Relevância da ciência de dados para gerentes

Hoje, as maiores e mais bem-sucedidas organizações do mundo usam a tomada de decisões orientada por dados que impacta as decisões de negócios de alto nível. Espera-se que os líderes e gerentes estejam equipados com conhecimento amplo e fundamental da ciência de dados e suas técnicas. A ciência de dados para gerentes os incentiva a serem melhores tomadores de decisão e a se alinharem com a mentalidade de crescimento de uma organização.

Os gerentes orientados por dados estão em grande demanda devido ao seu conjunto de habilidades específicas de aplicar dados complexos a problemas de negócios e resolvê-los por meio de insights aplicáveis. Mas por que eles são preferidos aos gerentes tradicionais?

O que torna um Data-Driven Manager melhor?

Os dados passaram a ter um peso significativo na tomada de decisões de negócios e na solução de problemas. Infelizmente, os gerentes tradicionais tendem a confiar na intuição apoiada por contribuições sem imaginação e míope de sua equipe. As decisões de negócios que surgem de tais insumos não podem ter sucesso no ambiente econômico de hoje, onde um ponto de dados extra pode inclinar a balança a favor de um concorrente. Os gerentes tradicionais perdem de vista as oportunidades de crescimento futuro porque se sentem confortáveis ​​operando em um espectro estreito. Muitas vezes, isso leva a uma solução tendenciosa de problemas e à falta de iniciativa para aumentar a escala.

Então, o que diferencia o gerenciamento baseado em dados de um tradicional?

Eles tomam decisões baseadas em fatos

Com os dados na ponta dos dedos, os gerentes podem tomar decisões com base em evidências concretas e apoiadas por sua intuição. Embora a intuição seja, sem dúvida, uma característica vital para os gerentes, eles podem convertê-la em insights acionáveis ​​por meio de dados. A análise de dados para gerentes permite que eles analisem as métricas de desempenho anteriores e desenvolvam soluções que abordem os problemas de negócios de forma tática.

Por exemplo, um gerente pode pensar que o detergente à base de gel é uma nova maneira de limpar utensílios para áreas rurais, e o público desejará usar algo diferente. Mas os dados revelam que os clientes nas áreas rurais são variados e não querem mudar de sabão para lavar louça. Assim, o gerente pode ter que mudar de tática com base em insights profundos dos dados.

Eles melhoram produtos e serviços para atender às necessidades dos clientes

O gerenciamento de produtos orientado a dados fornece evidências concretas sobre o sentimento e as preferências do consumidor. A ciência de dados mergulha profundamente em grandes quantidades de dados para explorar feedback, analisar o mercado para o produto ou serviço de uma empresa e compartilhar sugestões para melhorá-los.

A avaliação constante de dados relacionados a produtos ou serviços dá aos gerentes uma vantagem sobre os concorrentes. Como resultado, eles podem trabalhar mais rápido e repensar os modelos de negócios rapidamente para satisfazer as necessidades dos clientes e manter a fidelidade à marca.

Eles conhecem o público-alvo

Como a ciência de dados mergulha profundamente no sentimento do cliente, no comportamento de compra, na demografia e nas necessidades, um gerente de produto de ciência de dados conhece seu mercado-alvo. Ele também usa dados para avaliar mercados potenciais e determinar se eles são lucrativos para o negócio.

As organizações capturam grandes quantidades de dados sobre os clientes por meio de várias fontes – pesquisas de clientes, análise de mídia social, Google Analytics etc. Mas um gerente orientado a dados sabe que, sem aplicar ciência de dados a dados brutos, pode perder informações importantes. Então, eles empregam modelos de ciência de dados para extrair pontos de dados relevantes de um monte de informações.

Eles pensam no futuro

Os gerentes orientados por dados sempre estão de olho nas oportunidades futuras que são benéficas para o crescimento organizacional. Por meio de modelos de ciência de dados, os gerentes podem rastrear previsões futuras e utilizar essas informações para desenvolver planos para essas oportunidades. O pensamento avançado ou baseado no futuro ajuda as empresas e os gerentes a obter vitórias sobre seus concorrentes de maneira significativa.

Por exemplo, os serviços financeiros usam modelos para avaliar o risco de crédito e fraude antes de emprestar a um cliente para saber se ele perderá dinheiro no futuro.

Como os gerentes podem aplicar a ciência de dados?

