Ίσως ένα από τα πιο γνωστά brand ηλεκτρικών αμαξιών είναι η TESLA, η οποία έχει ξεχωρίσει για την καινοτομία και την οραματικότητά της.

Ένας από τους λόγους που την κάνει να πρωτοστατεί τόσο ως αυτοκινητοβιομηχανία όσο και ως επωνυμία, είναι ότι πάνω από όλα είναι μια εταιρεία τεχνολογίας η οποία αξιοποιεί όλα τα σύγχρονα μέσα αλλά και τάσεις.

Τα ηλεκτρικά οχήματά της βασίζονται στην χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, big data και IoT (internet of things).

Έτσι λοιπόν, η TESLA καταφέρνει να λαμβάνει αυτόματα, χρήσιμα δεδομένα από τους οδηγούς, τα οποία αργότερα μπορεί να χρησιμεύσουν για την βελτίωση της εμπειρίας τους.

Σε αυτό το άρθρο λοιπόν θα δούμε:

 Γιατί τα δεδομένα είναι σημαντικά για την TESLA

 Πως η TESLA χρησιμοποιεί τα δεδομένα για να βελτιώνεται συνεχώς 

 Άλλα παραδείγματα εταιρειών που αξιοποιούν τα δεδομένα 

Ας ξεκινήσουμε μιλώντας για την σημασία των δεδομένων.

 Γιατί τα Δεδομένα Είναι Σημαντικά για την TESLA

Η TESLA έχει σχεδιάσει με τέτοιο τρόπο τα οχήματα της, ώστε να συγκεντρώνει δεδομένα από αυτά, αλλά και από τους οδηγούς τους, μέσα από ενσωματωμένους εσωτερικούς αλλά και εξωτερικούς αισθητήρες.

Ως μια εταιρεία που πρωτοπορεί στην τεχνητή νοημοσύνη και στην ανάλυση big data, η TESLA έχει πρόσβαση σε πληροφορίες που αφορούν την λειτουργία των οχημάτων της, γεγονός που της δίνει την δυνατότητα να είναι ένα βήμα μπροστά και να ενεργεί άμεσα.

Έτσι λοιπόν, συγκεντρώνει αποτελεσματικά τα δεδομένα τα οποία την βοηθούν να:

 Μειώσει το κόστος

 Εντοπίσει ευκαιρίες στην αγορά

 Ικανοποιήσει τους πελάτες

 Σχεδιάσει και αναπτύξει νέα προϊόντα 

 Βελτιώσει τα αυτοκίνητά της

Με αυτόν τον τρόπο καταφέρνει να αυξήσει την ασφάλεια των οχημάτων και να ανταποκρίνεται στις ανάγκες των πελατών.

Πάμε λοιπόν να δούμε πιο συγκεκριμένα, πώς καταφέρνει να κάνει όλα τα παραπάνω η TESLA.

 Πώς η TESLA Χρησιμοποιεί τα Δεδομένα για να Βελτιώνεται Συνεχώς

Για ένα αυτοοδηγούμενο όχημα, η κατάλληλη αντίδραση σε εξωτερικά ερεθίσματα είναι από τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά.

Αυτό γίνεται χάρει στην τεχνητή νοημοσύνη η οποία κατανοεί και προβλέπει τις κινήσεις των άλλων οχημάτων, αλλά και των πεζών, κάνοντας έτσι την κατάλληλη κίνηση την στιγμή που χρειάζεται.

Αποφασίζει δηλαδή για το αν το όχημα θα επιταχύνει ή αν θα αλλάξει λωρίδα.

Μέσα από την ανάπτυξη αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, τα οχήματα της TESLA μπορούν να μιμηθούν ανθρώπινες συμπεριφορές στην οδήγηση.

Έτσι λοιπόν, όσο περισσότερα δεδομένα συγκεντρώνονται και επεξεργάζονται από τους αλγόριθμους που έχει αναπτύξει η TESLA, τόσο πιο ασφαλή γίνονται τα αυτοοδηγούμενα οχήματα της.

