Бхавана Чамоли рассматривает, как моделирование данных используется в различных отраслях промышленности

Информационная эпоха открыла революционные достижения в области телекоммуникаций и вычислительной техники. Это включает в себя достижения, которые даже несколько десятилетий назад могли казаться больше похожими на научную фантастику, такие как возможность для обычных людей в разных концах света проводить видеоконференции в реальном времени или мгновенный доступ к удивительному количеству информации только на по любой теме. Однако это также привело к появлению огромного и непонятного объема данных. К счастью, именно здесь на сцену выходит моделирование данных.

По сути, моделирование данных – это создание точных представлений объектов данных в базе данных, включая их ассоциации и отношения. Как только это представление достигнуто – а процесс может быть довольно сложным и требующим много времени, – выводы используются различными способами, такими как изучение и объяснение высокоуровневых структур и концепций. Физические модели данных, которые широко используются в средах гибкой разработки программного обеспечения, могут помочь в разработке внутренней схемы базы данных, включая отношения между столбцами и таблицами.

Бхавана Чамоли, которая в настоящее время занимается разработкой, инвестиционными исследованиями и торговлей в MIO Partners в Нью-Йорке, считает, что моделирование данных является мощным инструментом. Она объясняет, что, учитывая его способность превращать необработанную информацию в действенный интеллект, моделирование данных широко используется в нескольких отраслях, включая здравоохранение, финансы и розничную торговлю.

Здравоохранение

В сфере здравоохранения моделирование данных используется для упрощения, оптимизации и стандартизации передачи данных из различных источников, чтобы в конечном итоге исследователи могли получить доступ к более надежной и воспроизводимой информации. «Использование моделирования данных может помочь улучшить клиническую эффективность, результаты лечения и дать более глубокое и надежное представление о рисках и преимуществах медицинской помощи и методов», – добавляет Бхавана Чамоли.

Финансы

В финансовой сфере моделирование данных использует линейные, нелинейные и плотностные модели финансовых данных для проведения надежной оценки производительности, поддержки инициатив по управлению рисками и прогнозирования будущих тенденций. По словам Бхаваны Чамоли, моделирование финансовых данных – одно из самых захватывающих и динамичных приложений расширенного моделирования данных, особенно когда оно применяется к финтех-аналитике, такой как оценка стоимости, подверженной риску, и оценка портфеля.

Розничная торговля

В сфере розничной торговли моделирование данных используется для прогнозирования покупательских намерений и увеличения продаж и доходов, оптимизации ценообразования, оптимизации операций бэк-офиса и повышения качества обслуживания клиентов. Бхавана Чамоли говорит, что моделирование данных в розничной торговле превратилось из конкурентного преимущества в фундаментальную необходимость. Розничные торговцы, независимо от того, используют ли они онлайн-каналы, офлайн-каналы или и то, и другое, не могут позволить себе полагаться на некорректные или неполные данные, когда дело доходит до выбора продуктовой линейки, направления клиентов и, в конечном итоге, создания лояльных и прибыльных сообществ клиентов.

В то же время моделирование данных претерпевает некоторые ключевые изменения и разработки из-за таких факторов, как рост моделей машинного обучения, ИИ, озера данных, облако, блокчейн и нереляционные хранилища данных / NoSQL. Также повышенное внимание уделяется безопасности; особенно в отношении обработки конфиденциальных данных и того, как они могут быть взломаны внешними злоумышленниками и внутренними мошенниками.

Заключительные мысли Бхаваны Чамоли

Хотя моделирование данных – это устоявшийся и проверенный процесс, который широко используется предприятиями и правительствами по всему миру, существует еще очень большой потенциал с точки зрения того, что можно почерпнуть и раскрыть. «Будущее моделирования данных выглядит очень радужным, и я очень рад быть частью этого развития», – говорит Бхавана Чамоли.