वास्तविक जीवन में डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग

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हाल के वर्षों में ग्रह पर लगभग हर व्यवसाय को डेटा विज्ञान द्वारा विस्थापित कर दिया गया है। आज, डेटा दुनिया के हर क्षेत्र के लिए आवश्यक है। इस प्रकार डेटा विज्ञान कंपनियों के लिए प्रेरणा का स्रोत बन गया है। डेटा विज्ञान अनुप्रयोग अचानक किसी भिन्न उद्देश्य की पूर्ति के लिए प्रारंभ नहीं हुए। तेज़ कंप्यूटर और कम महंगे भंडारण के कारण, अब हम उन्हें संसाधित करने में लगने वाले कई मानव घंटों के बजाय मिनटों में परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

डेटा वैज्ञानिक भविष्य (Future of Data Scientist) के मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। बिग डेटा वह जगह है जहां से उनकी शुरुआत होती है क्योंकि इसमें तीन गुण होते हैं: आयतन, विविधता और वेग। फिर डेटा को मॉडल और एल्गोरिदम में फीड किया जाता है। मशीन लर्निंग और एआई (ML and AI) में काम करने वाले सबसे उन्नत डेटा वैज्ञानिक ऐसे मॉडल का निर्माण करते हैं जो अपनी विफलताओं को पहचानते और सीखते हुए स्वायत्त रूप से आत्म-सुधार करते हैं।

डेटा विज्ञान, जिसे डेटा-संचालित विज्ञान भी कहा जाता है, डेटा को उपयोगी जानकारी में बदलने के लिए गणना और सांख्यिकी के कई घटकों को जोड़ता है। डेटा विज्ञान डेटा इकट्ठा करने, उसका विश्लेषण करने, उससे नए दृष्टिकोण बनाने और निर्णय लेने वाले उपकरण के रूप में उपयोग करने के लिए विभिन्न क्षेत्रों से तरीकों को शामिल करता है। डेटा विज्ञान क्षेत्र को बनाने वाले तकनीकी क्षेत्रों में सांख्यिकी, मशीन लर्निंग, डेटा एनालिटिक्स और कुछ प्रोग्रामिंग शामिल हैं।

 

विभिन्न उद्योगों में डेटा विज्ञान के अनुप्रयोग

1.स्वास्थ्य देखभाल

डेटा विज्ञान अनुप्रयोगस्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के लिए बहुत उपयोगी हैं। स्वास्थ्य सेवा उद्योग में डेटा विज्ञान का क्षेत्र तेजी से आगे बढ़ रहा है। स्वास्थ्य देखभाल उद्योग के कई क्षेत्र डेटा विज्ञान का उपयोग करते हैं।

•  चिकित्सा छवि विश्लेषण
•  जीव विज्ञान और जीनोमिक्स
•  औषधियों का विकास
•  स्वास्थ्य बॉट, आभासी सहायक और चिकित्सा छवि विश्लेषण

 घातक बीमारियों, धमनी स्टेनोसिस और अंग परिसीमन का पता लगाने जैसी प्रक्रियाएं फेफड़ों की बनावट वर्गीकरण जैसे कार्यों के लिए सर्वोत्तम पैरामीटर खोजने के लिए MapReduce जैसी कई विधियों और रूपरेखाओं का उपयोग करती हैं। यह ठोस बनावट वर्गीकरण के लिए मशीन सीखने के तरीकों को नियोजित करता है, जिसमें तरंगिका विश्लेषण, सामग्री-आधारित चिकित्सा चित्र अनुक्रमण और समर्थन वेक्टर मशीन (एसवीएम) शामिल हैं।

 

जीवविज्ञान और जीनोमिक्स

डेटा विज्ञान अनुप्रयोग आनुवंशिकी और जीनोमिक्स अनुसंधान के माध्यम से दवा अनुकूलन का बेहतर स्तर भी प्रदान करते हैं। उद्देश्य विशेष की पहचान करना है डीएनए मानव स्वास्थ्य को कैसे प्रभावित करता है, इसे बेहतर ढंग से समझने के लिए आनुवंशिकी, बीमारियों और दवा प्रतिक्रिया के बीच वैज्ञानिक संबंध।

 

