Как Data Science решает проблемы бизнеса?

Data science-специалисты позволяют решать конкретные бизнес-проблемы. В книге Booz Allen Hamilton указано, что, повысив используемость данных на 10%, компания может на 49% повысить свою продуктивность. При улучшении доступности данных всего на 10%, потенциальный ROA (возврат на активы, return on asset) в компании может возрасти на 42%. Те организации, которые по максимуму используют потенциал больших данных, сообщают о росте ROI (возврат на инвестицию, return on investment) на 241%. А эффективное использование аналитики данных в масштабах всей компании повышает ROI на 1000%.

Как уже используют Data science?

⁃ Телеком. Сбор и анализ информации позволяет компаниям из этой отрасли прогнозировать отток абонентов и находить способы удержать их, формировать персональные предложения и определять будущую нагрузку на сеть на основе передвижений абонентов. ⁃ Банки. В сфере финансов решения на основе Data Science помогают оценивать заемщиков (кредитный скоринг), верифицировать пользователей и предотвращать мошеннические операции; анализировать показатели портфелей заемщиков и прогнозировать спрос на наличные в банкоматах. ⁃ Недвижимость. В отрасли строительства, сдачи и покупки недвижимости традиционно накапливается большой объем документации: договоров, заявлений, проектов зданий и прав на земельные участки. Data science-решения в этой сфере можно использовать для точного прогнозирования спроса на объекты, оценки рисков при выборе участка под строительство и предопределения поведения клиентов. ⁃ Страхование. В области страхования частота взаимодействия с клиентами и скорость урегулирования вопросов значительно ниже, чем в банковском деле. Однако данных, которые аккумулируют страховые компании, достаточно для внедрения технологических решений. Например, Data Science используется для расчета тарифов по КАСКО и ОСАГО для отдельно взятого клиента, а также для формирования перечня услуг по медицинским страховым полисам. ⁃ Юриспруденция. Технологии в этой сфере помогают автоматизировать процессы обработки документов, проверки контрагентов, составления проектов договоров и сравнения версий, подбора судебной практики по делу, а также предоставлять гражданам более полный доступ к правовым услугам. ⁃ Логистика. Решения на основе анализа данных помогают эффективнее планировать маршруты, прогнозировать рентабельность перевозок, а также предсказывать аварии из-за износа оборудования и обеспечивать безопасность закрытых объектов. ⁃ Огромный потенциал есть у пищевой промышленности, медицины, коммунальных служб.

Больше полезных материалов и интересных репостов смотрите в моем телеграм-канале.