A cosa serve la Data Science: 5 campi di applicazione

La Data Science, volenti o nolenti, fa ormai parte della nostra vita. L’analisi dei numeri ha cambiato completamente il modo di lavorare in molti settori. e se ci sembra normale che le banche oppure gli organismi finanziari ne facciano uso, ci sono dei campi in cui è più sorprendente il suo utilizzo.
Quindi, se almeno una volta avete pensato che la Data Science non facesse parte della vostra vita, vi andiamo a illustrare 5 campi di applicazione in cui i numeri hanno operato un completo sconvolgimento dei processi e hanno migliorato i risultati in maniera straordinaria.

Le aziende pesanti ormai da anni hanno affiancato alla normale attività di produzione dei reparti di analisi dei dati per migliorare l’efficienza e aumentare i ricavi. Ridurre anche eventuali malfunzionamenti diventa molto più semplice se ci si affida a dei controlli incrociati degli strumenti di produzione.

Poter gestire in maniera flessibile la produzione diventa fondamentale per restare sul mercato e avere maggiore competitività. Gli sprechi vengono ridotti al minimo quando possiamo ottimizzare i processi e l’impiego delle macchine, ed evitiamo che vengano utilizzate male o in maniera non appropriata.
Si abbattono così i costi dovuti all’utilizzo poco puntuale dei macchinari e all’eccesso di scarti.

Quando si presentano dei problemi che portano al blocco della produzione, è evidente che l’azienda si possa trovare in grande difficoltà. Diventa quindi fondamentale scoprire rapidamente e in molti casi predire eventuali guasti.
Grazie all’analisi automatica dei dati di produzione e all’utilizzo di dispositivi “intelligenti” che continuamente riversano dati all’interno dei sistemi si possono ridurre i blocchi della produzione e risparmiare sulla manutenzione degli strumenti e dei macchinari.

Chi non potrebbe fare a meno dell’analisi dei dati è di sicuro il mondo dell’e-commerce.
In questo caso è molto semplice tracciare i comportamenti dei clienti, poiché ogni visita al sito produce degli small data che vengono aggregati, ma contemporaneamente si possono aumentare le vendite e gestire al meglio il magazzino utilizzando la Data Science

Se nel mondo fisico è necessario presentare un prodotto uguale per tutti i clienti, oppure avere un negozio che sia identico per chiunque lo visiti, nel mondo dell’e-commerce l’approccio è radicalmente diverso. In base alla navigazione dell’utente, ai suoi gusti e alle sue preferenze è possibile creare delle vetrine personalizzate e automatizzate, che migliorano l’esperienza sul sito e consentono di aumentare le vendite.
Allo stesso tempo, anche nel post vendita è possibile agire in maniera puntuale con attività ritagliate su ogni cliente e analizzare la cosiddetta “Sentiment analysis”, ovvero vedere la reputazione del brand in base alle conversazioni che gli utenti hanno in rete. Tutto questo, utilizzando la Data Science.

La gestione del magazzino, soprattutto nel caso di magazzini di grandi dimensioni, non può prescindere dall’analisi dei flussi e della movimentazione dei singoli prodotti, per evitare rotture di stock oppure tempi troppo lunghi nel caricamento dei nuovi articoli.
Affidando la gestione delle scorte a dei sistemi automatizzati è possibile rapidamente verificare che cosa si muove di più e gestire più rapidamente la catalogazione, l’impacchettamento e la spedizione della merce

Anche un settore come quello dei trasporti può trarre vantaggio dall’utilizzo della Data Science. Sia in ambito micro, come nel caso delle automobili a guida automatica, sia in ambito macro con l’analisi dei flussi di traffico e l’ottimizzazione dei percorsi.

Uno dei temi caldi degli ultimi anni è rappresentato dalle automobili che si guidano “da sole”. Una vera e propria rivoluzione dei trasporti, ma come si può consentire a una macchina di muoversi in maniera autonoma senza l’intervento umano? Anche in questo caso interviene l’analisi dei dati, poiché si possono incrociare i dati provenienti dall’automobile stessa con quelli che arrivano dall’esterno (satelliti, sistemi di gestione del traffico, informazioni dalle altre automobili) e consentire alla macchina di prendere decisioni e portare a destinazione i passeggeri.

Se l’automobile a guida autonoma è ancora un progetto futuribile, altri sistemi di analisi dei dati sono già disponibili e funzionanti. Basti pensare a quanto la navigazione guidata di Google Maps ha cambiato le nostre abitudini di guida, e a come alcune società come Uber per quanto riguarda il trasporto privato e altri sistemi automatici per il trasporto pesante ottimizzino i percorsi per consentire di avere una maggiore redditività da ogni corsa

Iniziamo da uno dei campi di applicazione più conosciuti: il mondo bancario.
Da sempre le banche si occupano di argomenti delicati, e dover gestire il denaro dei clienti impone la massima cautela nelle operazioni. Verificare la capacità di restituire un prestito, oppure intervenire tempestivamente in caso di frode, fanno parte del normale lavoro di ogni istituto di credito.

Per tutelare il denaro depositato dai correntisti, e anche il capitale della banca, è necessario prevenire eventuali frodi ed evitare di incorrere in comportamenti illegali.
Grazie all’analisi dei dati, i sistemi bancari possono verificare rapidamente e in maniera automatica comportamenti sospetti e bloccare pagamenti prima che finiscano in cattive mani. Gli scostamenti dalla normalità vengono immediatamente notati e si predispongono le contromisure.

Grazie a degli indicatori ben definiti e a dei sistemi automatici, ogni banca può calcolare quanto sia rischioso erogare un prestito o un mutuo e verificare la solvibilità del cliente. In questo modo si prevengono i rischi di mancata restituzione del denaro erogato e si evitano scelte avventate che andrebbero contro gli interessi sia della banca sia del cliente.

Come nel sistema bancario, la finanza da sempre analizza i numeri e le tendenze del denaro e in questo modo decide come investirlo.
Se prima ci si affidava spesso al “fiuto” degli agenti finanziari, da anni ormai l’automazione e l’utilizzo di strumenti sofisticati consente di fare scelte ponderate e ridurre i rischi.

Investire in titoli oppure obbligazioni o altri strumenti finanziari è sempre una scommessa e i rischi non possono mai essere eliminati del tutto. Ma si possono incrociare i dati e predire con un grado sempre maggiore di accuratezza che cosa ha buone probabilità di portare un ritorno nell’investimento e cosa no.

Invece che proporre strumenti uguali per tutti, grazie alla Data Science è possibile proporre ai clienti dei prodotti personalizzati e ritagliati su misura per i loro bisogni, aumentando la loro soddisfazione e diversificando il portafoglio.