관리자를 위한 데이터 과학의 관련성

오늘날 세계에서 가장 크고 가장 성공적인 조직은 높은 수준의 비즈니스 의사 결정에 영향을 미치는 데이터 기반 의사 결정을 사용합니다. 리더와 관리자는 데이터 과학과 그 기술에 대한 광범위하고 기본적인 지식을 갖추고 있어야 합니다. 관리자를 위한 데이터 과학은 더 나은 의사 결정권자와 조직의 성장 사고 방식에 부합하도록 권장합니다.

데이터 중심 관리자는 복잡한 데이터를 비즈니스 문제에 적용하고 적용 가능한 통찰력을 통해 문제를 해결하는 특정 기술로 인해 엄청난 수요가 있습니다. 그러나 그들이 전통적인 관리자보다 선호하는 이유는 무엇입니까?

Data-Driven Manager가 더 나은 이유는 무엇입니까?

데이터는 비즈니스 의사 결정 및 문제 해결에서 상당한 비중을 차지하게 되었습니다. 불행히도 전통적인 관리자는 팀의 상상력이 없고 근시안적인 정보를 바탕으로 직관에 의존하는 경향이 있습니다. 이러한 입력에서 발생하는 비즈니스 결정은 하나의 추가 데이터 포인트가 경쟁자에게 유리하도록 규모를 기울일 수 있는 오늘날의 경제 환경에서 성공할 수 없습니다. 전통적인 관리자는 좁은 스펙트럼에서 편안하게 운영되기 때문에 미래의 성장 기회를 놓치고 있습니다. 종종 이는 편향된 문제 해결과 확장에 대한 주도권 부족으로 이어집니다.

그렇다면 기존 관리와 데이터 기반 관리를 구분하는 것은 무엇입니까?

그들은 사실에 근거한 결정을 내린다

관리자는 데이터를 손끝으로 사용하여 확실한 증거와 직관을 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다. 직관은 의심할 여지 없이 관리자에게 중요한 특성이지만 데이터를 통해 이를 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있습니다. 관리자를 위한 데이터 분석을 통해 과거 성과 지표를 살펴보고 비즈니스 문제를 전술적으로 해결하는 솔루션을 개발할 수 있습니다.

예를 들어 관리자는 젤 기반 식기 세척액이 농촌 지역의 새로운 식기 세척 방법이라고 생각할 수 있으며 청중은 다른 것을 사용하기를 원할 것입니다. 그러나 데이터에 따르면 농촌 지역의 고객은 다양하며 식기 세척 비누에서 전환하기를 원하지 않습니다. 따라서 관리자는 데이터에서 얻은 심층적인 통찰력을 바탕으로 전술을 변경해야 할 수 있습니다.

그들은 고객의 요구를 충족시키기 위해 제품과 서비스를 개선합니다

데이터 기반 제품 관리는 소비자 감정과 선호도에 대한 확실한 증거를 제공합니다. 데이터 과학은 피드백을 탐색하고, 회사의 제품 또는 서비스에 대한 시장을 분석하고, 개선을 위한 제안을 공유하기 위해 방대한 양의 데이터를 심층 분석합니다.

제품 또는 서비스 관련 데이터를 지속적으로 평가하면 관리자가 경쟁업체보다 우위를 점할 수 있습니다. 결과적으로 더 빠르게 작업하고 비즈니스 모델을 빠르게 재고하여 고객 요구를 충족하고 브랜드 충성도를 유지할 수 있습니다.

그들은 타겟 청중을 알고 있습니다

데이터 과학은 고객 감정, 구매 행동, 인구 통계 및 요구 사항을 심층적으로 다루기 때문에 데이터 과학 제품 관리자는 목표 시장을 알고 있습니다. 그는 또한 데이터를 사용하여 잠재적 시장을 평가하고 비즈니스에 수익성이 있는지 판단합니다.

조직은 고객 설문조사, 소셜 미디어 분석, Google Analytics 등 다양한 소스를 통해 고객에 대한 방대한 양의 데이터를 수집합니다. 그러나 데이터 중심 관리자는 원시 데이터에 데이터 과학을 적용하지 않으면 중요한 정보를 놓칠 수 있다는 것을 알고 있습니다. 따라서 그들은 데이터 과학 모델을 사용하여 방대한 정보에서 관련 데이터 포인트를 추출합니다.

그들은 미래를 생각한다

데이터 기반 관리자는 항상 조직 성장에 도움이 되는 미래 기회를 주시합니다. 데이터 과학 모델을 통해 관리자는 향후 예측을 추적하고 이 정보를 활용하여 이러한 기회에 대한 계획을 개발할 수 있습니다. 앞으로 또는 미래에 기반을 둔 사고는 기업과 관리자가 상당한 방식으로 경쟁업체를 압도하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 금융 서비스는 모델을 사용하여 고객에게 대출하기 전에 신용 및 사기 위험을 평가하여 고객이 미래에 손실을 입을지 여부를 알 수 있습니다.

관리자는 데이터 과학을 어떻게 적용할 수 있습니까?

