Znaczenie nauki o danych dla menedżerów

Obecnie największe i odnoszące największe sukcesy organizacje na świecie wykorzystują proces decyzyjny oparty na danych, który wpływa na decyzje biznesowe na wysokim szczeblu. Oczekuje się, że liderzy i menedżerowie będą wyposażeni w szeroką i podstawową wiedzę z zakresu nauki o danych i jej technik. Analiza danych dla menedżerów zachęca ich do podejmowania lepszych decyzji i dostosowania się do nastawienia organizacji na rozwój.

Menedżerowie kierujący się danymi są bardzo poszukiwani ze względu na ich szczególny zestaw umiejętności stosowania złożonych danych do problemów biznesowych i rozwiązywania ich za pomocą odpowiednich spostrzeżeń. Ale dlaczego są preferowani nad tradycyjnymi menedżerami?

Co sprawia, że ​​menedżer oparty na danych jest lepszy?

Dane odgrywają znaczącą rolę w podejmowaniu decyzji biznesowych i rozwiązywaniu problemów. Niestety, tradycyjni menedżerowie mają tendencję do polegania na intuicji popartej niewyobrażalnymi i krótkowzrocznymi wkładami swojego zespołu. Decyzje biznesowe, które wynikają z takich danych wejściowych, nie mogą się powieść w dzisiejszym środowisku gospodarczym, gdzie jeden dodatkowy punkt danych może przechylić szalę na korzyść konkurenta. Tradycyjni menedżerowie tracą z oczu przyszłe możliwości rozwoju, ponieważ czują się komfortowo, działając w wąskim spektrum. Często prowadzi to do stronniczego rozwiązywania problemów i braku inicjatywy w zakresie zwiększania skali.

Co zatem odróżnia zarządzanie oparte na danych od tradycyjnego?

Podejmują decyzje oparte na faktach

Mając dane na wyciągnięcie ręki, menedżerowie mogą podejmować decyzje w oparciu o twarde dowody i poparte intuicją. Chociaż intuicja jest niewątpliwie istotną cechą menedżerów, mogą oni przekształcić ją w praktyczne spostrzeżenia za pomocą danych. Analiza danych dla menedżerów umożliwia im przeglądanie wcześniejszych wskaźników wydajności i opracowywanie rozwiązań, które taktycznie rozwiązują problemy biznesowe.

Na przykład menedżer może pomyśleć, że płyn do mycia naczyń na bazie żelu to nowy sposób czyszczenia naczyń na obszarach wiejskich, a publiczność będzie chciała użyć czegoś innego. Jednak dane pokazują, że klienci na obszarach wiejskich są zróżnicowani i nie chcą rezygnować z mydła do naczyń. Dlatego menedżer może być zmuszony do zmiany taktyki w oparciu o dogłębny wgląd w dane.

Udoskonalają produkty i usługi w celu zaspokojenia potrzeb klientów

Zarządzanie produktami oparte na danych dostarcza twardych dowodów na temat nastrojów i preferencji konsumentów. Nauka o danych głęboko zagłębia się w ogromne ilości danych, aby zbadać opinie, przeanalizować rynek produktów lub usług firmy i podzielić się sugestiami dotyczącymi ich ulepszenia.

Stała ocena danych dotyczących produktów lub usług daje menedżerom przewagę nad konkurencją. W rezultacie mogą pracować szybciej i szybko przemyśleć modele biznesowe, aby zaspokoić potrzeby klientów i utrzymać lojalność wobec marki.

Znają grupę docelową

Ponieważ nauka o danych głęboko zagłębia się w nastroje klientów, zachowania zakupowe, dane demograficzne i potrzeby, menedżer produktu zajmujący się analizą danych zna swój rynek docelowy. Wykorzystuje również dane do oceny potencjalnych rynków i ustalenia, czy są one opłacalne dla firmy.

Organizacje przechwytują ogromne ilości danych o klientach z wielu źródeł – ankiet klientów, analityki mediów społecznościowych, Google Analytics itp. Jednak menedżer oparty na danych wie, że bez zastosowania nauki o danych do surowych danych może stracić ważne informacje. Wykorzystują więc modele nauki o danych, aby wyodrębnić odpowiednie punkty danych ze stosu informacji.

Myślą o przyszłości

Menedżerowie kierujący się danymi zawsze mają oko na przyszłe możliwości, które są korzystne dla rozwoju organizacji. Dzięki modelom nauki o danych menedżerowie mogą śledzić nadchodzące prognozy i wykorzystywać te informacje do opracowywania planów dotyczących tych możliwości. Myślenie przyszłościowe lub oparte na przyszłości pomaga firmom i menedżerom w znaczący sposób zdobywać przewagę nad konkurencją.

Na przykład usługi finansowe wykorzystują modele do oceny ryzyka kredytowego i oszustwa przed udzieleniem pożyczki klientowi, aby wiedzieć, czy w przyszłości stracą pieniądze.

Jak menedżerowie mogą stosować analizę danych?

Menedżerowie są u steru zrozumienia ich problemów biznesowych. Aby rozwiązać te problemy, muszą wypracować praktyczne i znaczące spostrzeżenia. Zarządzanie decyzjami opartymi na danych zapewnia te spostrzeżenia dzięki głębokiemu zagłębianiu się w dane. Ale jeśli menedżer nie poda właściwego kierunku, zebrane dane nie będą miały sensu. Menedżerowie to ci, którzy wyznaczają cele i mówią analitykom danych, czego dokładnie powinni szukać.

