Relevanz von Data Science für Manager

Heute nutzen die größten und erfolgreichsten Unternehmen der Welt datengesteuerte Entscheidungsfindung, die sich auf Geschäftsentscheidungen auf höchster Ebene auswirkt. Von Führungskräften und Managern wird erwartet, dass sie mit weitreichenden und grundlegenden Kenntnissen der Datenwissenschaft und ihrer Techniken ausgestattet sind. Data Science für Manager ermutigt sie, bessere Entscheidungsträger zu sein und sich an der Wachstumsmentalität eines Unternehmens auszurichten.

Datengesteuerte Manager sind aufgrund ihrer besonderen Fähigkeiten, komplexe Daten auf Geschäftsprobleme anzuwenden und sie durch anwendbare Erkenntnisse zu lösen, sehr gefragt. Aber warum werden sie traditionellen Managern vorgezogen?

Was macht einen datengesteuerten Manager besser?

Daten spielen bei der Entscheidungsfindung und Problemlösung in Unternehmen eine bedeutende Rolle. Leider neigen traditionelle Manager dazu, sich auf ihre Intuition zu verlassen, die durch einfallslose und kurzsichtige Beiträge ihres Teams gestützt wird. Geschäftsentscheidungen, die sich aus solchen Eingaben ergeben, können im heutigen wirtschaftlichen Umfeld, in dem ein zusätzlicher Datenpunkt den Ausschlag zugunsten eines Wettbewerbers geben kann, nicht erfolgreich sein. Traditionelle Manager verlieren zukünftige Wachstumschancen aus den Augen, weil sie gerne in einem engen Spektrum agieren. Dies führt häufig zu voreingenommener Problemlösung und mangelnder Initiative zur Skalierung.

Was also unterscheidet das datengesteuerte Management von einem traditionellen?

Sie treffen faktengestützte Entscheidungen

Mit Daten, die ihnen zur Verfügung stehen, können Manager Entscheidungen auf der Grundlage handfester Fakten und gestützt auf ihre Intuition treffen. Während Intuition zweifellos eine wichtige Eigenschaft für Manager ist, können sie sie durch Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Datenanalysen für Manager ermöglichen es ihnen, sich vergangene Leistungskennzahlen anzusehen und Lösungen zu entwickeln, die geschäftliche Probleme taktisch angehen.

Zum Beispiel könnte ein Manager denken, dass Geschirrspülmittel auf Gelbasis eine neue Art der Reinigung von Utensilien für ländliche Gebiete ist, und das Publikum wird etwas anderes verwenden wollen. Aber data findet heraus, dass die Kunden in ländlichen Gebieten vielfältig sind und nicht von Spülmittel wechseln möchten. Daher muss der Manager möglicherweise die Taktik basierend auf detaillierten Erkenntnissen aus den Daten ändern.

Sie verbessern Produkte und Dienstleistungen, um die Kundenbedürfnisse zu erfüllen

Datengesteuertes Produktmanagement liefert stichhaltige Beweise für die Stimmung und Vorlieben der Verbraucher. Data Science taucht tief in riesige Datenmengen ein, um Feedback zu untersuchen, den Markt für das Produkt oder die Dienstleistung eines Unternehmens zu analysieren und Verbesserungsvorschläge zu teilen.

Die ständige Auswertung von produkt- oder dienstleistungsbezogenen Daten verschafft Managern die Oberhand gegenüber Wettbewerbern. Dadurch können sie schneller arbeiten und Geschäftsmodelle schnell überdenken, um die Kundenbedürfnisse zu befriedigen und die Markentreue aufrechtzuerhalten.

Sie kennen die Zielgruppe

Da Data Science tief in die Kundenstimmung, das Kaufverhalten, die Demografie und die Bedürfnisse eintaucht, kennt ein Data Science-Produktmanager seinen Zielmarkt. Er verwendet auch Daten, um potenzielle Märkte zu bewerten und festzustellen, ob sie für das Unternehmen rentabel sind.

Unternehmen erfassen riesige Mengen an Kundendaten aus verschiedenen Quellen – Kundenbefragungen, Social-Media-Analysen, Google Analytics usw. Aber ein datengesteuerter Manager weiß, dass ihm wichtige Informationen entgehen könnten, wenn er Data Science nicht auf Rohdaten anwendet. Sie verwenden also Data-Science-Modelle, um relevante Datenpunkte aus einem Berg von Informationen zu extrahieren.

Sie denken an die Zukunft

Datengetriebene Manager haben immer zukünftige Chancen im Blick, die für das Unternehmenswachstum von Vorteil sind. Mithilfe von Data-Science-Modellen können Manager bevorstehende Vorhersagen verfolgen und diese Informationen nutzen, um Pläne für diese Chancen zu entwickeln. Vorausschauendes oder zukunftsorientiertes Denken hilft Unternehmen und Managern, ihre Konkurrenten auf signifikante Weise zu überzeugen.

Beispielsweise verwenden Finanzdienstleister Modelle, um das Kredit- und Betrugsrisiko zu bewerten, bevor sie einem Kunden einen Kredit gewähren, um zu wissen, ob er in Zukunft Geld verlieren wird.

Wie können Manager Data Science anwenden?