औषधियों का विकास

डेटा विज्ञान अनुप्रयोग  (Data Science Application) और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इस प्रक्रिया को सुव्यवस्थित और तेज करते हैं, औषधीय पदार्थों की पहली स्क्रीनिंग से लेकर जैविक विशेषताओं के आधार पर सफलता दर की भविष्यवाणी तक, प्रत्येक चरण को एक नया परिप्रेक्ष्य देते हैं।

"प्रयोगशाला परीक्षणों" पर भरोसा करने के बजाय, ये एल्गोरिदम बड़े विस्तार से अनुकरण और मॉडल कर सकते हैं कि रसायन शरीर के भीतर कैसे कार्य करेगा। जैविक रूप से उपयुक्त नेटवर्क के आकार में कंप्यूटर मॉडल सिमुलेशन का निर्माण, जो उच्च सटीकता के साथ भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करना आसान बनाता है, कम्प्यूटेशनल दवा विकास का उद्देश्य है।

 

स्वास्थ्य और आभासी सहायकों के लिए बॉट

बुनियादी स्वास्थ्य देखभाल सहायता देने के लिए एआई-संचालित प्रणालियों का उपयोग किया जा सकता है। मोबाइल ऐप्स, जो अक्सर चैटबॉट होते हैं। आपको लक्षणों और प्रभावों के विस्तृत नेटवर्क से अपने स्वास्थ्य की स्थिति के बारे में महत्वपूर्ण विवरण जानने के लिए केवल अपने लक्षणों का वर्णन करना होगा या एक प्रश्न पूछना होगा। ऐप्स आपको अपना नुस्खा समय पर लेने की याद दिला सकते हैं और यदि आवश्यक हो, तो अपने डॉक्टर से अपॉइंटमेंट ले सकते हैं।

2.लक्षित विज्ञापन

 यदि आप मानते हैं कि डेटा विज्ञान का सबसे महत्वपूर्ण अनुप्रयोग खोज में था, तो फिर से सोचें। डेटा विज्ञान एल्गोरिदम (Data Science Algorithms )का उपयोग करके लगभग कुछ भी निर्धारित किया जा सकता है, विभिन्न वेबसाइटों पर डिस्प्ले बैनर से लेकर हवाई अड्डों पर डिजिटल बिलबोर्ड तक। इस वजह से, डिजिटल विज्ञापनों में पारंपरिक विज्ञापन की तुलना में बहुत अधिक CTR (कॉल-थ्रू रेट) होता है। उन्हें उपयोगकर्ता के पूर्व व्यवहार के आधार पर अनुकूलित किया जा सकता है। यह बताता है कि क्यों, उसी स्थान पर, जब आप डेटा विज्ञान प्रशिक्षण (Data Science Traning)कार्यक्रमों के विज्ञापन देख सकते हैं, तो कोई अन्य व्यक्ति कपड़ों के विज्ञापन देख सकता है।

 

3. वेबसाइट सुझाव

 उपयोगकर्ता की रुचि और प्रासंगिक जानकारी के आधार पर अपने सामान का विपणन करने के लिए कई व्यवसायों द्वारा इस इंजन का आक्रामक रूप से उपयोग किया गया है। अमेज़ॅन, ट्विटर, गूगल प्ले, नेटफ्लिक्स, लिंक्डइन, आईएमडीबी और कई अन्य इंटरनेट कंपनियां ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए इस तकनीक का उपयोग करती हैं। ग्राहक के पिछले खोज परिणामों के आधार पर, सिफारिशें की जाती हैं।

 

4.ई-कॉमर्स

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और अनुशंसा प्रणाली मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान अवधारणाओं के दो उदाहरण हैं जिनका ई-कॉमर्स उद्योग के लिए महत्वपूर्ण लाभ है। ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म अपने व्यवसायों के विकास के लिए महत्वपूर्ण डेटा इकट्ठा करने के लिए ग्राहकों की प्रतिक्रिया और लेनदेन की जांच करने के लिए इन रणनीतियों को नियोजित कर सकते हैं।

