực giao thông vận tải, data science nhân rộng khái niệm “xe tự lái” – cũng là một bước tiến lớn trong ngành ở thời đại số.

Bằng cách áp dụng các mẫu phân tích tiêu thụ nhiên liệu, hành vi người điều khiển và vận hành máy của phương tiện, data science góp phần tạo nên nền tảng cho ngành giao thông vận tải thời đại công nghiệp 4.0. Với những phương tiện có khả năng “tự lái”, các nhà sản xuất xe nói chung đang chạm đến tầm cao mới với nhiều sản phẩm “thông minh” hơn.

VienISB_ung dung cua data science-2
Ứng dụng của data science trong ngành giao thông vận tải

Lộ trình khoa học cũng là sản phẩm ra đời từ data science. Thông qua nhiều biến số của thông tin khách hàng, địa điểm, chỉ dẫn kinh tế, logistics, phương tiện như xe cộ có thể nhận biết đoạn đường thuận lợi và chỉ hướng cho người điều khiển một cách tự động.

Ngoài ra, nhiều công ty vận tải như Uber cũng đang sử dụng data science để điều chỉnh giá cả, nâng cao trải nghiệm khách hàng. Những công cụ dự đoán qua số liệu cực kỳ hiệu quả đã giúp họ nắm bắt chính xác giá qua đồng hồ đo khoảng cách và thời tiết, mật độ giao thông, người dùng truy cập…

Ứng dụng của Data Science trong ngành y tế – chăm sóc sức khỏe

Từ khi có ứng dụng của data science, ngành y tế và chăm sóc sức khỏe cũng có những bước nhảy vọt quan trọng. 5 nhóm lĩnh vực đã áp dụng thành công những ứng dụng của data science có thể kể đến như Phân tích hình ảnh y khoa, gien và bộ gien, Điều chế thuốc, phân tích và chẩn đoán, ứng dụng phần mềm sức khỏe hay trợ lý sức khỏe tâm lý.

Từ các khâu như tiếp nhận thông tin bệnh nhân, đến chẩn đoán hình ảnh, khám chữa bệnh ngày nay đều có sự góp mặt và góp công của data science. Xử lý và chẩn đoán qua X-ray, MRI, CT-scans giờ đây dễ dàng và còn “thông minh” hơn. Còn ở lĩnh vực di truyền học thì MapReduce cũng có thể xem là một nền tảng hỗ trợ đắc lực cho việc dự báo các gien.

VienISB_ung dung cua data science-2
Ứng dụng của data science trong ngành y tế và chăm sóc sức khỏe giúp ngành phát triển vượt bậc

Không thể không nhắc đến là những ứng dụng của data science trong việc điều chế thuốc dựa vào tư liệu người dùng v.v… Công tác chẩn đoán bệnh cũng trở nên khoa học và chính xác hơn khi ứng dụng data science vào máy móc y khoa. Hoặc cũng có thể bác sĩ sẽ nhờ đến một số công cụ để tính toán phác đồ điều trị phù hợp cho bệnh nhân. Hiện nay cũng đã có nhiều phần mềm và ứng dụng trợ lý sức khỏe được xây dựng trên nền tảng ứng dụng của data science vào đời sống.

Ứng dụng của Data Science trong ngành E-Commerce (Thương mại điện tử)

E-commerce hay thương mại điện tử và ngành công nghiệp bán lẻ cũng là 2 ngành được “hưởng lợi” rất lớn từ data science.

Để nhận biết nền tảng khách hàng tiềm năng, data science được sử dụng và khai thác trên các sản phẩm, dịch vụ của nhà cung cấp, ngoài ra còn phân tích và dự đoán xu thế thị trường. Với data science, các doanh nghiệp tối ưu được cơ cấu về giá cho phân khúc khách hàng của mình.

Data Science cũng có ý nghĩa đối với phân đoạn thị trường và chọn lọc đối tượng khách hàng mục tiêu ở các doanh nghiệp. Sử dụng kỹ thuật data science trong các đề xuất nâng cao của hệ thống, nền tảng e-commerce hoàn toàn có thể đưa ra những thông tin giá trị và khả thi đối với doanh nghiệp để họ định hướng chiến lược mua và bán của mình trên thị trường.

Cũng tương tự, các doanh nghiệp dùng phương pháp phân tích dựa trên dữ liệu có sẵn các phản hồi của khách hàng để có được những thông tin mà họ muốn. Công việc đòi hỏi sử dụng natural language processing để phân tích các câu chữ của khách hàng (cách lọc negative/positive comment trên facebook) hay kết quả khảo sát. Điển hình như Fraud Detection, một trong những công cụ có vai trò chính trong machine learning nhằm phát hiện những gian lận trong kinh doanh online, offline.

Kết luận

Có thể nói, 6 ứng dụng của data science phổ biến vừa kể trên đã tạo nên ảnh hưởng rộng lớn đến đời sống của tất cả con người trong thời đại số. Nhiều ngành kinh tế như ngân hàng, giao thông vận tải, thương mại điện tử hay chăm sóc sức khỏe đã có những bước nhảy vọt, cải tiến công nghệ, sản phẩm của mình.

Nguồn: Data Flair