Top 05 ứng dụng của Data Science trong doanh nghiệp

Data Science chắc hẳn không còn là khái niệm xa lạ với nhiều doanh nghiệp vì khả năng định hình sự phát triển và chiến lược kinh doanh phù hợp.

Qua bài viết dưới đây, hãy cùng PSO MBA tìm hiểu top 05 ứng dụng của Data Science phổ biến nhất với ví dụ cụ thể. 

Data Science (Khoa học dữ liệu) là lĩnh vực nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật xử lý, chia nhỏ dữ liệu theo các mục đích khác nhau để khám phá và đưa ra insights có giá trị từ một tập dữ liệu lớn. Khoa học Dữ liệu là một ngành nghề tương đối đặc thù, được kết hợp kiến thức từ toán học, thống kê và khoa học máy tính.

Dự đoán và tối ưu hóa

Đây chính xác là công việc “quan trọng” nhất của một Data Scientist (nhà khoa học dữ liệu) đồng thời giúp phân biệt với một Data Analyst (nhà phân tích dữ liệu). Nếu như Data Analyst tập trung phân tích các tình huống, thử thách hiện tại, Data Scientist sẽ dựa trên những dữ liệu đưa ra dự đoán về tương lai và đưa ra chiến lược để tối ưu.

Nhiệm vụ Data Scientist trong doanh nghiệp
Data Scientist là người giúp doanh nghiệp dự đoán về tương lai để quản trị và giảm thiểu rủi ro nếu có

Ví dụ, một Data Scientist trong lĩnh vực bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu bán hàng trước đây để dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai, từ đó giúp định lượng sản phẩm và lập kế hoạch cung ứng hiệu quả. Nói cách khác, họ phân tích dữ liệu để tìm hiểu các xu hướng và mô hình, từ đó dự đoán kết quả và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

Phân tích khách hàng

Nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để phân đoạn khách hàng, hiểu sở thích và hành vi mua hàng của họ. Kết quả thu được sẽ giúp doanh nghiệp tạo ra các chiến lược tiếp thị, quảng cáo và thông điệp truyền thông hiệu quả.

Mối liên hệ giữa Data Science và Marketing
Để đạt được thành công trong một chiến dịch marketing, doanh nghiệp trước hết cần phải khai thác “đúng” insights từ khách hàng.

Ví dụ, một Data Scientist làm việc trong lĩnh vực dịch vụ ngân hàng có thể phân tích dữ liệu giao dịch và thông tin cá nhân để tạo ra các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa và chiến lược tiếp thị đích đến từng khách hàng cụ thể.

Phân tích và dự báo rủi ro

Đi kèm sự phát triển xu thế luôn là một tỉ lệ rủi ro nhất định, nhiệm vụ của Data Science là sử dụng dữ liệu để đánh giá rủi ro và tạo ra các mô hình dự báo để giúp doanh nghiệp quản lý rủi ro hiệu quả. 

Ngày nay, việc sử dụng dữ liệu và phân tích thông minh đóng vai trò không thể thiếu trong việc tạo ra lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp. Ví dụ, một Data Scientist làm việc trong lĩnh vực bảo hiểm có thể sử dụng dữ liệu về rủi ro thường gặp để xây dựng mô hình dự báo và định giá bảo hiểm cho khách hàng.

Tìm hiểu đầy đủ định nghĩa Data Science – Ngành học đón đầu kỷ nguyên công nghệ 

Xây dựng hệ thống tự động hóa

Data Science được các hệ thống tự động hóa dựa trên dữ liệu. Trên thực tế, các Data Scientist đóng vai trò phát triển các mô hình, thuật toán và công cụ phân tích dữ liệu để tạo ra các quy trình tự động trong doanh nghiệp. Điều này giúp tăng năng suất, giảm thiểu lỗi, giảm thiểu gánh nặng chi phí hoạt động trong doanh nghiệp.

Ví dụ, một nhà phân tích dữ liệu làm việc trong lĩnh vực logistics có thể phân tích dữ liệu vận chuyển và lưu trữ để tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển, giảm thiểu thời gian và chi phí.

Phân tích dữ liệu và phát hiện gian lận

Nằm trong phần quản trị rủi ro, Data Scientists có thể phân tích dữ liệu để phát hiện các hoạt động gian lận và bất thường trong doanh nghiệp. Ví dụ, một Data Scientist làm việc trong lĩnh vực thanh toán điện tử có thể phân tích dữ liệu giao dịch để phát hiện các hành vi gian lận như giao dịch không hợp lệ hoặc trùng lặp.

Kết

Phía trên là top 05 ứng dụng thường gặp nhất của Data Science trong doanh nghiệp. Tuỳ theo doanh nghiệp mà mục đích sử dụng Data Science trong công việc của một Data Scientist cũng sẽ đa dạng và phong phú khác nhau chứ không nằm trong chỉ 05 ứng dụng này. 

Xem thêm Học Data Science có khó không?