관리자는 비즈니스 문제를 이해하는 데 핵심 역할을 합니다. 이러한 문제를 해결하려면 실행 가능하고 의미 있는 통찰력을 제시해야 합니다. 데이터 기반 의사 결정 관리는 데이터에 대한 심층 분석을 통해 이러한 통찰력을 제공합니다. 그러나 관리자가 올바른 방향을 제시하지 않으면 수집된 데이터는 아무 소용이 없습니다. 관리자는 목표를 설정하고 데이터 과학자에게 정확히 무엇을 찾아야 하는지 알려주는 사람입니다.

데이터 과학에는 관리자가 문제를 해결하고 목표를 달성하는 데 사용하는 많은 응용 프로그램이 있습니다. 여기 몇 가지가 있습니다.

우수한 고객 서비스를 위한 딥 러닝

제품 관리자를 위한 데이터 과학은 딥 러닝 기술을 사용하여 컴퓨터를 통해 인간의 시각이 어떻게 보이는지 보여줍니다. 예를 들어, Deep Learning은 소매점을 설정할 때 고객의 구매 행동을 모니터링하기 위해 여러 대의 매장 내 카메라를 사용합니다. 결과적으로 관리자는 제품 배치를 변경하거나 매장 디자인을 개선할 수 있습니다. 딥 러닝에는 사이버 보안 문제를 해결하는 응용 프로그램도 있습니다.

비즈니스 운영을 재구성하는 머신 러닝

데이터 과학은 머신 러닝(ML) 알고리즘과 모델을 사용하여 다양한 문제를 해결합니다. 예를 들어, 관리자는 ML을 사용하여 고객 서비스 로봇 또는 도우미를 통해 고객 상호 작용을 개선하고, 문서화에 ML 기반 모델을 사용하는 것과 같은 복잡한 프로세스를 간소화하고, 운영 및 직원 생산성을 개선하여 경쟁 우위를 확보합니다.

미래 지향적인 의사결정을 위한 예측 모델

관리자는 리더이지만 슈퍼히어로는 아닙니다. 인간은 기술과 고급 알고리즘의 도움 없이 방대한 양의 데이터를 분석할 수 없습니다. 여기에서 데이터 과학이 필요합니다. 예측 모델은 빅 데이터를 사용하여 정보를 수집하고 증거 기반 솔루션을 제공하며 의사 결정 프로세스를 업그레이드합니다. 관련 결과를 제공하고 결과를 최대화하는 데 있어 기술을 안내하려면 이러한 모델에 대한 인간의 참여가 필요합니다.

고객 참여를 위한 추천 엔진

추천 엔진은 인공 지능(AI) 및 기타 데이터 과학 기술을 사용하여 과거 구매 결정을 기반으로 고객에게 제안을 제공합니다. 또한 소비자 패턴에서 지속적으로 학습하여 새로운 성장 기회를 찾는 데 도움이 됩니다. 가장 눈에 띄는 예는 특정 고객이 원하는 것을 마술처럼 알고 정확하게 제안하는 Amazon일 것입니다. 실용적인 권장 사항은 Amazon이 판매 및 수익으로 전환하고 고객이 비즈니스에 계속 참여하도록 도왔습니다.

비즈니스 자동화

데이터 과학 프로젝트 관리 기술은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 사용됩니다. 예를 들어 AI와 ML은 다양한 소스의 정보를 빠르게 대조하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 과학 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 단기간에 분류하여 문제를 해결하거나 기존 프로세스를 개선하는 기술을 제시합니다. 예를 들어, Google은 10,000개 이상의 직원 성과 보고서를 분류하고 우수한 관리자의 일반적인 행동 특성을 식별하는 사람 분석 이니셔티브인 Project Oxygen을 시작했습니다. 그런 다음 그들은 성장을 촉진하고 유지하기 위해 특별 교육 프로그램을 시작했습니다.

데이터 과학으로 경력 성장 확대

오늘날 기업들은 성장을 확장하기 위해 데이터 과학을 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 이러한 사고방식과 일치하는 리더가 있다는 것은 큰 장점입니다. 직원으로서 데이터 기반이 되면 리더십 사다리를 더 빨리 오를 수 있습니다. 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공함으로써 당신은 소중한 자산이 될 수 있습니다.

그뿐만 아니라 데이터 과학을 사용하여 비즈니스 결정을 내리는 관리자도 더 높은 급여를 받습니다. 제품 관리자를 위한 데이터 분석은 수요가 높으며 이에 대한 기본 지식을 갖춘 관리자는 고도로 숙련된 직원만이 복제할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다. 데이터 주도형은 또한 지속적인 학습을 장려하여 성장에 더욱 기여합니다.

처음부터 또는 교대 근무로 인해 새로운 경력 경로를 시작하는 사람들은 데이터 기반 의사 결정을 향상하고 연마할 수 있는 훌륭한 기회를 갖습니다. upGrad 에서 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 과학의 전문 인증 프로그램은 젊고 중간 수준의 전문가가 데이터 기반 관리 역할을 맡을 수 있도록 권한을 부여하는 것을 목표로 합니다. 혁신적인 커리큘럼, 업계 노출, 비즈니스 사례 연구 및 프로젝트, 전문가 멘토링, 인터뷰를 위한 맞춤형 피드백을 통해 이 과정은 데이터 중심 세계에서 비즈니스를 적응하고 운영할 수 있는 미래의 전문가를 양성하는 것을 목표로 합니다.