برگرفته از کارگاه دکتر مسعود کاویانی در سومین مدرسه علم داده مدرسه نوآوری در دانشکدگان علوم و فناوری‌های میان رشته‌ای دانشگاه تهران

علم داده به‌واسطه توانایی در پردازش، تحلیل و استخراج الگوهای مفید از داده‌ها، در صنایع مختلف کاربردهای متنوعی دارد. در ادامه، برخی از مهم‌ترین کاربردهای علم داده در صنایع گوناگون را همراه با مثال‌هایی واقعی شرح می‌دهیم.

۱. صنعت سلامت و بهداشت

کاربردها:

• پیش‌بینی بیماری‌ها و شخصی‌سازی درمان: با تحلیل داده‌های بیماران، مانند سابقه بیماری، داده‌های ژنتیکی و علائم، می‌توان احتمال ابتلا به بیماری‌ها را پیش‌بینی کرد و درمان‌های بهینه برای هر بیمار ارائه داد.
• تشخیص بیماری‌ها: استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر برای تشخیص بیماری‌هایی مانند سرطان، عفونت‌ها و بیماری‌های قلبی از روی تصاویر پزشکی.
• پایش و مدیریت سلامت عمومی: داده‌ها در کنترل و نظارت بر شیوع بیماری‌ها، مانند کووید-۱۹، به سیستم‌های سلامت کمک می‌کنند.

مثال کاربردی:
سیستم‌های تشخیص سرطان مانند "IBM Watson for Oncology" که از علم داده و هوش مصنوعی برای تحلیل تصاویر و داده‌های پزشکی استفاده می‌کنند و به پزشکان در تشخیص و درمان سرطان کمک می‌کنند.

۲. صنعت مالی و بانکداری

کاربردها:

• مدیریت ریسک و اعتبارسنجی مشتریان: با تحلیل داده‌های مالی مشتریان، سیستم‌های بانکی می‌توانند به پیش‌بینی ریسک‌های اعتباری و تخصیص وام‌های مناسب کمک کنند.
• کشف تقلب: الگوریتم‌های علم داده می‌توانند الگوهای مشکوک را در تراکنش‌های مالی شناسایی کرده و هشدارهای فوری صادر کنند.
• پیش‌بینی بازار و مدیریت دارایی‌ها: داده‌های تاریخی بازار به پیش‌بینی تغییرات قیمت‌ها و روندهای بازار کمک می‌کنند.

مثال کاربردی:
در شرکت‌های بزرگی مثل JP Morgan و Bank of America، الگوریتم‌های کشف تقلب از تکنیک‌های علم داده برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک و محافظت از حساب‌های بانکی مشتریان استفاده می‌کنند.

۳. خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک

کاربردها:

• سیستم‌های پیشنهاددهنده شخصی‌سازی‌شده: با تحلیل تاریخچه خرید، علاقه‌مندی‌ها و رفتار مشتریان، سیستم‌های توصیه‌گر محصولات مرتبط و مورد علاقه مشتریان را پیشنهاد می‌دهند.
• مدیریت موجودی و زنجیره تأمین: با پیش‌بینی تقاضا و شناسایی الگوهای فروش، خرده‌فروشان می‌توانند بهینه‌تر از منابع خود استفاده کنند.
• تحلیل احساسات مشتریان: بررسی نظرات و بازخوردهای مشتریان در شبکه‌های اجتماعی برای شناخت تجربه مشتری و بهبود محصولات و خدمات.

مثال کاربردی:
آمازون از سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته استفاده می‌کند که با تحلیل رفتار مشتریان، محصولات مرتبط را به آن‌ها پیشنهاد می‌دهد و تجربه خرید را شخصی‌سازی می‌کند.

۴. صنعت حمل و نقل و لجستیک

کاربردها:

• بهینه‌سازی مسیر و زمان‌بندی: با تحلیل داده‌های ترافیکی و داده‌های مسیر، شرکت‌ها می‌توانند مسیرها را بهینه کرده و زمان تحویل را کاهش دهند.
• پیش‌بینی خرابی‌ها و نگهداری پیشگیرانه: داده‌های جمع‌آوری‌شده از وسایل نقلیه می‌تواند به شناسایی الگوهای خرابی کمک کرده و زمان تعمیرات را پیش‌بینی کند.
• مدیریت ناوگان: استفاده از داده‌ها برای مدیریت بهینه ناوگان حمل‌ونقل، بهبود زمان‌بندی و کاهش هزینه‌ها.

مثال کاربردی:
شرکت UPS از علم داده برای بهینه‌سازی مسیرهای خود استفاده می‌کند که موجب کاهش مصرف سوخت و هزینه‌های عملیاتی شده است. این سیستم که به ORION معروف است، با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌های بهینه‌سازی، به رانندگان مسیرهای کم‌هزینه‌تر و کارآمدتر پیشنهاد می‌دهد.

۵. صنعت تولید

کاربردها:

• پیش‌بینی و بهینه‌سازی تولید: با تحلیل داده‌های تولید و تقاضا، شرکت‌ها می‌توانند تولید را بهینه کنند و از تولید اضافی یا کمبود کالا جلوگیری کنند.
• کنترل کیفیت و شناسایی نقص‌ها: از تحلیل داده‌های مربوط به فرآیند تولید برای شناسایی محصولات معیوب و افزایش کیفیت استفاده می‌شود.
• نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه: با تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده از تجهیزات تولیدی، خرابی‌ها پیش‌بینی شده و پیش از وقوع، تعمیرات انجام می‌شود.