वे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करके ग्रंथों और ऑनलाइन सर्वेक्षणों का विश्लेषण करते हैं। इसका उपयोग डेटा का मूल्यांकन करने और अपने ग्राहकों को बेहतर सेवाएं प्रदान करने के लिए सहयोगात्मक और सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग में किया जाता है। डेटा विज्ञान ने डेटा विज्ञान क्षेत्र को कैसे प्रभावित किया है, इसके उदाहरणों में उपभोक्ता आधार को पहचानना, वस्तुओं और सेवाओं का पूर्वानुमान लगाना, लोकप्रिय वस्तुओं की शैली का निर्धारण करना, मूल्य निर्धारण संरचनाओं को अनुकूलित करना और बहुत कुछ शामिल है।

 

5.परिवहन

 सेल्फ-ड्राइविंग कारों का विकास डेटा विज्ञान द्वारा परिवहन की दुनिया में सबसे महत्वपूर्ण प्रगति या विकास रहा है। डेटा विज्ञान ने ईंधन खपत पैटर्न, चालक व्यवहार और वाहन निगरानी की गहन जांच के माध्यम से परिवहन उद्योग में अपना नाम बनाया है। ड्राइवरों के लिए ड्राइविंग की स्थिति को सुरक्षित बनाकर, वाहन के प्रदर्शन को बढ़ाकर, ड्राइवरों को अधिक स्वायत्तता प्रदान करके और कई अन्य चीजें करके, यह अपने लिए प्रतिष्ठा बना रहा है। सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके और स्वायत्तता जोड़कर, वाहन निर्माता स्मार्ट कारें बना सकते हैं और लॉजिस्टिक मार्गों को बढ़ा सकते हैं। प्रोजेक्टप्रो के अनुसार, उबर जैसी प्रसिद्ध टैक्सी सेवाएं ग्राहक प्रोफाइल, भौगोलिक स्थान, आर्थिक संकेतक और लॉजिस्टिक प्रदाताओं जैसे कई तत्वों को मर्ज करके संसाधन आवंटन, मूल्य और वितरण मार्गों को अनुकूलित करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग (Use of Data Science)करती हैं।

 

किसी एयरलाइन को रूट करना

 एयरलाइन व्यवसाय चुनौतियों से पार पाने के लिए जाना जाता है। हालाँकि, कुछ एयरलाइन सेवा प्रदाता अपनी कार्य स्थितियों और अधिभोग दरों को ऊँचा रखने का प्रयास कर रहे हैं।

हवाई ईंधन की आसमान छूती लागत और कम हवाई ईंधन खर्च की पेशकश की आवश्यकता ने ग्राहकों पर महत्वपूर्ण प्रतिबंध लगाना आवश्यक बना दिया है। एयरलाइंस ने जल्द ही विकास के लिए सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों को इंगित करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग करना शुरू कर दिया।

एयरलाइंस डेटा विज्ञान का उपयोग ग्राहक वफादारी कार्यक्रम जैसी विपणन रणनीतियों को स्थापित करने, उड़ान में देरी का अनुमान लगाने, कौन सा विमान प्राप्त करना है, यह तय करने, मार्गों और लेओवर की योजना बनाने और रणनीतिक परिवर्तन करने के लिए कर सकती है।

 

6.उन्नत पाठ और छवि पहचान

 डेटा विज्ञान एल्गोरिदम भाषण और छवि पहचान को नियंत्रित करते हैं। हम अपने दैनिक जीवन में इन एल्गोरिदम के शानदार काम को देख सकते हैं। क्या आपको कभी सिरी, एलेक्सा या गूगल असिस्टेंट जैसे वर्चुअल स्पीच असिस्टेंट की जरूरत पड़ी है? दूसरी ओर, इसकी वाक् पहचान तकनीक पृष्ठभूमि में काम कर रही है, जो आपके शब्दों को समझने और उनका आकलन करने और आपके उपयोग से सहायक परिणाम प्रदान करने का प्रयास कर रही है। अन्य सोशल नेटवर्किंग साइटों के बीच, छवि पहचान फेसबुक, इंस्टाग्राम और ट्विटर पर पाई जा सकती है। जब आप अपनी प्रोफ़ाइल पर उनके साथ अपनी तस्वीर प्रकाशित करते हैं तो ये एप्लिकेशन लोगों को टैग करने की पेशकश करते हैं।

