Применение Data Science в мире

Data Science помогает решать различные задачи в медицине, спорте, бизнесе и в государственном управлении. В этой статье мы расскажем, что такое Data Science, в каких сферах наука о данных применяется, зачем она нужна бизнесу и как крупные компании используют ее возможности.

Что такое Data Science

Data Science — это наука о данных, в которой анализируются большие объемы данных для получения ценных знаний и прогнозов при помощи таких инструментов, как: статистика, математика, программирование, машинное обучение и искусственный интеллект.

Данные могут быть структурированными или неструктурированными, большими или маленькими, статическими или динамическими. Главное — это найти в них закономерности, зависимости, тренды и аномалии, которые могут быть полезны для принятия решений и стратегического планирования.

Наука о данных — не новая область, но она получила большое развитие в последние годы благодаря росту объема и разнообразия данных, доступности вычислительных ресурсов и развитию алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Data Science можно считать четвертой парадигмой науки (после эмпирической, теоретической и вычислительной), которая основана на анализе данных.

В каких отраслях используется Data Science

По факту приложить науку о данных можно к чему угодно, к любому исследованию и к любому производству, даже к производству пончиков! Поэтому мы рассмотрим только те отрасли, где больше всего спрос на Data Science специалистов.

Медицина

Применение Data Science в медицине помогает определять и прогнозировать заболевания, персонализировать лечение и рекомендации для пациентов, оптимизировать распределение ресурсов и улучшать качество медицинского обслуживания. Вот пару фактов об этом:

• Google разработал инструмент LYNA для определения раковых опухолей в лимфоузлах на основе анализа изображений. Инструмент показал точность 99% и способность выявлять микроскопические опухоли.
• IBM Watson анализирует большие объемы медицинских данных, включая электронные карты пациентов, клинические исследования, научные публикации и генетические данные. Это позволяет предоставлять врачам и пациентам индивидуальные рекомендации по диагностике и лечению заболеваний.
• Fitbit использует Data Science для анализа данных, собранных с носимых устройств, которые отслеживают физическую активность, сон, пульс и другие показатели здоровья. Это позволяет пользователям контролировать свое состояние, улучшать свои привычки и достигать своих целей.

Транспорт

В сфере транспорта Data Science помогает оптимизировать маршруты и расписания, уменьшать затраты и выбросы вредных веществ, повышать безопасность и удобство пассажиров и грузов. Примеры:

• Uber анализирует данные о спросе, предложении, ценах, трафике и других факторах, которые влияют на его сервис посредничества между водителями и пассажирами. Это позволяет Uber подбирать оптимальные маршруты, динамически менять тарифы, прогнозировать спрос и предлагать дополнительные услуги.
• UPS собирает информацию о своих грузовых перевозках, которые составляют более 16 миллионов посылок в день. Анализ этих данных позволяет UPS оптимизировать маршруты, учитывая расстояния, скорость движения транспорта, правила дорожного движения и погоду. Благодаря этому UPS экономит более 100 миллионов долларов в год и сокращает выбросы углекислого газа.
• Tesla собирает данные своих электромобилей, оснащенных различными датчиками и камерами. Это позволяет компании Илона Маска улучшать свои системы автопилота, батарей, зарядных станций и других компонентов. Кроме того, Tesla применяет Data Science для создания своих карт автомобильных дорог.

Спорт

Как оценивать производительность спортсменов, определять их потенциал и риск травм, а также прогнозировать результаты соревнований? —  с помощью Data Science, к примеру:

• NBA анализирует данные о своих игроках и командах. Информация собирается с помощью специальных камер SportVU, которые отслеживают движение каждого игрока и мяча 25 раз в секунду и генерируют большие объемы информации. Это становится основой для вычисления различных статистических показателей, таких как скорость, расстояние, угол броска и эффективность защиты.

Государственное управление

Улучшение качества жизни граждан, предотвращение коррупции и нарушений, повышение прозрачности и эффективности — вот неполный список того, что можно изменить с помощью науки о данных в государственном управлении. Уже есть несколько оптимистичных примеров, которые доказали это:

• IRS (налоговая служба США) анализирует данные о налогоплательщиках, которые подозреваются в уклонении от налогов или мошенничестве. Это позволяет IRS выявлять нарушителей, проводить проверки и взыскивать недостающие суммы.
• Министерство юстиции Великобритании собирает данные о заключенных, которые отбывают наказание или находятся под надзором. Эти данные помогают прогнозировать риск рецидива, определять оптимальные меры реабилитации и снижать уровень преступности.
• Мэрия Барселоны научилась использовать компьютерную науку для анализа данных о городской инфраструктуре, транспорте, окружающей среде, энергии и других аспектах жизни города. На основе этого оптимизировать расходы, повышать энергоэффективность, уменьшать загрязнение, улучшать мобильность и повышать качество жизни граждан.

E-commerce

В электронной коммерции наука о данных повышает продажи, лояльность и удовлетворенность клиентов, а также оптимизирует маркетинг и логистику. Примеры:

• Amazon предлагает клиентам персонализированные рекомендации продуктов, динамически меняет цены в зависимости от спроса и предложения. Компания автоматизирует размещение рекламы, оптимизирует свои склады и доставку товаров. И все это происходит за счет тщательного изучения данных о клиентах, продуктах, ценах, конкурентах и других факторах, которые влияют на его бизнес.
• Netflix прогнозирует спрос на контент, персонализирует рекомендации фильмов и сериалов, создает собственные шоу на основе анализа данных, собранных на сервисе.

Зачем Data Science бизнесу

Data Science помогает бизнесу:

• Получать конкурентное преимущество
• Увеличивать прибыль
• Снижать издержки
• Улучшать качество продуктов и услуг
• Повышать удовлетворенность и лояльность клиентов
• Быстро адаптироваться к изменяющимся условиям.

Также Data Science открывает широкие возможности для экспериментов: предприниматели находят новые возможности для развития, создают новые продукты и услуги, тестируют гипотезы и правильно оценивают достигнутые результаты.

Как крупные компании используют Data Science

Век сбора данных на бумажках около метро прошел. Крупные корпорации собирают данные буквально везде всеми возможными способами, например, вспомните кнопки удовлетворенности обслуживанием в аптеках или банках, а может вам приходили смс с предложением оценить услуги? Вы получали письма-опросники от ЕМИАС (или иной медицинской компании) о качестве работы медучреждения после посещения врача? Теперь крупные компании активно используют компьютерный мир и Data Science:

• Walmart собирает данные с помощью онлайн- и офлайн-магазинов. Эти данные напрямую влияют на акции и ценовую политику магазина.
• Google делает анализ данных своих пользователей, их поисковых запросов, интересов, локаций, которые собираются с помощью поисковой системы и других Google-сервисов.
• Starbucks собирает данные с помощью мобильного приложения и карты лояльности — это позволяет компании динамически менять цены в зависимости от спроса и предложения, оптимизировать свои магазины и обслуживание клиентов, а также улучшать качество и вкус своих продуктов.

Как вы понимаете, такие большие проекты кто-то должен создавать и обслуживать: этих людей должно быть много — маленькая команда дата-сайентистов утонет в гигантских объемах данных и в поставленных ей задачах. Поэтому в Data Science существует множество профессий — ответвлений от привычного всем дата-сайентиста.

Data Scientist (дата-сайентист) — это специалист, который умеет работать с данными разных форматов и объемов, применять статистические и математические методы для анализа данных, создавать программный код для обработки и визуализации данных, использовать машинное обучение и искусственный интеллект для создания прогностических моделей. Читать подробнее…