Анализ данных в бизнесе — это изучение, очистка, преобразование и моделирование данных. Часто он лежит в основе принятия решений о дальнейшей работе компании, отдела, сервиса или процесса. При анализе данных в бизнесе используют статистические методы, алгоритмы машинного обучения и аналитические модели для изучения и интерпретации бизнес-данных.
1. Amazon: аналитика пользовательского поведения
Amazon использует сложные алгоритмы машинного обучения для анализа истории покупок, поисковых запросов, отзывов и поведения пользователей на сайте. Это помогает предлагать пользователям персонализированные рекомендации товаров, что повышает средний чек и объем продаж.
2. American Express: анализ системы безопасности
American Express активно использует анализ данных в бизнесе, чтобы бороться с мошенничеством и укреплять безопасность своих клиентских счетов. Специалисты American Express выявляют потенциальные слабые места в системе и точечно усиливают меры ИБ, чтобы повысить уровень безопасности в компании.
3. Mayo Clinic: предиктивная аналитика пациентов
Mayo Clinic применяет предиктивную аналитику для определения рисков развития заболеваний. Это помогает врачам предпринимать профилактические меры или начинать лечение на ранней стадии, когда оно наиболее эффективно.
Еще Mayo Clinic применяет анализ данных в бизнесе в клинических исследованиях и испытаниях. Тщательный анализ данных позволяет отслеживать эффективность новых методов лечения, определять их безопасность и выявлять потенциальные побочные эффекты на этапе R&D.
4. Shell: анализ процессов при добыче нефти
Shell применяет анализ данных в бизнесе для мониторинга и оптимизации процессов добычи нефти. Сбор и анализ данных с датчиков, установленных на буровых установках, позволяет компании мгновенно принимать решения об оптимальной стратегии бурения, корректно рассчитывать давление, объем закачиваемых жидкостей и другие параметры, что оптимизирует расходы.
На перерабатывающих заводах Shell применяет аналитику для мониторинга и оптимизации процессов переработки. Использование ИИ и машинного обучения для анализа производственных данных помогает увеличивать выход полезного продукта и снижать энергопотребление.
5. John Deere: аналитика состояния сельхозтехники
Сельскохозяйственная техника John Deere оснащена датчиками и системами мониторинга, которые автоматически собирают данные во время работы на поле. Они включают информацию о состоянии техники, влажности почвы и внешней температуры.
Еще есть датчики, которые устанавливают в поле: они мониторят состояние культур и окружающей среды. На основе собранных данных проводят анализ, который помогает определить, какие методы обработки почвы, посева и ухода за культурами наиболее эффективны в конкретных условиях.
Заключение
Профессия аналитика данных высоко ценится и востребована в различных индустриях от ритейла до сельского хозяйства. Анализ данных в бизнесе позволяет более эффективно решать задачи, оптимизировать ресурсы и расходы. Чем выше квалификация аналитика, тем более значимые задачи для бизнеса он может решить. Это повышает ценность сотрудника в глазах компании, соответственно, и его зарплату.
