Unternehmen können die nahezu unbegrenzte Menge an Daten, die ihnen jetzt zur Verfügung steht, auf immer vielfältigere Weise nutzen.
Letztlich nutzen jedoch alle Organisationen Knowledge Science aus demselben Grund, um optimale Lösungen für bestehende Probleme zu finden.
Werfen wir einen Blick auf dieses Beispiel der Datenwissenschaft, die Lösungen für alte große Probleme bietet. Im Transportwesen nutzt Uber Daten, um die richtige Anzahl von Fahrern zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu einem Preis einzusetzen, den der Fahrer zu zahlen bereit ist.
Im Rahmen einer anderen verkehrsbezogenen datenwissenschaftlichen Anstrengung hat die Toronto Transportation Fee große Fortschritte bei der Lösung eines alten Issues mit den Verkehrsströmen gemacht und diese Ströme in und um die Stadt umstrukturiert.
Mit datenwissenschaftlichen Instruments und Analysen haben sie Daten gesammelt, um den Straßenbahnbetrieb besser zu verstehen und Interventionsmöglichkeiten zu identifizieren, Daten zu Kundenbeschwerden analysiert, Sondendaten verwendet, um die Verkehrsleistung auf Hauptstrecken besser zu verstehen, und ein Workforce zusammengestellt, um Large Knowledge besser zu nutzen Sowohl für die Planung von Abläufen als auch für die Auswertung, indem wir uns auf die Freigabe zu Spitzenzeiten konzentrieren und die am stärksten überlasteten Strecken sowie die monatlichen Verluststunden ermitteln.
Eine solche interdisziplinäre Ausbildung bereitet die nächste Era von Wissenschaftlern darauf vor, gesellschaftliche Probleme mit den richtigen modernisierten Knowledge-Science-Instruments anzugehen. Dazu müssen viele Daten gesammelt, bereinigt und aufbereitet und dann analysiert werden, um die Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Entwicklung besserer Lösungen für heutige Unternehmen erforderlich sind .
Wie erhalten Sie eine bessere und effiziente Lösung? Sie müssen:
– Identifizieren Sie das Drawback und schaffen Sie ein klares Verständnis davon.
– Sammeln Sie die Daten zur Analyse.
– Identifizieren Sie die richtigen Instruments und entwickeln Sie eine Datenstrategie.
Fallstudien sind auch hilfreich bei der Anpassung einer potenziellen Lösung.
Sobald diese Bedingungen erfüllt sind und die verfügbaren Daten extrahiert wurden, können Sie ein Modell für maschinelles Lernen entwickeln. Es wird einige Zeit dauern, bis ein Unternehmen Greatest Practices für die Datenstrategie mithilfe von Knowledge Science verfeinert, aber die Vorteile sind es wert.