Manager sind an der Spitze, um ihre geschäftlichen Probleme zu verstehen. Um diese Probleme zu lösen, müssen sie umsetzbare und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Das datengesteuerte Entscheidungsmanagement liefert diese Einblicke, indem es tief in die Daten eintaucht. Aber wenn ein Manager nicht die richtige Richtung vorgibt, haben die gesammelten Daten keinen Nutzen. Manager sind diejenigen, die Ziele setzen und Data Scientists sagen, worauf genau sie achten sollen.

Data Science hat viele Anwendungen, die Manager nutzen, um Probleme zu lösen und Ziele zu erreichen. Hier sind einige.

Deep Learning für exzellenten Kundenservice

Data Science für Produktmanager verwendet Deep-Learning-Technologien, um zu zeigen, wie das menschliche Sehen durch Computer aussehen würde. Beispielsweise verwendet Deep Learning mehrere Instore-Kameras, um das Kaufverhalten der Kunden beim Einrichten eines Einzelhandelsgeschäfts zu überwachen. Im Gegenzug wird es einem Manager ermöglicht, die Produktplatzierung zu ändern oder das Ladendesign zu verbessern. Deep Learning hat auch Anwendungen bei der Lösung von Cybersicherheitsproblemen.

Maschinelles Lernen zur Umstrukturierung von Geschäftsabläufen

Data Science verwendet Machine Learning (ML)-Algorithmen und -Modelle, um verschiedene Probleme zu lösen. Beispielsweise nutzen Manager ML, um Kundeninteraktionen durch Kundendienstroboter oder -assistenten zu verbessern, komplexe Prozesse wie die Verwendung von ML-basierten Modellen für die Dokumentation zu rationalisieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie die betriebliche und Mitarbeiterproduktivität verbessern.

Vorhersagemodelle für Zukunftsentscheidungen

Manager sind Anführer, aber sie sind keine Superhelden. Kein Mensch kann riesige Datenmengen ohne die Hilfe von Technologie und fortschrittlichen Algorithmen analysieren. Hier kommt Data Science ins Spiel. Vorhersagemodelle verwenden Big Data, um Informationen zu sammeln, evidenzbasierte Lösungen bereitzustellen und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Die menschliche Beteiligung an solchen Modellen ist notwendig, um die Technologie so zu führen, dass sie relevante Ergebnisse liefert und die Ergebnisse maximiert.

Empfehlungsmaschinen für Kundenbindung

Empfehlungsmaschinen verwenden künstliche Intelligenz (KI) und andere Data-Science-Technologien, um Kunden Vorschläge auf der Grundlage ihrer vergangenen Kaufentscheidungen zu unterbreiten. Sie helfen auch dabei, neue Wachstumsmöglichkeiten zu entdecken, indem sie kontinuierlich von Verbrauchermustern lernen. Ein prominentestes Beispiel wäre Amazon, das auf magische Weise zu wissen scheint, was ein bestimmter Kunde will, und dies genau vorschlägt. Praktische Empfehlungen halfen Amazon, Umsatz und Umsatz zu erzielen und die Kunden mit dem Geschäft zu beschäftigen.

Geschäftsautomatisierung

Data-Science-Projektmanagementtechnologien werden verwendet, um die Automatisierung von Geschäftsprozessen zu ermöglichen. KI und ML können beispielsweise dabei helfen, Informationen aus verschiedenen Quellen schnell zusammenzuführen. Data-Science-Algorithmen sortieren riesige Datenmengen in kurzer Zeit und entwickeln Techniken, um Probleme zu lösen oder bestehende Prozesse zu verbessern. Beispielsweise startete Google eine People Analytics-Initiative, Project Oxygen, die über 10.000 Mitarbeiterleistungsberichte sortierte und gemeinsame Verhaltensmerkmale exzellenter Manager identifizierte. Anschließend starteten sie spezielle Trainingsprogramme, um ihr Wachstum zu fördern und zu halten.

Steigern Sie das Karrierewachstum mit Data Science

Unternehmen setzen heute zunehmend Data Science ein, um das Wachstum zu steigern. Führungskräfte mit dieser Denkweise auszurichten, ist ein großes Plus. Als Mitarbeiter können Sie schneller auf der Führungsleiter aufsteigen, wenn Sie datengesteuert sind. Indem Sie innovative Problemlösungen anbieten, können Sie zu einem unschätzbaren Vorteil werden.

Darüber hinaus verdienen Manager, die mit Data Science Geschäftsentscheidungen treffen, auch höhere Gehälter. Datenanalyse für Produktmanager ist sehr gefragt, und jeder Manager, der grundlegende Kenntnisse darüber hat, verfügt über Fähigkeiten, die nur hochqualifiziertes Personal replizieren kann. Datengesteuert zu sein, fördert auch das ständige Lernen, was weiter zum Wachstum beiträgt.

Von Grund auf oder aufgrund einer Schicht haben diejenigen, die sich auf einen neuen Karriereweg begeben, eine hervorragende Gelegenheit, sich weiterzubilden und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Bei upGrad zielt das Professional Certificate Program in Data Science for Business Decision Making darauf ab, junge und mittlere Fachkräfte gleichermaßen zu befähigen, datengesteuerte Führungsrollen zu übernehmen. Durch innovative Lehrpläne, Branchenpräsenz, Business-Fallstudien und -Projekte, Experten-Mentoring und personalisiertes Feedback für Vorstellungsgespräche zielt dieser Kurs darauf ab, Fachkräfte von morgen aufzubauen, die Unternehmen in einer datengesteuerten Welt anpassen und führen können.