 

7.गेमिंग

अधिक से अधिक डेवलपर्स ऐसे गेम बनाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं जो चरणों के माध्यम से खिलाड़ी के आगे बढ़ने के साथ-साथ विकसित और बेहतर होते जाते हैं। मोशन गेमिंग में, आपका प्रतिद्वंद्वी (कंप्यूटर) भी आपकी पिछली चालों का विश्लेषण करता है और उसके अनुसार गेम को संशोधित करता है। गेमिंग को आगे बढ़ाने के लिए ईए स्पोर्ट्स, ज़िंगा, सोनी, निंटेंडो और एक्टिविज़न-ब्लिज़र्ड जैसी कंपनियों द्वारा डेटा साइंस को नियोजित किया गया है।

 

8.सुरक्षा

 डेटा विज्ञान का उपयोग आपके व्यवसाय में सुरक्षा को मजबूत करने और महत्वपूर्ण डेटा को सुरक्षित रखने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, बैंक उपयोगकर्ता के विशिष्ट वित्तीय व्यवहार के आधार पर धोखाधड़ी की पहचान करने के लिए जटिल मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम तैनात करते हैं।

ये एल्गोरिदम हर दिन उत्पन्न होने वाले भारी मात्रा में डेटा के कारण व्यक्तियों की तुलना में धोखाधड़ी की तेजी से और अधिक सटीक पहचान कर सकते हैं। ऐसे एल्गोरिदम का उपयोग निजी जानकारी को सुरक्षित करने के लिए किया जा सकता है, भले ही आप किसी वित्तीय संस्थान के लिए काम न करें।

डेटा गोपनीयता को समझने से आपके व्यवसाय को संपर्क विवरण, सामाजिक सुरक्षा नंबर और क्रेडिट कार्ड नंबर सहित संवेदनशील उपभोक्ता डेटा के दुरुपयोग और साझाकरण से बचने में मदद मिल सकती है।

धोखाधड़ी का पता लगाना

 डेटा का उपयोग करने के लिए एप्लिकेशन का उपयोग सबसे पहले वित्त में किया गया था। व्यवसाय हर साल घाटे और बुरे ऋणों से थक चुके थे। हालाँकि, उनके पास ढेर सारी जानकारी थी जो पहले ऋण आवेदन के दौरान एकत्र की गई थी। अपने घाटे से उबरने में मदद करने के लिए, उन्होंने डेटा वैज्ञानिकों को नियुक्त करने का निर्णय लिया।

चूंकि वित्त और डेटा विज्ञान दोनों ही डेटा से संबंधित हैं, इसलिए वे निकटता से जुड़े हुए हैं। व्यवसायों को ऋण स्वीकृत करने, उन्हें चालू रखने, घाटा उठाने और ऋण लेने के लिए बहुत सारी कागजी कार्रवाई करनी पड़ती थी।

परिणामस्वरूप डेटा विज्ञान तकनीकों को समाधान के रूप में सुझाया गया। जोखिम संभावनाओं का मूल्यांकन करने के लिए, उन्होंने डेटा को ग्राहक प्रोफ़ाइल, इतिहास खर्च और अन्य आवश्यक मानदंडों के आधार पर अलग करना सीखा। यह भी सपोर्ट करता है

उपभोक्ता की व्यय शक्ति पर आधारित बैंकिंग उत्पादों को बढ़ावा देना।

ग्राहक पोर्टफोलियो प्रबंधन एक और उदाहरण है, जो डेटा विज्ञान के लिए व्यावसायिक खुफिया उपकरणों का उपयोग करके डेटा रुझानों का आकलन करता है। वित्तीय संस्थान डेटा विज्ञान द्वारा प्रदान किए जाने वाले एल्गोरिथम प्रशिक्षण का उपयोग करके डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए संपूर्ण डेटा विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, वित्तीय संस्थान गहन ग्राहक अनुभव अनुसंधान और वरीयता समायोजन के माध्यम से अपने ग्राहकों के साथ वैयक्तिकृत संबंध विकसित कर सकते हैं, जिससे उपभोक्ताओं के लिए ग्राहक अनुभव में सुधार होगा।

 

