管理者にとってのデータサイエンスの関連性

今日、世界最大かつ最も成功している組織は、高レベルのビジネス上の意思決定に影響を与えるデータ主導の意思決定を使用しています。 リーダーとマネージャーは、データサイエンスとその技術に関する幅広い基礎知識を備えていることが期待されています。 管理者向けのデータサイエンスは、管理者がより優れた意思決定者となり、組織の成長マインドセットと一致することを奨励します。

データ駆動型のマネージャーは、複雑なデータをビジネス上の問題に適用し、適切な洞察を通じてそれらを解決するという特定のスキルセットのために、大きな需要があります。 しかし、なぜ彼らは従来のマネージャーよりも好まれるのでしょうか？

データドリブンマネージャーの優れた点は何ですか？

データは、ビジネスの意思決定と問題解決において重要な意味を持つようになりました。 残念ながら、従来のマネージャーは、チームからの想像を絶する近視眼的なインプットに裏打ちされた直感に依存する傾向があります。 このような入力から生じるビジネス上の意思決定は、1つの追加のデータポイントが競合他社に有利にスケールを傾けることができる今日の経済環境では成功できません。 従来のマネージャーは、狭い範囲で快適に運用できるため、将来の成長機会を見失います。 多くの場合、これは偏った問題解決とスケールアップへのイニシアチブの欠如につながります。

では、データ主導の管理を従来の管理と区別するのは何ですか？

彼らは事実に基づいた決定を下します

管理者は、データをすぐに利用できるため、確かな証拠に基づいて、直感に裏打ちされた意思決定を行うことができます。 直感は間違いなくマネージャーにとって不可欠な特性ですが、データを通じて実用的な洞察に変換することができます。 管理者向けのデータ分析により、管理者は過去のパフォーマンスメトリックを確認し、ビジネス上の問題に戦術的に対処するソリューションを開発できます。

たとえば、管理者は、ゲルベースの食器用洗剤が地方の調理器具を洗浄する新しい方法であると考えるかもしれません。聴衆は別のものを使用したいと思うでしょう。 しかし、データによると、地方の顧客は多様であり、食器用洗剤からの切り替えを望んでいません。 そのため、マネージャーはデータからの詳細な洞察に基づいて戦術を変更しなければならない場合があります。

彼らは顧客のニーズを満たすために製品とサービスを改善します

データ主導の製品管理は、消費者の感情や好みに関する確かな証拠を提供します。 データサイエンスは、フィードバックを調査し、企業の製品またはサービスの市場を分析し、それらを改善するための提案を共有するために、膨大な量のデータを深く掘り下げます。

製品またはサービスに関連するデータを絶えず評価することで、マネージャーは競合他社よりも優位に立つことができます。 その結果、顧客のニーズを満たし、ブランドの忠誠心を維持するために、彼らはより迅速に作業し、ビジネスモデルを迅速に再考することができます。

彼らはターゲットオーディエンスを知っています

データサイエンスは顧客の感情、購買行動、人口統計、ニーズを深く掘り下げているため、データサイエンスのプロダクトマネージャーは自分のターゲット市場を知っています。 彼はまた、データを使用して潜在的な市場を評価し、それらがビジネスに利益をもたらすかどうかを判断します。

組織は、顧客調査、ソーシャルメディア分析、Googleアナリティクスなど、複数のソースを通じて顧客に関する膨大な量のデータを収集します。しかし、データ主導のマネージャーは、生データにデータサイエンスを適用しないと、重要な情報を見逃してしまう可能性があることを知っています。 そのため、データサイエンスモデルを使用して、情報の山から関連するデータポイントを抽出します。

彼らは未来を考える

データ主導のマネージャーは、組織の成長に役立つ将来の機会に常に目を向けています。 データサイエンスモデルを通じて、マネージャーは今後の予測を追跡し、この情報を利用してこれらの機会の計画を立てることができます。 将来または未来に基づいた考え方は、企業やマネージャーが競合他社に対して重要な方法で勝利を収めるのに役立ちます。

たとえば、金融サービスはモデルを使用して信用リスクと不正リスクを評価してから、顧客に貸し出し、将来的にお金を失うかどうかを判断します。

管理者はどのようにデータサイエンスを適用できますか？

マネージャーは、ビジネス上の問題を理解するための舵取りをしています。 これらの問題を解決するには、実用的で意味のある洞察を考え出す必要があります。 データ主導の意思決定管理は、データを深く掘り下げることによってこれらの洞察を提供します。 しかし、マネージャーが正しい指示を与えない限り、収集されたデータは役に立ちません。 マネージャーは、目標を設定し、データサイエンティストに正確に何を探すべきかを伝えるものです。

