데이터 과학이 중요한 이유는 무엇입니까? 데이터 과학이 비즈니스에 가치를 가져다주는 8가지 방법

현대 기업의 경우 빅 데이터는 성공의 비법을 위한 마법의 요소가 되었습니다. 빅 데이터는 주목할만한 세부 사항을 밝히기 위해 계산적으로 처리되거나 분석될 수 있는 인간 행동 및 상호 작용과 관련된 대규모 데이터 세트를 말합니다. 디지털 시대의 비즈니스 생존은 이러한 기가바이트 데이터의 힘을 활용하고 실행 가능한 통찰력을 얻는 것을 의미합니다.

또한 사용 가능한 정보를 처리, 결합, 연결 및 분석하면 기업 활동 지원에서 하위 수준 운영 개선에 이르기까지 엄청난 가치를 제공할 수 있습니다. 데이터 과학은 산업 전반에 걸쳐 유행어가 될 수 있지만 여전히 그 주변에는 몇 가지 미스터리가 있습니다. 그것이 수반하는 것과 그것이 비즈니스를 어떻게 변화시킬 수 있는지 이해합시다.

세계 최고의 대학에서 인증한 온라인 데이터 과학 과정을 배우십시오 . 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, 고급 인증 프로그램 또는 석사 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

데이터 과학자는 무엇을 하나요?

데이터 과학은 수학, 컴퓨터 과학 및 통계에서 차용한 분야입니다. 원시 형태로는 이해할 수 없는 모든 데이터를 이해하는 데 도움이 되는 정보 관리, 데이터 마이닝, 시각화 등과 같은 기술을 다룹니다. 데이터 과학자는 가치 있는 정보를 도출하고 체계적인 의사 결정에 기여하기 위해 여러 부서에서 일하는 전문가입니다.

데이터 과학자는 또한 빅 데이터 방법론을 사용하여 위험과 사기를 완화하는 데 도움이 되는 예측 사기 성향 모델을 개발할 수 있습니다. 이러한 모델은 비정상적인 데이터를 인식하고 경고를 생성하여 시기 적절한 대응을 보장할 수 있습니다.

데이터 과학자가 조직의 성공에 기여하는 또 다른 방법은 제품을 고객 요구 사항에 맞추는 것입니다. 데이터 과학을 적용하면 제품 또는 서비스에 대한 수요가 높은 시기와 장소, 현재 고객의 프로필을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 관련 제품을 제공하고 기존 전략을 수정하고 업데이트하는 것이 더 쉬워집니다.

또한 영업 및 마케팅 팀은 청중을 더 잘 이해함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 개인화된 고객 경험을 만들어 고객 만족도를 높이고 고객 유지로 이어질 수 있습니다.

이는 데이터 과학자가 현대 조직에서 수행하는 많은 작업 중 일부에 불과합니다. 이제 비즈니스에 데이터 과학을 통합할 때의 몇 가지 이점을 살펴보겠습니다.

데이터 과학이 비즈니스에 가치를 더하는 방법

1. 관리 권한 부여

성과 지표 및 기타 유용한 정보를 측정, 추적 및 기록함으로써 데이터 과학은 고위 직원의 분석 능력을 향상시킵니다. 데이터 사이언스 전문가는 원시 데이터를 가공된 정보로 변환하고 분석하여 경영진에게 제시합니다. 결과적으로 경영진은 중요한 조직 문제를 더 깊이 파고들 수 있을 뿐만 아니라 균형 잡힌 관점에서 이해할 수 있습니다.

2. 트렌드에 따른 운영 조치

데이터 과학은 향후 추세를 예측하고 추적하여 비즈니스를 앞서 나갈 수 있도록 도와줍니다. 자원을 제안된 제안에 적시에 배치하면 지속적인 경쟁 우위와 수익성 측면에서 장기적인 이익을 얻을 수 있습니다.

