Pertinence de la science des données pour les managers

Aujourd'hui, les organisations les plus importantes et les plus prospères au monde utilisent une prise de décision basée sur les données qui a un impact sur les décisions commerciales de haut niveau. Les dirigeants et les gestionnaires doivent être dotés d'une connaissance étendue et fondamentale de la science des données et de ses techniques. La science des données pour les managers les encourage à être de meilleurs décideurs et à s'aligner sur l'état d'esprit de croissance d'une organisation.

Les gestionnaires axés sur les données sont très demandés en raison de leurs compétences particulières pour appliquer des données complexes aux problèmes commerciaux et les résoudre grâce à des informations applicables. Mais pourquoi sont-ils préférés aux managers traditionnels ?

Qu'est-ce qui rend un Data-Driven Manager meilleur ?

Les données ont désormais un poids important dans la prise de décision et la résolution de problèmes des entreprises. Malheureusement, les managers traditionnels ont tendance à s'appuyer sur l'intuition soutenue par des contributions sans imagination et à courte vue de leur équipe. Les décisions commerciales qui découlent de ces intrants ne peuvent pas réussir dans l'environnement économique actuel, où un point de données supplémentaire peut faire pencher la balance en faveur d'un concurrent. Les gestionnaires traditionnels perdent de vue les opportunités de croissance futures parce qu'ils sont à l'aise d'opérer dans un spectre étroit. Cela conduit souvent à une résolution biaisée des problèmes et à un manque d'initiative pour passer à l'échelle.

Alors, qu'est-ce qui distingue la gestion axée sur les données d'une gestion traditionnelle ?

Ils prennent des décisions fondées sur des faits

Avec des données à portée de main, les gestionnaires peuvent prendre des décisions fondées sur des preuves tangibles et soutenues par leur intuition. Bien que l'intuition soit sans aucun doute une caractéristique vitale pour les managers, ils peuvent la convertir en informations exploitables grâce aux données. L'analyse de données pour les gestionnaires leur permet d'examiner les mesures de performance passées et de développer des solutions qui résolvent les problèmes commerciaux de manière tactique.

Par exemple, un responsable peut penser que le liquide vaisselle à base de gel est une nouvelle façon de nettoyer les ustensiles pour les zones rurales, et le public voudra utiliser quelque chose de différent. Mais les données révèlent que les clients des zones rurales sont variés et ne veulent pas abandonner le savon à vaisselle. Ainsi, le responsable peut être amené à changer de tactique en fonction des informations approfondies fournies par les données.

Ils améliorent les produits et services pour répondre aux besoins des clients

La gestion des produits basée sur les données donne des preuves tangibles du sentiment et des préférences des consommateurs. La science des données plonge profondément dans de vastes quantités de données pour explorer les commentaires, analyser le marché du produit ou du service d'une entreprise et partager des suggestions pour les améliorer.

L'évaluation constante des données relatives aux produits ou aux services donne aux managers un avantage sur leurs concurrents. En conséquence, ils peuvent travailler plus rapidement et repenser rapidement les modèles commerciaux pour satisfaire les besoins des clients et maintenir la fidélité à la marque.

Ils connaissent le public cible

Parce que la science des données plonge profondément dans le sentiment des clients, le comportement d'achat, la démographie et les besoins, un chef de produit de science des données connaît son marché cible. Il utilise également des données pour évaluer les marchés potentiels et déterminer s'ils sont rentables pour l'entreprise.

Les organisations capturent de grandes quantités de données sur les clients via de multiples sources - enquêtes auprès des clients, analyses des médias sociaux, Google Analytics, etc. Mais un gestionnaire axé sur les données sait que sans appliquer la science des données aux données brutes, il pourrait manquer des informations importantes. Ainsi, ils utilisent des modèles de science des données pour extraire des points de données pertinents à partir d'un tas d'informations.

Ils pensent à l'avenir

Les gestionnaires axés sur les données ont toujours un œil sur les opportunités futures qui sont bénéfiques pour la croissance organisationnelle. Grâce à des modèles de science des données, les gestionnaires peuvent suivre les prévisions à venir et utiliser ces informations pour élaborer des plans pour ces opportunités. La réflexion prospective ou tournée vers l'avenir aide les entreprises et les gestionnaires à remporter des victoires sur leurs concurrents de manière significative.

Par exemple, les services financiers utilisent des modèles pour évaluer le risque de crédit et de fraude avant de prêter à un client pour savoir s'il perdra de l'argent à l'avenir.

Comment les Managers peuvent-ils appliquer la Data Science ?

