Datavitenskap utstyrer bedrifter med teknikker og verktøy som er i stand til å oversette forretningsdata til kraftig innsikt. Resultatene av disse er i stand til å transformere næringer i tråd med dagens behov og trender.
Prediktiv analyse
Å kombinere en rekke statistiske teknikker gjør prediktiv analyse til et svar på utfordringene i ulike bransjer. Resultatet i applikasjoner som mønstergjenkjenning, dataklassifisering og dataklynging, er analyse til hjelp for f.eks. Kundesegmentering i anbefalingssystemer (streamingtjenester), oppdage mønstre i e-handelskundeadferd (online markedsplasser), dynamisk prissetting basert på handlemønstre og popularitet (flybilletter, hoteller), logistikkoptimalisering (levering av mat).
Datavitenskapelig rådgivning
Prosessen med å styrke virksomheten din med datavitenskap starter med identifisering av datakildene dine, etterfulgt av evaluering, anerkjennelse og modellering. Som et resultat gir datamodeller svar på hvilke prosesser som kan strømlinjeformes og hvilke løsninger som brukes. Å forstå dataene du har fører til bedre beslutningstaking, forbedring av prosesser og utforming av mer effektive, markedsklare løsninger. Konsulenttjenester lar deg gjøre modeller til kommersielt levedyktige løsninger og integrere forskjellige systemer ved å innlemme datavitenskap i bedriften din.
Mønsteranalyse
Ved å analysere mønstre for transaksjonsdata og identifisere koblinger mellom hendelser, kan bedrifter definere risiko og muligheter. Tolkning av historiske og nåværende data gir en prediktiv score for å komme med spådommer om mulige fremtidige hendelser. Analytics fører til forbedring av kundebeholdning, økt kryssalg og redusert risiko på grunn av generering av kredittpoeng.
Tekstanalyse
Å engasjere kraften til data gjennom AI og NLP skaper nye muligheter, og analyse av verdier som er skjult i teksten er en av dem. Å oppdage og trekke ut informasjon fra sosiale medier, nettstedschatter, e-postmeldinger, tilbakemeldingsskjemaer og undersøkelser gir bedre forståelse av tekstdata. Tekstanalyse er i stand til sentimentanalyse, tekstutvinning, emneanalyse, klynging og mange flere, noe som fører til blant annet forbedring av kundeopplevelsen og online merkevareovervåking.
Dataledelse
Selv om dette er galskap, er det likevel en metode som ikke siterer Bard of Avon. Data i sin kaotiske, rå form kan forårsake problemer, da de er forvirrende, uordnede og tilsynelatende ubrukelige. Men så snart de riktige verktøyene er brukt og tilstrekkelige prosesser benyttet, vises et ordnet bilde. Verdien av dataene dine avhenger av hvor godt de administreres og hvordan de kan imøtekomme forretningsbehovene. Ved å analysere mønstre for transaksjonsdata og identifisere koblinger mellom hendelser, kan bedrifter definere risiko og muligheter.
Datavitenskap som en tjeneste (DSaaS)
Denne modellen er en sjanse for bedrifter som mangler dataanalytikere eller dataforskere. Å tilby tjenester i den vidt forståte studien av data hjelper til med å avslutte strukturerte og ustrukturerte data. Cloud-baserte plattformer for eksterne leverandører samler dataene dine og dedikerte team av analytikere samler datasettene dine. Med forbedret datastyring og enkel distribusjon tilbyr DSaaS verdi for moderne bedrifter.