9.ग्राहक धारणाएँ

आपके ग्राहकों के व्यवहार, जनसांख्यिकी, शौक, आकांक्षाओं और अन्य विवरणों की जानकारी उनके डेटा में पाई जा सकती है। इतने सारे संभावित उपभोक्ता डेटा स्रोतों के साथ, डेटा विज्ञान की प्रारंभिक समझ होने से इसे समझने में मदद मिल सकती है।

उदाहरण के लिए, जब कोई उपभोक्ता आपकी वेबसाइट या भौतिक स्टोर पर जाता है, अपने शॉपिंग कार्ट में कुछ जोड़ता है, खरीदारी करता है, ईमेल पढ़ता है, या सोशल मीडिया पोस्ट से जुड़ता है, तो आप हर बार उनके बारे में जानकारी एकत्र कर सकते हैं। डेटा रैंगलिंग एक बार डेटा को एकीकृत करने की प्रक्रिया है जब आप दोबारा जांच कर लेते हैं कि यह प्रत्येक स्रोत से सटीक है।

इसका एक उदाहरण ग्राहक के ईमेल पते का उनके क्रेडिट कार्ड विवरण, सोशल मीडिया हैंडल और लेनदेन पहचान से मिलान करना है। डेटा को मर्ज करके, आप उनके व्यवहार के बारे में निष्कर्ष निकाल सकते हैं और रुझानों की पहचान कर सकते हैं।

आप यह जानकर सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपका उत्पाद उनकी मांगों को पूरा करता है और आपकी मार्केटिंग तकनीक सफल है। यह जानकर कि आपके ग्राहक कौन हैं और उन्हें क्या प्रेरित करता है।

 

10.कृत्रिम वास्तविकता

 भविष्य के लिए सबसे अधिक संभावनाओं वाला अंतिम डेटा विज्ञान एप्लिकेशन यह है। प्रौद्योगिकी के सबसे दिलचस्प अनुप्रयोगों में से एक का वर्णन करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला शब्द "संवर्धित वास्तविकता" है। डेटा साइंस और वर्चुअल रियलिटी संबंधित हैं क्योंकि वीआर हेडसेट आपको सर्वश्रेष्ठ देखने का अनुभव देने के लिए कंप्यूटर जानकारी, एल्गोरिदम और डेटा का उपयोग करता है। पोकेमॉन गो एक बहुत पसंद किया जाने वाला गेम है जो एक छोटे से कदम को सही तरीके से दर्शाता है। इमारतों, सड़कों और अन्य काल्पनिक स्थानों पर पोकेमॉन को खोजने और देखने की स्वतंत्रता। गेम के डिज़ाइनरों ने पोकेमॉन और जिम के स्थानों को इंगित करने के लिए कंपनी के पूर्व सॉफ़्टवेयर इनग्रेस की जानकारी का उपयोग किया। दूसरी ओर, डेटा विज्ञान अधिक सार्थक होगा यदि वीआर उपभोक्ता अन्य कार्यक्रमों की तरह ही अर्थव्यवस्था का उपयोग करना शुरू कर दें क्योंकि यह अधिक सुलभ और सस्ता हो जाता है।

 

सारांश 

 ऐसे अन्य क्षेत्र भी हैं जहां डेटा विज्ञान को भी लागू किया जा सकता है। इन अनुप्रयोगों के अलावा, डेटा विज्ञान विपणन, वित्त, मानव संसाधन, स्वास्थ्य सेवा, सार्वजनिक नीति और डेटा उत्पन्न करने वाले किसी भी अन्य क्षेत्र में कार्यरत है। डेटा विज्ञान का उपयोग विपणन टीमों द्वारा उन उत्पादों की पहचान करने के लिए किया जाता है जो सबसे अधिक बिकेंगे। जब विश्लेषणात्मक सोच और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम संयुक्त होते हैं, तो डेटा अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है, दक्षता उपायों का समर्थन कर सकता है और अनुमानों का समर्थन कर सकता है।भले ही आप डेटा वैज्ञानिक न हों, डेटा स्रोतों का आकलन करना, डेटा को साफ और व्यवस्थित करना और निष्कर्ष निकालना जानना कार्यस्थल में उपयोगी क्षमताएं हो सकती हैं।