Data science ma wiele aplikacji, które menedżerowie wykorzystują do rozwiązywania problemów i realizacji celów. Oto kilka.

Głębokie uczenie się dla doskonałej obsługi klienta

Nauka o danych dla menedżerów produktów korzysta z technologii Deep Learning, aby pokazać, jak ludzki wzrok wyglądałby za pomocą komputerów. Na przykład Deep Learning wykorzystuje wiele kamer sklepowych do monitorowania zachowań zakupowych klientów podczas zakładania sklepu detalicznego. Z kolei pozwoli managerowi na zmianę lokowania produktu lub ulepszenie projektu sklepu. Deep Learning ma również zastosowanie w rozwiązywaniu problemów cyberbezpieczeństwa.

Uczenie maszynowe w celu restrukturyzacji operacji biznesowych

Nauka o danych wykorzystuje algorytmy i modele uczenia maszynowego (ML) do rozwiązywania różnych problemów. Na przykład menedżerowie używają ML do poprawy interakcji z klientami za pośrednictwem robotów lub asystentów obsługi klienta, usprawnienia złożonych procesów, takich jak używanie modeli opartych na ML do dokumentacji, oraz uzyskania przewagi konkurencyjnej poprzez poprawę wydajności operacyjnej i pracowników.

Modele prognostyczne dla przyszłych decyzji

Menedżerowie są liderami, ale nie superbohaterami. Żaden człowiek nie może analizować ogromnych ilości danych bez pomocy technologii i zaawansowanych algorytmów. Tutaj wkracza nauka o danych. Modele predykcyjne wykorzystują Big Data do zbierania informacji, dostarczania rozwiązań opartych na dowodach i ulepszania procesów decyzyjnych. Zaangażowanie człowieka w takie modele jest konieczne, aby kierować technologią w zakresie dostarczania odpowiednich wyników i maksymalizacji wyników.

Silniki rekomendacji do zaangażowania klientów

Silniki rekomendacji wykorzystują sztuczną inteligencję (AI) i inne technologie analityczne do oferowania sugestii klientom na podstawie ich wcześniejszych decyzji zakupowych. Pomagają również odkrywać nowe możliwości rozwoju poprzez ciągłe uczenie się na podstawie wzorców konsumenckich. Najbardziej znanym przykładem jest Amazon, który wydaje się, że w magiczny sposób wie, czego dany klient chce i dokładnie to sugeruje. Praktyczne rekomendacje pomogły Amazonowi przekształcić się w sprzedaż i przychody, a także utrzymać zaangażowanie klientów w biznes.

Automatyzacja Biznesu

Technologie zarządzania projektami data science służą do automatyzacji procesów biznesowych. Na przykład AI i ML mogą pomóc w szybkim zbieraniu informacji z różnych źródeł. Algorytmy analizy danych sortują ogromne ilości danych w krótkim czasie i opracowują techniki rozwiązywania problemów lub ulepszania istniejących procesów. Na przykład firma Google uruchomiła inicjatywę analizy ludzi, Project Oxygen, w ramach której przeanalizowano ponad 10 000 raportów dotyczących wydajności pracowników i zidentyfikowano wspólne cechy behawioralne doskonałych menedżerów. Następnie uruchomili specjalne programy szkoleniowe, aby promować ich rozwój i utrzymać je.

Wzmocnij rozwój kariery dzięki analizie danych

Dzisiejsze firmy coraz częściej wykorzystują analitykę danych do zwiększania skali wzrostu. Posiadanie liderów zgodnych z tym sposobem myślenia jest ogromnym plusem. Jako pracownik, kierowanie się danymi pomoże Ci szybciej wspinać się po drabinie przywództwa. Dostarczając innowacyjne rozwiązania problemów, możesz stać się nieocenionym atutem.

Co więcej, menedżerowie, którzy wykorzystują analitykę danych do podejmowania decyzji biznesowych, również zarabiają wyższe pensje. Analityka danych dla menedżerów produktu jest bardzo pożądana, a każdy menedżer, który ma podstawową wiedzę na jej temat, posiada umiejętności, które może replikować tylko wysoko wykwalifikowany personel. Kierowanie się danymi zachęca również do ciągłego uczenia się, co dodatkowo przyczynia się do wzrostu.

Od zera lub dzięki zmianie osoby, które rozpoczynają nową ścieżkę kariery, mają doskonałą okazję do podniesienia umiejętności i doskonalenia procesu decyzyjnego opartego na danych. W upGrad, Professional Certificate Program in Data Science for Business Decision Making ma na celu umożliwienie młodym i średnim profesjonalistom objęcia kierowniczych ról w oparciu o dane. Poprzez innowacyjny program nauczania, ekspozycję branżową, studia przypadków i projekty biznesowe, mentoring ekspertów i spersonalizowane opinie na temat rozmów kwalifikacyjnych, ten kurs ma na celu budowanie profesjonalistów jutra, którzy mogą dostosowywać i prowadzić firmy w świecie opartym na danych.