Rilevanza della scienza dei dati per i manager

Oggi, le organizzazioni più grandi e di maggior successo del mondo utilizzano processi decisionali basati sui dati che influiscono sulle decisioni aziendali di alto livello. Ci si aspetta che leader e manager siano dotati di una conoscenza diffusa e fondamentale della scienza dei dati e delle sue tecniche. La scienza dei dati per i manager li incoraggia a prendere decisioni migliori e ad allinearsi con la mentalità di crescita di un'organizzazione.

I manager basati sui dati sono molto richiesti a causa del loro particolare set di abilità nell'applicare dati complessi ai problemi aziendali e risolverli attraverso approfondimenti applicabili. Ma perché sono preferiti ai gestori tradizionali?

Cosa rende migliore un Data-Driven Manager?

I dati hanno assunto un peso significativo nel processo decisionale aziendale e nella risoluzione dei problemi. Sfortunatamente, i manager tradizionali tendono a fare affidamento sull'intuizione supportata da input poco fantasiosi e miopi del loro team. Le decisioni aziendali che derivano da tali input non possono avere successo nell'ambiente economico odierno, dove un punto dati in più può far pendere la bilancia a favore di un concorrente. I manager tradizionali perdono di vista le opportunità di crescita futura perché si sentono a proprio agio nell'operare in uno spettro ristretto. Spesso, questo porta a una risoluzione parziale dei problemi e alla mancanza di iniziativa per aumentare la scalabilità.

Quindi, cos'è che distingue la gestione basata sui dati da quella tradizionale?

Prendono decisioni basate sui fatti

Con i dati a portata di mano, i manager possono prendere decisioni basate su prove concrete e supportate dal loro intuito. Sebbene l'intuizione sia senza dubbio una caratteristica fondamentale per i manager, possono convertirla in informazioni fruibili attraverso i dati. L'analisi dei dati per i manager consente loro di esaminare le metriche delle prestazioni passate e di sviluppare soluzioni che affrontano i problemi aziendali in modo tattico.

Ad esempio, un manager potrebbe pensare che il detersivo per piatti a base di gel sia un nuovo modo di pulire gli utensili per le aree rurali e il pubblico vorrà usare qualcosa di diverso. Ma i dati scoprono che i clienti nelle zone rurali sono vari e non vogliono passare dal detersivo per piatti. Pertanto, il manager potrebbe dover cambiare tattica sulla base di approfondimenti approfonditi dai dati.

Migliorano prodotti e servizi per soddisfare le esigenze dei clienti

La gestione del prodotto basata sui dati fornisce prove concrete del sentimento e delle preferenze dei consumatori. La scienza dei dati approfondisce enormi quantità di dati per esplorare feedback, analizzare il mercato per il prodotto o servizio di un'azienda e condividere suggerimenti per migliorarli.

La valutazione costante dei dati relativi a prodotti o servizi offre ai manager un vantaggio sulla concorrenza. Di conseguenza, possono lavorare più velocemente e ripensare rapidamente i modelli di business per soddisfare le esigenze dei clienti e mantenere la fedeltà al marchio.

Conoscono il pubblico di destinazione

Poiché la scienza dei dati approfondisce il sentimento dei clienti, il comportamento di acquisto, i dati demografici e le esigenze, un product manager della scienza dei dati conosce il suo mercato di riferimento. Utilizza anche i dati per valutare i potenziali mercati e determinare se sono redditizi per l'azienda.

Le organizzazioni acquisiscono grandi quantità di dati sui clienti attraverso più fonti: sondaggi sui clienti, analisi dei social media, Google Analytics, ecc. Ma un manager basato sui dati sa che senza applicare la scienza dei dati ai dati grezzi, potrebbe perdere informazioni importanti. Quindi, utilizzano modelli di scienza dei dati per estrarre punti dati rilevanti da un mucchio di informazioni.

Pensano al futuro

I manager basati sui dati hanno sempre d'occhio le opportunità future che sono vantaggiose per la crescita dell'organizzazione. Attraverso i modelli di data science, i manager possono tenere traccia delle previsioni imminenti e utilizzare queste informazioni per sviluppare piani per queste opportunità. Il pensiero orientato al futuro aiuta le aziende e i manager a ottenere vittorie sui concorrenti in modo significativo.

Ad esempio, i servizi finanziari utilizzano modelli per valutare il rischio di credito e frode prima di concedere prestiti a un cliente per sapere se perderà denaro in futuro.

In che modo i manager possono applicare la scienza dei dati?

I manager sono al timone della comprensione dei loro problemi di business. Per risolvere questi problemi, devono trovare informazioni utili e significative. La gestione delle decisioni basate sui dati fornisce queste informazioni attraverso un'analisi approfondita dei dati. Ma a meno che un manager non dia la giusta direzione, i dati raccolti non avranno alcuna utilità. I manager sono quelli che stabiliscono obiettivi e dicono ai data scientist cosa dovrebbero cercare esattamente.

