Dlaczego nauka o danych jest ważna? 8 sposobów, w jakie nauka o danych wnosi wartość do biznesu

Dla współczesnych przedsiębiorstw Big Data stało się magicznym składnikiem przepisu na sukces. Big Data odnosi się do dużych zbiorów danych dotyczących ludzkich zachowań i interakcji, które można przetwarzać lub analizować obliczeniowo w celu odkrycia godnych uwagi szczegółów. Przetrwanie biznesu w erze cyfrowej oznacza odblokowanie mocy tych gigabajtów danych i uzyskanie praktycznych informacji.

Co więcej, przetwarzanie, łączenie, kojarzenie i analizowanie dostępnych informacji może przynieść ogromną wartość, od wspierania działań korporacyjnych po udoskonalanie operacji na niższym poziomie. Nauka o danych może być modnym hasłem w różnych branżach, ale wciąż jest wokół niej jakaś tajemnica. Pozwól nam zrozumieć, co to za sobą pociąga i jak może zmienić biznes.

Ucz się kursów nauki danych online z certyfikatami najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Co robią naukowcy zajmujący się danymi?

Nauka o danych to dziedzina, która zapożycza się z matematyki, informatyki i statystyki. Obejmuje techniki, takie jak zarządzanie informacjami, eksploracja danych, wizualizacja itp., które pomagają zrozumieć wszystkie dane, które są niezrozumiałe w ich surowej postaci. Analitycy danych to specjaliści, którzy pracują w różnych działach, aby uzyskać cenne informacje i dodatkowo przyczynić się do systematycznego podejmowania decyzji.

Analitycy danych mogą również wykorzystywać metodologie Big Data do opracowywania predykcyjnych modeli skłonności do oszustw, które pomagają w ograniczaniu ryzyka i oszustw. Takie modele mogą rozpoznawać nietypowe dane i pomagać w zapewnieniu terminowych odpowiedzi poprzez tworzenie alertów.

Innym sposobem, w jaki analitycy danych przyczyniają się do sukcesu organizacji, jest dopasowywanie ofert do potrzeb klientów. Zastosowanie nauki o danych może pomóc w określeniu, kiedy i gdzie produkt lub usługa jest bardzo poszukiwana oraz jaki jest profil obecnych klientów. W ten sposób łatwiej jest dostarczać odpowiednie produkty, a także wprowadzać poprawki i aktualizacje w istniejących strategiach.

Co więcej, zespoły sprzedaży i marketingu mogą również skorzystać na lepszym zrozumieniu odbiorców. Mogą tworzyć spersonalizowane doświadczenia klientów, co może poprawić ich satysfakcję i prowadzić do utrzymania klientów.

To tylko kilka z wielu rzeczy, które analitycy danych robią we współczesnych organizacjach. Przyjrzyjmy się teraz niektórym zaletom integracji data science w biznesie.

Jak Data Science zwiększa wartość biznesu

1. Wzmocnienie zarządzania

Mierząc, śledząc i rejestrując wskaźniki wydajności i inne przydatne informacje, nauka o danych zwiększa możliwości analityczne personelu wyższego szczebla. Specjaliści data science przekształcają surowe dane w przetworzone informacje, analizują je i prezentują kadrze zarządzającej. W rezultacie kierownictwo może nie tylko głębiej zagłębić się w krytyczne kwestie organizacyjne, ale także zrozumieć je z dobrze zaokrąglonej perspektywy.

2. Działania sterujące oparte na trendach

Nauka o danych może pomóc w przewidywaniu i śledzeniu nadchodzących trendów, aby utrzymać biznes na czele. Skierowanie zasobów na sugerowaną propozycję w czasie może generować długofalowe zyski w zakresie trwałej przewagi konkurencyjnej i rentowności.

