BairesDev等公司的技術創新和軟件開發使現代數據分析成為可能，它正在幫助許多領域的公共服務專業人士改善世界。有了數據洞察力，這些專業人士可以評估他們面臨的棘手問題，并找出解決問題的最佳方法。

以下是各行各業的專業人士使用數據分析來提高決策和取得積極結果的幾種方法。

1. 醫療保健

醫療保健提供者、研究人員和管理人員正在利用現有的大量健康相關數據，以各種方式幫助患者:

——疾病預防

醫生們正在利用數據分析的結果更好地識別模式，識別風險，并建議疾病預防策略。在醫院，提供者可以在癥狀出現之前預測和預防感染。來自可穿戴智能設備的數據為預防慢性疾病的個性化計劃提供了基礎。

——遠程服務

醫療機構使用智能手機技術將數據直接傳輸到電子健康記錄中，以跟蹤變化并及早識別預警信號。最近HealthTech的一篇文章指出，“使用患者的無線血壓袖帶將讀數傳輸到蘋果手表上，是美國首個幫助患者控制慢性疾病的此類產品。”

醫生使用這種方法治療生命垂危的病人，當病情出現顯著下降時，立即通知醫務人員。患者在手術后使用遠程家庭監護來預防并發癥和幫助疼痛管理。

——診斷

為了降低診斷錯誤率，計算機使用機器學習來解釋醫學圖像，如核磁共振、x光和乳房x光，并準確地檢測出問題。此外，科學家利用來自大量人群的數據來確定早期癥狀和疾病出現之間的有意義的模式，為未來的診斷實踐提供信息。

2. 政府

政府官員利用數據分析來評估當前狀況，促進良好的政策制定，并確定有效的資源配置。新加坡城市再發展局(Urban Redevelopment Authority)數字規劃實驗室主任黃忠文(Huang Zhongwen)表示:“地理空間和數據分析讓我們的規劃者能夠對當前和未來的場景有更深入的了解，并以更精確的方式進行規劃，以滿足人口的需求。”

這種方法有助于政府提供最佳的公共項目和服務，然后準確衡量成功，包括以下領域:

——運輸和交通監察

——扶貧工作

——教育服務

-防止污染和廢物管理

——娛樂產品

3.非營利組織

非營利組織的工作人員通常將數據分析用于籌款、志愿者管理和交流。在籌款活動中，捐贈者分析不僅可以通過分析過去的捐贈歷史，還可以通過算法使用機器學習來預測未來的捐贈，從而提高活動的有效性。

志愿者管理者通過分析數據，更好地了解志愿者的技能和需求，更有效地安排志愿者時間，跟蹤志愿者工作效率和滿意度。

組織內的溝通專業人員識別捐贈和志愿者模式，以便更徹底地理解和回應支持者。他們還個性化交流(電子郵件、信件、社交媒體等)，以建立更牢固的長期關系。

4. 能源

能源行業最熱門的問題之一是向更多的可再生資源過渡。在過去，能源專家們發現很難確定究竟需要多少不可再生能源來填補風能和太陽能的可變特性造成的空白。

如下例所示，該行業現在可以使用人工智能(AI)分析數據，并提前準確預測特定地區可再生能源將產生多少電力。

IBM與美國能源部(U.S. Department of Energy)合作，利用其人工智能引擎沃森(Watson)推廣清潔能源。由此產生的太陽能和風能預測技術瓦特-太陽(Watt-Sun)現在可以預測15-30天的太陽能和風能狀況，而且比僅次于它的最好的太陽能預測模型的準確率高出50%。

谷歌旗下的英國人工智能公司deep mind將機器學習算法應用于谷歌在中西部的風力發電能力。通過分析天氣預報和渦輪歷史數據，該程序提前36小時預測了風力發電量。經過一年多的努力，與基準方案相比，風能的經濟價值提高了約20%。

Xcel通過使用機器學習算法顯著降低了其風電功率預測的誤差。自2009年以來，這一行動為客戶節省了6000萬美元，并每年減少來自不可再生能源的25萬噸二氧化碳排放量。

5. 城市規劃

城市規劃者使用數據分析來洞察當前和未來的趨勢，以便進行相應的規劃。這種方法通過準確預測未來對基礎設施、停車、公用設施、供水、住房和便利設施的需求水平，幫助他們評估選擇。規劃者越來越多地利用物聯網設備的數據來創建具有最佳資源管理的智慧城市。

規劃人員研究社會服務(如養老、保健、托兒、學校)的使用模式，以確定需要改進的領域和需要填補的空白。數據分析可以幫助他們回答以下問題:設備的使用頻率是多少?為什么人們會選擇一個機構而不是另一個?與他們服務的人相比，設施位于哪里?

總之

醫療保健、能源和城市規劃等一系列行業的公共服務專業人員正在創新地使用數據分析。這種方式使他們能夠成功地迎接重大挑戰，幫助更多的人過上更好的生活。