Les managers sont aux commandes de la compréhension de leurs problématiques métiers. Pour résoudre ces problèmes, ils doivent proposer des idées exploitables et significatives. La gestion des décisions basée sur les données fournit ces informations en plongeant profondément dans les données. Mais à moins qu'un responsable ne donne la bonne direction, les données recueillies n'auront aucune utilité. Les managers sont ceux qui fixent les objectifs et disent aux data scientists ce qu'ils doivent exactement rechercher.

La science des données a de nombreuses applications que les gestionnaires utilisent pour résoudre des problèmes et atteindre des objectifs. Voilà quelque.

Deep Learning pour un excellent service client

La science des données pour les chefs de produit utilise les technologies d'apprentissage en profondeur pour montrer à quoi ressemblerait la vision humaine à travers les ordinateurs. Par exemple, Deep Learning utilise plusieurs caméras en magasin pour surveiller le comportement d'achat des clients lors de la création d'un magasin de détail. À son tour, cela permettra à un responsable de modifier le placement des produits ou d'améliorer la conception du magasin. Deep Learning a également des applications dans la résolution de problèmes de cybersécurité.

Machine Learning pour restructurer les opérations commerciales

La science des données utilise des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique (ML) pour résoudre divers problèmes. Par exemple, les responsables utilisent ML pour améliorer les interactions avec les clients via des robots ou des assistants de service client, rationaliser des processus complexes tels que l'utilisation de modèles basés sur ML pour la documentation et obtenir un avantage concurrentiel en améliorant la productivité opérationnelle et des employés.

Modèles prédictifs pour les décisions futures

Les managers sont des leaders, mais ce ne sont pas des super-héros. Aucun humain ne peut analyser de grandes quantités de données sans l'aide de la technologie et d'algorithmes avancés. C'est là qu'intervient la science des données. Les modèles prédictifs utilisent le Big Data pour collecter des informations, fournir des solutions fondées sur des preuves et améliorer les processus de prise de décision. L'implication humaine avec de tels modèles est nécessaire pour guider la technologie afin de fournir des résultats pertinents et de maximiser les résultats.

Moteurs de recommandation pour l'engagement client

Les moteurs de recommandation utilisent l'intelligence artificielle (IA) et d'autres technologies de science des données pour proposer des suggestions aux clients en fonction de leurs décisions d'achat passées. Ils aident également à découvrir de nouvelles opportunités de croissance en apprenant continuellement des habitudes de consommation. Un exemple le plus frappant serait Amazon qui semble savoir ce qu'un client particulier veut comme par magie et le suggère avec précision. Des recommandations pratiques ont aidé Amazon à se convertir en ventes et en revenus, ainsi qu'à maintenir l'engagement des clients dans l'entreprise.

Automatisation des affaires

Les technologies de gestion de projets de science des données sont utilisées pour permettre l'automatisation des processus métier. Par exemple, l'IA et le ML peuvent faciliter la collecte rapide d'informations provenant de diverses sources. Les algorithmes de science des données trient de grandes quantités de données sur une courte période et proposent des techniques pour résoudre les problèmes ou améliorer les processus existants. Par exemple, Google a lancé une initiative d'analyse des personnes, Project Oxygen, qui a trié plus de 10 000 rapports de performance des employés et identifié les traits de comportement communs d'excellents managers. Ils ont alors lancé des programmes de formation spéciaux pour favoriser leur croissance et les retenir.

Amplifiez la croissance de carrière avec la science des données

Aujourd'hui, les entreprises utilisent de plus en plus la science des données pour accélérer leur croissance. Avoir des leaders alignés sur cet état d'esprit est un énorme plus. En tant qu'employé, être axé sur les données vous aidera à gravir plus rapidement les échelons du leadership. En apportant des solutions innovantes aux problèmes, vous pouvez devenir un atout inestimable.

Non seulement cela, les gestionnaires qui utilisent la science des données pour prendre des décisions commerciales gagnent également des salaires plus élevés. L'analyse de données pour les chefs de produit est en forte demande, et tout responsable qui possède des connaissances fondamentales à ce sujet possède un ensemble de compétences que seul un personnel hautement qualifié peut reproduire. Être axé sur les données encourage également l'apprentissage constant, ce qui contribue davantage à la croissance.

À partir de zéro ou en raison d'un changement, ceux qui se lancent dans une nouvelle carrière ont une excellente occasion de se perfectionner et d'affiner la prise de décision basée sur les données. Chez upGrad, le programme de certificat professionnel en science des données pour la prise de décision commerciale vise à donner aux jeunes et aux professionnels de niveau intermédiaire les moyens d'assumer des rôles de gestion axés sur les données. Grâce à un programme innovant, une exposition à l'industrie, des études de cas et des projets commerciaux, un mentorat d'experts et des commentaires personnalisés pour les entretiens, ce cours vise à former des professionnels de demain capables de s'adapter et de gérer des entreprises dans un monde axé sur les données.