Warum ist Data Science wichtig? 8 Wege, wie Data Science dem Unternehmen einen Mehrwert bringt

Für moderne Unternehmen ist Big Data zur magischen Zutat für das Erfolgsrezept geworden. Big Data bezieht sich auf die großen Datensätze in Bezug auf menschliches Verhalten und Interaktionen, die verarbeitet oder rechnerisch analysiert werden können, um bemerkenswerte Details aufzudecken. Das Überleben von Unternehmen im digitalen Zeitalter bedeutet, die Möglichkeiten dieser Gigabyte an Daten freizusetzen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Darüber hinaus kann das Verarbeiten, Kombinieren, Verknüpfen und Analysieren der verfügbaren Informationen einen enormen Mehrwert liefern, von der Unterstützung von Corporate Actions bis hin zur Verfeinerung von Operationen auf niedrigerer Ebene. Data Science mag branchenübergreifend das Schlagwort sein, aber es gibt immer noch einige Rätsel um sie herum. Lassen Sie uns verstehen, was es bedeutet und wie es Unternehmen verändern kann.

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Was machen Data Scientists?

Data Science ist ein Bereich, der Anleihen aus Mathematik, Informatik und Statistik nimmt. Es behandelt Techniken wie Informationsmanagement, Data Mining, Visualisierung usw., die dabei helfen, all die Daten zu verstehen, die in ihrer Rohform unverständlich sind. Data Scientists sind Spezialisten, die abteilungsübergreifend arbeiten, um wertvolle Informationen abzuleiten und weiter zur systematischen Entscheidungsfindung beizutragen.

Datenwissenschaftler können auch Big-Data-Methoden verwenden, um prädiktive Betrugsneigungsmodelle zu entwickeln, die bei der Minderung von Risiken und Betrug helfen. Solche Modelle können ungewöhnliche Daten erkennen und durch die Erstellung von Warnungen dazu beitragen, zeitnahe Reaktionen sicherzustellen.

Eine weitere Möglichkeit, wie Data Scientists zum Unternehmenserfolg beitragen, besteht darin, die Angebote an die Kundenbedürfnisse anzupassen. Die Anwendung von Data Science kann dabei helfen, festzustellen, wann und wo das Produkt oder die Dienstleistung stark nachgefragt wird und welches Profil die aktuellen Kunden haben. Dadurch wird es einfacher, relevante Produkte zu liefern und auch Optimierungen und Aktualisierungen in den bestehenden Strategien vorzunehmen.

Darüber hinaus können auch Vertriebs- und Marketingteams davon profitieren, das Publikum besser zu verstehen. Sie können personalisierte Kundenerlebnisse schaffen, die die Kundenzufriedenheit verbessern und zur Kundenbindung führen können.

Dies sind nur einige der vielen Dinge, die Data Scientists in modernen Organisationen tun. Sehen wir uns nun einige der Vorteile der Integration von Data Science in Unternehmen an.

Wie Data Science dem Unternehmen einen Mehrwert bringt

1. Stärkung des Managements

Durch das Messen, Verfolgen und Aufzeichnen von Leistungsmetriken und anderen nützlichen Informationen verbessert die Datenwissenschaft die Analysefähigkeit von Führungskräften. Data-Science-Spezialisten wandeln Rohdaten in aufbereitete Informationen um, analysieren sie und präsentieren sie Führungskräften. Dadurch kann das Management nicht nur tiefer in kritische organisatorische Fragen eintauchen, sondern sie auch aus einer abgerundeten Perspektive verstehen.

2. Lenkungsmaßnahmen basierend auf Trends

Data Science kann dabei helfen, kommende Trends vorherzusagen und zu verfolgen, damit das Unternehmen immer einen Schritt voraus ist. Die rechtzeitige Lenkung der Ressourcen auf das vorgeschlagene Angebot kann langfristige Gewinne in Bezug auf nachhaltige Wettbewerbsvorteile und Rentabilität erzielen.