3. 핵심이슈 집중

데이터 분석 시스템을 갖추려면 직원이 이에 정통해야 합니다. 분석 제품의 기능 및 용도에 대한 간단한 데모는 모든 사람이 주요 비즈니스 과제를 해결하는 데 있어 자신의 역할을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 핵심 영역에 전력을 기울이고 이를 강화하고 목표를 달성하기 위해 노력합니다.

4. 새로운 기회 식별

데이터 과학은 새로운 방법과 알고리즘을 통해 기존 프로세스와 가정을 개선할 수 있습니다. 데이터 과학자는 현재 분석 시스템과 상호 작용하고 이에 대해 질문하고 관련 업데이트를 제안합니다. 이러한 방식으로 조직은 유연하고 적응력이 높아져 기회가 발생할 때 이를 포착하여 가치를 창출합니다. 읽기: 데이터 과학 기술

5. 증거 기반 의사 결정

기업은 데이터 과학을 통해 위험을 상당 부분 제거할 수 있습니다. 여러 채널에서 데이터를 수집하고 분석하여 대체 조치를 시뮬레이션하는 모델을 생성할 수 있습니다. 이 연습은 가능한 최상의 결과를 찾는 데 도움이 되며 기업이 증거를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 불확실한 환경에서 운영할 때 데이터와 연결된 제안은 앞서 나가기 위한 완충제가 됩니다.

6. 테스트 및 검토 단계

조직에는 동시에 실행 중인 많은 톱니가 있습니다. 어떤 이니셔티브가 적절하고 조직에 도움이 되는지, 어떤 활동이 가치 있는 기여에 실패했는지 모니터링하는 것이 필수적입니다. 여기에서 데이터 과학은 핵심 성과 영역을 측정하고 그 성공을 수량화하여 마술을 부립니다. 검토를 수행하는 것도 향후 조치를 안내하는 데 중요합니다.

7. 타겟 청중 파악하기

소비자 데이터는 다양한 출처에서 수집할 수 있습니다. 조직은 일반적으로 Google 분석 및 고객 설문조사를 사용하여 대상 고객에 대한 데이터 포인트를 수집합니다. 그러나 이러한 모든 데이터 포인트가 그 자체로 유용한 것은 아닙니다. 의미 있는 정보를 찾기 위해 다른 데이터 요소와 결합해야 할 수도 있습니다. 데이터 과학은 이 연습을 용이하게 하고 비즈니스 팀이 목표 고객에 대해 더 많이 배울 수 있도록 지원합니다. 포괄적인 분석을 수행하면 정확한 타겟 그룹 식별과 성공적인 광고 및 프로모션 캠페인을 지원합니다.

8. 적임자 모집

오늘날 HR 부서는 소셜 미디어, 구인 포털 및 기업 데이터베이스의 이력서로 가득 차 있습니다. 그리고 데이터 과학은 많은 양의 지원서를 처리하여 채용 담당자의 작업을 쉽게 만듭니다. 당면한 작업에 적합한 후보자를 선택하는 것은 지루한 작업이 아니라 데이터 과학자에게 정교한 작업입니다. 그들은 방대한 양의 데이터 포인트를 마이닝하고 데이터 기반 적성 테스트 및 게임을 개발하여 정확한 선택을 지원할 수 있습니다.

결론

따라서 데이터 과학은 다양한 방식으로 비즈니스 가치를 창출합니다. 적합한 후보자를 고용하는 것부터 프로세스를 개선하고 의사결정을 개선하는 것에 이르기까지 전체 조직의 성과를 높입니다. 현장에 연결된 데이터 과학 도구, 기술 및 방법론은 원시 데이터의 바다를 휘젓고 비즈니스에 유용한 지식을 추출합니다. 따라서 오늘날 데이터 과학이 다양한 산업 분야에 걸쳐 여러 응용 프로그램이 있는 성장하는 분야라는 것은 놀라운 일이 아닙니다!

급변하는 기술 발전의 선두에 서기 위해 데이터 과학을 배우는 것에 대해 궁금하다면 upGrad & IIIT-B의 데이터 과학 PG 프로그램을 확인하십시오.