HTML Diff
0 added 0 removed
Original 2026-01-01
Modified 2026-03-10
1 <p>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%.</p>
1 <p>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%.</p>
2 <h2>Как уже используют Data science?</h2>
2 <h2>Как уже используют Data science?</h2>
3 <p>⁃<strong>Телеком</strong>. 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. ⁃<strong>Банки</strong>. 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. ⁃<strong>Недвижимость</strong>. В отрасли строительства, сдачи и покупки недвижимости традиционно накапливается большой объем документации: договоров, заявлений, проектов зданий и прав на земельные участки.<strong>Data science-решения</strong>в этой сфере можно использовать для точного прогнозирования спроса на объекты, оценки рисков при выборе участка под строительство и предопределения поведения клиентов. ⁃<strong>Страхование</strong>. 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. ⁃<strong>Юриспруденция</strong>. 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. ⁃<strong>Логистика</strong>. 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.</p>
3 <p>⁃<strong>Телеком</strong>. 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. ⁃<strong>Банки</strong>. 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. ⁃<strong>Недвижимость</strong>. В отрасли строительства, сдачи и покупки недвижимости традиционно накапливается большой объем документации: договоров, заявлений, проектов зданий и прав на земельные участки.<strong>Data science-решения</strong>в этой сфере можно использовать для точного прогнозирования спроса на объекты, оценки рисков при выборе участка под строительство и предопределения поведения клиентов. ⁃<strong>Страхование</strong>. 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. ⁃<strong>Юриспруденция</strong>. 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. ⁃<strong>Логистика</strong>. 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.</p>
4 <p>Больше полезных материалов и интересных репостов смотрите в<a>моем телеграм-канале</a>.</p>
4 <p>Больше полезных материалов и интересных репостов смотрите в<a>моем телеграм-канале</a>.</p>
5  
5