3. Fokussierung auf Kernthemen

Das Vorhandensein eines Datenanalysesystems erfordert auch, dass die Mitarbeiter damit vertraut sind. Eine einfache Demonstration der Funktionen und Verwendungszwecke des Analyseprodukts kann jedem helfen, seine Rolle bei der Bewältigung der wichtigsten geschäftlichen Herausforderungen zu verstehen. Darüber hinaus widmen sie ihre Energie Kernbereichen und arbeiten daran, diese zu stärken und Ziele zu erreichen.

4. Identifizieren neuer Möglichkeiten

Data Science kann bestehende Prozesse und Annahmen durch neue Methoden und Algorithmen verbessern. Datenwissenschaftler interagieren mit dem aktuellen Analysesystem, hinterfragen es und schlagen relevante Aktualisierungen vor. Auf diese Weise werden Organisationen flexibel und anpassungsfähig und schöpfen Wert aus der Erkennung von Gelegenheiten, wenn sie sich bieten. Lesen Sie: Data Science-Fähigkeiten

5. Evidenzbasierte Entscheidungsfindung

Ein Unternehmen kann sein Risiko durch Data Science weitgehend eliminieren. Daten können aus mehreren Kanälen gesammelt und analysiert werden, um Modelle zu erstellen, die alternative Aktionen simulieren. Diese Übung hilft dabei, das bestmögliche Ergebnis zu ermitteln, und versetzt das Unternehmen in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie in einem unsicheren Umfeld arbeiten, werden datenverknüpfte Vorschläge zu einem Puffer, um voranzukommen.

6. Test- und Überprüfungsschritte

In einer Organisation laufen viele Rädchen gleichzeitig. Es ist von wesentlicher Bedeutung, zu überwachen, welche Initiativen gut geölt sind und der Organisation zugute kommen und welche Aktivitäten nichts Wertvolles beigetragen haben. Hier wirkt Data Science, indem es die wichtigsten Leistungsbereiche misst und ihren Erfolg quantifiziert. Die Durchführung einer Überprüfung ist auch für die Ausrichtung zukünftiger Maßnahmen von entscheidender Bedeutung.

7. Die Zielgruppe kennen

Verbraucherdaten können aus einer Vielzahl von Quellen erhoben werden. Unternehmen verwenden im Allgemeinen Google Analytics und Kundenumfragen, um Datenpunkte über ihre Zielkunden zu sammeln. Aber nicht alle diese Datenpunkte sind für sich genommen nützlich. Sie müssen möglicherweise mit anderen Datenpunkten kombiniert werden, um aussagekräftige Informationen zu erhalten. Data Science erleichtert diese Übung und unterstützt Unternehmensteams dabei, mehr über ihre Zielgruppe zu erfahren. Die Durchführung einer umfassenden Analyse unterstützt eine präzise Zielgruppenidentifikation und erfolgreiche Werbe- und Promotion-Aktionen.

8. Rekrutierung des richtigen Talents

Heutzutage werden Personalabteilungen mit Lebensläufen aus sozialen Medien, Jobportalen und Unternehmensdatenbanken überschwemmt. Und Data Science erleichtert die Arbeit der Personalvermittler, indem sie die große Menge an Bewerbungen verarbeitet. Die Auswahl des richtigen Kandidaten für die jeweilige Stelle ist keine mühsame Aufgabe, sondern eine anspruchsvolle Übung für Data Scientists. Sie können riesige Mengen an Datenpunkten abbauen, datengesteuerte Eignungstests und Spiele entwickeln und dadurch eine genaue Auswahl unterstützen.

Fazit

Data Science generiert also auf vielfältige Weise Geschäftswert. Von der Einstellung der richtigen Kandidaten bis hin zur Verbesserung von Prozessen und Verfeinerung von Entscheidungen steigert es die Gesamtleistung der Organisation. Die Data-Science-Tools, -Techniken und -Methoden, die mit diesem Bereich verbunden sind, durchwühlen den Ozean von Rohdaten, um nützliches Wissen für Unternehmen zu extrahieren. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Data Science heute ein wachsendes Feld ist, das mehrere Anwendungen in verschiedenen Branchen hat!

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