Os gerentes estão no comando da compreensão de seus problemas de negócios. Para resolver esses problemas, eles devem apresentar insights acionáveis ​​e significativos. O gerenciamento de decisões baseado em dados fornece esses insights ao mergulhar profundamente nos dados. Mas, a menos que um gerente dê a direção certa, os dados coletados não terão utilidade. Os gerentes são aqueles que definem metas e dizem aos cientistas de dados o que exatamente eles devem procurar.

A ciência de dados tem muitas aplicações que os gerentes usam para resolver problemas e cumprir objetivos. Aqui estão alguns.

Aprendizado profundo para um excelente atendimento ao cliente

A ciência de dados para gerentes de produto usa tecnologias de Deep Learning para mostrar como seria a visão humana por meio de computadores. Por exemplo, o Deep Learning usa várias câmeras internas para monitorar o comportamento de compra do cliente ao configurar uma loja de varejo. Por sua vez, permitirá que um gerente altere a colocação do produto ou melhore o design da loja. Deep Learning também tem aplicações na resolução de problemas de cibersegurança.

Machine Learning para reestruturar as operações de negócios

A ciência de dados usa algoritmos e modelos de Machine Learning (ML) para resolver vários problemas. Por exemplo, os gerentes usam o ML para melhorar as interações com o cliente por meio de robôs ou assistentes de atendimento ao cliente, simplificar processos complexos, como o uso de modelos baseados em ML para documentação, e obter uma vantagem competitiva melhorando a produtividade operacional e dos funcionários.

Modelos preditivos para decisões futuras

Os gerentes são líderes, mas não são super-heróis. Nenhum humano pode analisar grandes quantidades de dados sem a ajuda de tecnologia e algoritmos avançados. É aqui que entra a ciência de dados. Os modelos preditivos empregam Big Data para coletar informações, fornecer soluções baseadas em evidências e atualizar processos de tomada de decisão. O envolvimento humano com tais modelos é necessário para orientar a tecnologia no fornecimento de resultados relevantes e maximizar os resultados.

Mecanismos de recomendação para engajamento do cliente

Os mecanismos de recomendação usam Inteligência Artificial (IA) e outras tecnologias de ciência de dados para oferecer sugestões aos clientes com base em suas decisões de compra anteriores. Eles também ajudam a descobrir novas oportunidades de crescimento aprendendo continuamente com os padrões de consumo. Um exemplo mais proeminente seria a Amazon, que parece saber o que um determinado cliente deseja magicamente e sugere isso com precisão. Recomendações práticas ajudaram a Amazon a se converter em vendas e receita, além de manter os clientes envolvidos com os negócios.

Automação Comercial

As tecnologias de gerenciamento de projetos de ciência de dados são usadas para permitir a automação nos processos de negócios. Por exemplo, IA e ML podem ajudar na coleta rápida de informações de várias fontes. Os algoritmos de ciência de dados classificam grandes quantidades de dados em um curto período e apresentam técnicas para resolver problemas ou melhorar os processos existentes. Por exemplo, o Google lançou uma iniciativa de análise de pessoas, o Project Oxygen, que classificou mais de 10.000 relatórios de desempenho de funcionários e identificou traços comportamentais comuns de excelentes gerentes. Eles então lançaram programas especiais de treinamento para promover seu crescimento e mantê-los.

Amplie o crescimento de carreira com ciência de dados

As empresas hoje estão empregando cada vez mais a ciência de dados para aumentar o crescimento. Ter líderes alinhados com essa mentalidade é uma grande vantagem. Como funcionário, ser orientado por dados o ajudará a subir a escada da liderança mais rapidamente. Ao fornecer soluções inovadoras para os problemas, você pode se tornar um ativo inestimável.

Além disso, os gerentes que usam a ciência de dados para tomar decisões de negócios também ganham salários mais altos. A análise de dados para gerentes de produto está em alta demanda, e qualquer gerente que tenha conhecimento fundamental sobre isso possui um conjunto de habilidades que apenas pessoal altamente qualificado pode replicar. Ser orientado por dados também incentiva o aprendizado constante, o que contribui ainda mais para o crescimento.

Do zero ou devido a uma mudança, aqueles que estão iniciando uma nova carreira têm uma excelente oportunidade de aprimorar e aprimorar a tomada de decisões baseada em dados. Na upGrad, o Programa de Certificação Profissional em Ciência de Dados para Tomada de Decisões de Negócios visa capacitar profissionais jovens e de nível médio a assumir funções gerenciais orientadas por dados. Por meio de currículo inovador, exposição no setor, estudos e projetos de casos de negócios, orientação especializada e feedback personalizado para entrevistas, este curso visa construir profissionais de amanhã que possam se adaptar e administrar negócios em um mundo orientado por dados.