 Άλλα Παραδείγματα Εταιρειών που Αξιοποιούν τα Δεδομένα

Εκτός από την TESLA, υπάρχουν και άλλες γνωστές εταιρείες τεχνολογίας οι οποίες συλλέγουν δεδομένα και μέσα από αυτά καταφέρνουν να εξελίσσονται.

   Παράδειγμα #1: Spotify

Το Spotify συγκρατεί όλα τα δεδομένα που περιλαμβάνουν το περιεχόμενο μουσικής αλλά και podcats, που οι χρήστες της ακούνε και έτσι κάθε χρόνο εμφανίζει μέσω του Spotify Wrapped στον καθένα ξεχωριστά συνοπτικές λίστες. 

Πιο συγκεκριμένα, στις λίστες αυτές συγκεντρώνονται όλα τα είδη περιεχομενου που ο χρήστης άκουσε περισσότερο, σε κατηγορίες.

Έτσι κάθε χρήστης γνωρίζει καλύτερα τις προτιμήσεις του και τι του αρέσει να ακούει περισσότερο.

Το Spotify ως πλατφόρμα δίνει μεγάλη σημασία στα big data, με σκοπό να βελτιώσει την εμπειρία των χρηστών.

   Παράδειγμα #2: Amazon

Μια από τις πιο αποτελεσματικές στρατηγικές της Amazon είναι η χρήση τεχνητής νοημοσύνης, μέσα από την οποία προτείνει παρόμοια προϊόντα στους χρήστες της σύμφωνα με αυτά που έχουν αγοράσει στο παρελθόν, ή σύμφωνα με το τι ταιριάζει βάσει του προιόντος.

Η στρατηγική αυτή φαίνεται να είναι αποτελεσματική, καθώς έχει φανεί πως όντως αυξάνει τις παραγγελίες και τις πωλήσεις.

Μέσα από τα δεδομένα που συλλέγει, μπορεί να κάνει ακριβείς υπολογισμούς και να προβλέψει μοτίβα αγορών, σύμφωνα με τις προτιμήσεις των πελατών.

   Παράδειγμα #3: Netflix

Ένα ακόμη παράδειγμα αποτελεσματικής χρήσης των δεδομένων και της τεχνητής νοημοσύνης είναι αυτό της πασίγνωστης πλατφόρμας ταινιών Netflix.

Η συγκεκριμένη πλατφόρμα συλλέγει συνεχώς δεδομένα από τους χρήστες της, τα οποία αναλύονται από τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και εξάγουν ακριβή συμπεράσματα για τις προτιμήσεις των χρηστών.

Αυτά τα συμπεράσματα είναι εξαιρετικά σημαντικά, καθώς με αυτά το Netflix προτείνει σειρές και ταινίες ανάλογα με τα ενδιαφέροντα και τις προτιμήσεις κάθε χρήστη.

Αυτό έχει σαν αποτέλεσμα οι άνθρωποι να αφιερώνουν περισσότερο χρόνο στην συγκεκριμένη συνδρομητική πλατφόρμα καταναλώνοντας το περιεχόμενό της.

Επιπλέον, μιας και το Netflix έχει δικές του παραγωγές, αξιολογεί τα συγκεκριμένα δεδομένα για να δημιουργήσει ταινίες, σειρές και ντοκιμαντέρ που ενδιαφέρουν περισσότερο τον κόσμο.

Επομένως, το Netflix χρησιμοποιεί τα δεδομένα τόσο για να βελτιώσει το User Experience, όσο και για να βελτιστοποιήσει τη στρατηγική και τις αποφάσεις της εταιρείας.

 Με Λίγα Λόγια

Όπως είδαμε τα δεδομένα παίζουν κυρίαρχο ρόλο στην επιτυχία της TESLA, αλλά και των υπόλοιπων μεγάλων εταιρειών, τα παραδείγματα των οποίων εξετάσαμε παραπάνω.

Όλα αυτά δεν θα μπορούσαν να γίνουν χωρίς την συμβολή του Data Science και του machine learning.

Γι’ αυτό λοιπόν, αν σε ενδιαφέρει να ασχοληθείς επαγγελματικά με το Data Science και να εξελίξεις τις γνώσεις σου τότε ανακάλυψε το Data Science Bootcamp!