La scienza dei dati ha molte applicazioni che i manager utilizzano per risolvere problemi e raggiungere obiettivi. Qui ce ne sono alcuni.

Deep Learning per un eccellente servizio clienti

La scienza dei dati per i product manager utilizza le tecnologie di Deep Learning per mostrare come sarebbe la visione umana attraverso i computer. Ad esempio, Deep Learning utilizza più telecamere interne al negozio per monitorare il comportamento di acquisto dei clienti durante la creazione di un negozio al dettaglio. A sua volta, consentirà a un manager di modificare il posizionamento del prodotto o migliorare il design del negozio. Il Deep Learning ha anche applicazioni per risolvere i problemi di sicurezza informatica.

Machine Learning per ristrutturare le operazioni aziendali

La scienza dei dati utilizza algoritmi e modelli di Machine Learning (ML) per risolvere vari problemi. Ad esempio, i manager utilizzano il ML per migliorare le interazioni con i clienti tramite robot o assistenti del servizio clienti, snellire processi complessi come l'utilizzo di modelli basati su ML per la documentazione e ottenere un vantaggio competitivo migliorando la produttività operativa e dei dipendenti.

Modelli predittivi per decisioni future

I manager sono leader, ma non sono supereroi. Nessun essere umano può analizzare grandi quantità di dati senza l'aiuto di tecnologia e algoritmi avanzati. È qui che entra in gioco la scienza dei dati. I modelli predittivi utilizzano i Big Data per raccogliere informazioni, fornire soluzioni basate sull'evidenza e aggiornare i processi decisionali. Il coinvolgimento umano con tali modelli è necessario per guidare la tecnologia nel fornire risultati rilevanti e massimizzare i risultati.

Motori di raccomandazione per il coinvolgimento dei clienti

I motori di raccomandazione utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) e altre tecnologie di data science per offrire suggerimenti ai clienti in base alle loro decisioni di acquisto passate. Aiutano anche a scoprire nuove opportunità di crescita imparando continuamente dai modelli di consumo. Un esempio più importante sarebbe Amazon che sembra sapere cosa vuole magicamente un particolare cliente e lo suggerisce accuratamente. I consigli pratici hanno aiutato Amazon a convertirsi in vendite e entrate, oltre a mantenere i clienti coinvolti nell'attività.

Automazione aziendale

Le tecnologie di gestione dei progetti di data science vengono utilizzate per abilitare l'automazione nei processi aziendali. Ad esempio, AI e ML possono aiutare a raccogliere rapidamente informazioni da varie fonti. Gli algoritmi della scienza dei dati smistano grandi quantità di dati in un breve periodo e escogitano tecniche per risolvere problemi o migliorare i processi esistenti. Ad esempio, Google ha lanciato un'iniziativa di analisi delle persone, Project Oxygen, che ha selezionato oltre 10.000 rapporti sulle prestazioni dei dipendenti e ha identificato i tratti comportamentali comuni di manager eccellenti. Hanno quindi lanciato programmi di formazione speciali per promuovere la loro crescita e trattenerli.

Amplifica la crescita professionale con la scienza dei dati

Le aziende oggi utilizzano sempre più la scienza dei dati per aumentare la crescita. Avere leader allineati con questa mentalità è un enorme vantaggio. In qualità di dipendente, essere guidato dai dati ti aiuterà a scalare la scala della leadership più velocemente. Fornendo soluzioni innovative ai problemi, puoi diventare una risorsa inestimabile.

Non solo, i manager che utilizzano la scienza dei dati per prendere decisioni aziendali guadagnano anche stipendi più alti. L'analisi dei dati per i product manager è molto richiesta e qualsiasi manager che abbia una conoscenza fondamentale al riguardo possiede un set di competenze che solo personale altamente qualificato può replicare. Essere guidati dai dati incoraggia anche l'apprendimento costante, che contribuisce ulteriormente alla crescita.

Da zero o a causa di un cambiamento, coloro che stanno intraprendendo un nuovo percorso professionale hanno un'eccellente opportunità per migliorare le competenze e affinare il processo decisionale basato sui dati. A upGrad, il programma di certificazione professionale in Data Science for Business Decision Making mira a consentire ai professionisti giovani e di livello medio di assumere ruoli manageriali basati sui dati. Attraverso un curriculum innovativo, esposizione del settore, studi di casi aziendali e progetti, tutoraggio di esperti e feedback personalizzato per le interviste, questo corso mira a formare professionisti di domani in grado di adattarsi e gestire le aziende in un mondo basato sui dati.