データサイエンスには、管理者が問題を解決し、目的を達成するために使用する多くのアプリケーションがあります。 ここにあるいくつかの。

優れたカスタマーサービスのためのディープラーニング

プロダクトマネージャー向けのデータサイエンスでは、ディープラーニングテクノロジーを使用して、コンピューターを通して人間の視覚がどのように見えるかを示します。 たとえば、ディープラーニングは複数の店内カメラを使用して、小売店を設立する際の顧客の購買行動を監視します。 これにより、マネージャーは製品の配置を変更したり、店舗のデザインを改善したりできるようになります。 ディープラーニングには、サイバーセキュリティの問題を解決するためのアプリケーションもあります。

事業運営を再構築するための機械学習

データサイエンスは、機械学習（ML）アルゴリズムとモデルを使用して、さまざまな問題を解決します。 たとえば、マネージャーはMLを使用して、カスタマーサービスロボットやアシスタントを介した顧客とのやり取りを改善し、文書化にMLベースのモデルを使用するなどの複雑なプロセスを合理化し、運用と従業員の生産性を向上させることで競争力を獲得します。

将来の決定のための予測モデル

マネージャーはリーダーですが、スーパーヒーローではありません。 テクノロジーと高度なアルゴリズムの助けがなければ、人間は膨大な量のデータを分析することはできません。 ここでデータサイエンスが登場します。予測モデルはビッグデータを使用して情報を収集し、証拠に基づくソリューションを提供し、意思決定プロセスをアップグレードします。 関連する結果を提供し、結果を最大化するためにテクノロジーを導くには、そのようなモデルへの人間の関与が必要です。

カスタマーエンゲージメントのための推奨エンジン

レコメンデーションエンジンは、人工知能（AI）やその他のデータサイエンステクノロジーを使用して、過去の購入決定に基づいて顧客に提案を提供します。 また、消費者のパターンから継続的に学習することで、成長の新しい機会を発見するのにも役立ちます。 最も顕著な例は、特定の顧客が魔法のように何を望んでいるかを知っているようで、それを正確に提案しているAmazonです。 実用的な推奨事項は、Amazonが売上と収益に転換し、顧客がビジネスに関与し続けるのに役立ちました。

ビジネスオートメーション

データサイエンスプロジェクト管理テクノロジーは、ビジネスプロセスの自動化を可能にするために使用されます。 たとえば、AIとMLは、さまざまなソースからの情報をすばやく照合するのに役立ちます。 データサイエンスアルゴリズムは、膨大な量のデータを短期間で分類し、問題を解決したり、既存のプロセスを改善したりするための手法を考案します。 たとえば、Googleは人事分析イニシアチブであるProject Oxygenを立ち上げました。このイニシアチブは、10,000を超える従業員のパフォーマンスレポートを分類し、優秀なマネージャーの一般的な行動特性を特定しました。 その後、彼らは成長を促進し、維持するために特別なトレーニングプログラムを開始しました。

データサイエンスでキャリアの成長を増幅

今日の企業は、成長を拡大するためにデータサイエンスをますます採用しています。 リーダーをこの考え方に合わせるのは大きなプラスです。 従業員として、データ駆動型であることは、リーダーシップのはしごをより速く登るのに役立ちます。 問題に対する革新的なソリューションを提供することで、あなたはかけがえのない資産になることができます。

それだけでなく、データサイエンスを使用してビジネス上の意思決定を行うマネージャーは、より高い給与を獲得します。 製品マネージャー向けのデータ分析は需要が高く、その基本的な知識を持っているマネージャーは、高度なスキルを持つ担当者だけが複製できるスキルセットを持っています。 データ駆動型であることはまた、絶え間ない学習を促進し、それはさらに成長に貢献します。

ゼロから、またはシフトのおかげで、新しいキャリアパスに着手している人は、データ主導の意思決定をスキルアップして磨く絶好の機会があります。 upGradでは、ビジネス意思決定のためのデータサイエンスのプロフェッショナル認定プログラムは、若手および中堅レベルの専門家がデータ主導の管理職に就けるようにすることを目的としています。 このコースは、革新的なカリキュラム、業界での露出、ビジネスケースの研究とプロジェクト、専門家による指導、インタビューに対する個別のフィードバックを通じて、データ主導の世界でビジネスを適応させ、運営できる明日の専門家を育成することを目的としています。