3. Skupienie się na podstawowych kwestiach

Posiadanie systemu analizy danych wymaga również, aby personel był z nim dobrze zorientowany. Prosta demonstracja funkcji i zastosowań produktu analitycznego może pomóc każdemu zrozumieć swoją rolę w rozwiązywaniu kluczowych wyzwań biznesowych. Co więcej, poświęcają swoją energię na kluczowe obszary i pracują nad ich wzmocnieniem i osiągnięciem celów.

4. Identyfikowanie nowych możliwości

Nauka o danych może usprawnić istniejące procesy i założenia dzięki nowym metodom i algorytmom. Analitycy danych wchodzą w interakcję z obecnym systemem analitycznym, kwestionują go i sugerują odpowiednie aktualizacje. W ten sposób organizacje stają się elastyczne i elastyczne, czerpiąc wartość z dostrzegania pojawiających się okazji. Przeczytaj: Umiejętności analizy danych

5. Podejmowanie decyzji w oparciu o dowody

Firma może w dużym stopniu wyeliminować swoje ryzyko dzięki analizie danych. Dane można zbierać z wielu kanałów i analizować w celu stworzenia modeli symulujących alternatywne działania. To ćwiczenie pomaga w znalezieniu najlepszego możliwego wyniku i umożliwia firmie podejmowanie decyzji popartych dowodami. Podczas działania w niepewnym środowisku sugestie powiązane z danymi stają się poduszką do wyprzedzania.

6. Etapy testowania i przeglądu

Organizacja ma wiele trybików działających jednocześnie. Niezbędne jest monitorowanie, które inicjatywy są dobrze naoliwione i przynoszą korzyści organizacji, a które działania nie wniosły niczego wartościowego. Tutaj nauka o danych działa magicznie, mierząc kluczowe obszary wydajności i określając ilościowo ich sukces. Przeprowadzenie przeglądu jest również kluczowe w kierowaniu przyszłymi działaniami.

7. Poznanie grupy docelowej

Dane konsumentów mogą być zbierane z różnych źródeł. Organizacje zazwyczaj korzystają z analiz Google i ankiet wśród klientów, aby zbierać punkty danych o swoich docelowych klientach. Ale nie wszystkie z tych punktów danych mogą być przydatne same w sobie. Być może trzeba będzie je połączyć z innymi punktami danych, aby odkryć sensowne informacje. Nauka o danych ułatwia to ćwiczenie i pomaga zespołom biznesowym w zdobywaniu dodatkowych informacji o ich docelowych odbiorcach. Przeprowadzenie kompleksowej analizy wspiera precyzyjną identyfikację grupy docelowej oraz skuteczne kampanie reklamowe i promocyjne.

8. Rekrutacja odpowiedniego talentu

Dzisiejsze działy HR roją się od życiorysów z mediów społecznościowych, portali pracy i korporacyjnych baz danych. Analiza danych ułatwia pracę rekruterom dzięki przetwarzaniu dużej liczby aplikacji. Wybór odpowiedniego kandydata do danego zadania nie jest żmudnym zadaniem, ale skomplikowanym ćwiczeniem dla naukowców zajmujących się danymi. Mogą wydobywać ogromne ilości punktów danych, opracowywać oparte na danych testy umiejętności i gry, a tym samym pomagać w dokładnym wyborze.

Wniosek

Tak więc nauka o danych generuje wartość biznesową na różne sposoby. Od zatrudniania odpowiednich kandydatów po ulepszanie procesów i dopracowywanie decyzji, podnosi ogólną wydajność organizacji. Narzędzia, techniki i metodologie związane z nauką o danych związane z tą dziedziną przerzucają ocean surowych danych, aby wydobyć wiedzę użyteczną dla firm. Dlatego nie jest niespodzianką, że dzisiejsza nauka o danych to rozwijająca się dziedzina, która ma kilka zastosowań w różnych branżach!

Jeśli interesuje Cię nauka nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź program Executive PG w dziedzinie nauki o danych w ramach programu upGrad i IIIT-B.