مثال کاربردی:
در شرکت‌های خودروسازی مانند فورد و تویوتا، داده‌های مربوط به خط تولید تحلیل می‌شوند تا نقص‌های تولید شناسایی شده و فرآیندها برای بهبود کیفیت محصولات تنظیم شوند.

۶. صنعت کشاورزی

کاربردها:

• کشاورزی دقیق: استفاده از داده‌های خاک، آب و هوا و شرایط محیطی برای بهینه‌سازی فرایند کاشت، آبیاری و برداشت.
• پیش‌بینی محصولات و بهبود عملکرد: داده‌های پیش‌بینی آب و هوا و تحلیل داده‌های تاریخی به کشاورزان کمک می‌کند تا محصولات خود را بهبود بخشند.
• مدیریت و پایش سلامت محصولات و حیوانات: از داده‌های حسگرها برای پایش سلامت گیاهان و حیوانات استفاده می‌شود.

مثال کاربردی:
شرکت‌های بزرگ مانند John Deere از داده‌ها و حسگرها برای تحلیل شرایط زمین‌های زراعی و بهینه‌سازی آبیاری، بذرپاشی و کوددهی استفاده می‌کنند.

۷. صنعت انرژی

کاربردها:

• پیش‌بینی مصرف انرژی: تحلیل داده‌های مصرف انرژی برای بهبود کارایی و پیش‌بینی الگوهای مصرف.
• بهینه‌سازی و مدیریت شبکه‌های توزیع انرژی: استفاده از داده‌ها برای بهینه‌سازی توزیع و کاهش اتلاف انرژی در شبکه‌های برق.
• کشف نشت‌ها و مشکلات فنی: با تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از تجهیزات انرژی، نشت‌ها یا مشکلات دیگر شناسایی و تعمیرات لازم انجام می‌شود.

مثال کاربردی:
در صنعت برق، از داده‌های مربوط به مصرف انرژی و تولید برق به منظور بهینه‌سازی تولید و کاهش خاموشی‌ها استفاده می‌شود. شرکت‌های انرژی از علم داده برای تشخیص الگوهای مصرف و بهینه‌سازی منابع برق استفاده می‌کنند.

۸. صنعت رسانه و سرگرمی

کاربردها:

• پیشنهاد محتوا به کاربران: با تحلیل داده‌های تماشای کاربران، سیستم‌های پلتفرم‌هایی مانند نتفلیکس یا اسپاتیفای محتوای مشابه و موردعلاقه کاربران را پیشنهاد می‌دهند.
• تحلیل رفتار مشتریان: بررسی داده‌های مربوط به استفاده کاربران برای بهبود تجربه کاربری و جذب کاربران جدید.
• برنامه‌ریزی تولید محتوا: تحلیل داده‌ها به شرکت‌ها کمک می‌کند تا موضوعات پرطرفدار را شناسایی کرده و بر تولید محتوای مرتبط تمرکز کنند.

مثال کاربردی:
نتفلیکس از داده‌های تماشای کاربران برای شخصی‌سازی پیشنهادهای محتوایی استفاده می‌کند. به این ترتیب، هر کاربر محتوایی متناسب با سلیقه‌اش را می‌بیند.

۹. آموزش و یادگیری

کاربردها:

• آموزش شخصی‌سازی‌شده: با تحلیل داده‌های یادگیری دانش‌آموزان، می‌توان مسیرهای آموزشی متناسب با توانایی‌ها و نیازهای فردی ارائه داد.
• پیش‌بینی نیازهای آموزشی: استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی نقاط ضعف و کمک به دانش‌آموزان در زمینه‌های مشکل‌زا.
• تحلیل و بهبود عملکرد مدارس: با استفاده از داده‌های آموزشی می‌توان عملکرد مدارس و معلمان را تحلیل کرد و بهبودهای لازم را انجام داد.

مثال کاربردی:
پلتفرم‌هایی مانند "Coursera" و "EdX" از داده‌های یادگیری کاربران برای پیشنهاد دوره‌های مناسب و بهبود تجربه یادگیری استفاده می‌کنند.

۱۰. صنعت بیمه

کاربردها:

• تحلیل ریسک و قیمت‌گذاری دقیق: با تحلیل داده‌های مشتریان و حوادث، شرکت‌های بیمه می‌توانند قیمت‌گذاری مناسب‌تری برای بیمه‌نامه‌ها تعیین کنند.
• کشف تقلب‌های بیمه‌ای: الگوریتم‌های علم داده در شناسایی الگوهای مشکوک و کاهش تقلب‌های بیمه‌ای مؤثر هستند.
• پیش‌بینی خسارات و بهبود مدیریت بحران: با استفاده از داده‌های تاریخی، شرکت‌ها می‌توانند خسارات احتمالی را پیش‌بینی کرده و مدیریت بهتری برای مقابله با بحران‌ها داشته باشند.

مثال کاربردی:
شرکت‌های بیمه از الگوریتم‌های علم داده برای بررسی ادعاهای بیمه و کشف موارد مشکوک به تقلب استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها می‌توانند از گزارشات دقیق و تاریخچه ادعاهای قبلی برای تشخیص تقلب بهره ببرند.

این کاربردها نشان‌دهنده این است که علم داده چگونه می‌تواند بهره‌وری را در صنایع مختلف بهبود بخشد و با تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و آگاهانه‌تر به رشد و موفقیت سازمان‌ها کمک کند.