Relevanța științei datelor pentru manageri

Astăzi, cele mai mari și mai de succes organizații din lume folosesc luarea deciziilor bazate pe date, care influențează deciziile de afaceri la nivel înalt. Se așteaptă ca liderii și managerii să fie echipați cu cunoștințe generale și fundamentale despre știința datelor și tehnicile acesteia. Știința datelor pentru manageri îi încurajează să fie mai buni factori de decizie și să se alinieze cu mentalitatea de creștere a unei organizații.

Managerii bazați pe date sunt la mare căutare datorită setului lor special de abilități de a aplica date complexe la problemele de afaceri și de a le rezolva prin intermediul informațiilor aplicabile. Dar de ce sunt preferați față de managerii tradiționali?

Ce face un manager bazat pe date mai bun?

Datele au ajuns să dețină o greutate semnificativă în luarea deciziilor de afaceri și în rezolvarea problemelor. Din păcate, managerii tradiționali tind să se bazeze pe intuiție susținută de contribuții lipsite de imaginație și miop din partea echipei lor. Deciziile de afaceri care decurg din astfel de intrări nu pot avea succes în mediul economic actual, unde un punct de date suplimentar poate înclina balanța în favoarea unui concurent. Managerii tradiționali pierd din vedere oportunitățile viitoare de creștere, deoarece se simt confortabil să opereze într-un spectru restrâns. Adesea, acest lucru duce la rezolvarea părtinitoare a problemelor și la lipsa inițiativei de extindere.

Deci, ce diferențiază managementul bazat pe date de unul tradițional?

Ei iau decizii bazate pe fapte

Cu datele la îndemână, managerii pot lua decizii bazate pe dovezi concrete și susținute de intuiția lor. În timp ce intuiția este, fără îndoială, o caracteristică vitală de avut pentru manageri, aceștia o pot transforma în perspective acționabile prin intermediul datelor. Analiza datelor pentru manageri le permite să analizeze valorile anterioare ale performanței și să dezvolte soluții care abordează problemele de afaceri din punct de vedere tactic.

De exemplu, un manager poate crede că lichidul de spălat vase pe bază de gel este o nouă modalitate de curățare a ustensilelor pentru zonele rurale, iar publicul va dori să folosească ceva diferit. Dar datele descoperă că clienții din mediul rural sunt variați și nu doresc să treacă de la săpunul de spălat vase. Deci, managerul poate fi nevoit să schimbe tacticile pe baza unor perspective aprofundate din date.

Ele îmbunătățesc produsele și serviciile pentru a satisface nevoile clienților

Gestionarea produselor bazată pe date oferă dovezi concrete despre sentimentul și preferințele consumatorilor. Știința datelor se scufundă profund în cantități mari de date pentru a explora feedback, pentru a analiza piața pentru produsul sau serviciul unei companii și pentru a împărtăși sugestii pentru a le îmbunătăți.

Evaluarea constantă a datelor legate de produse sau servicii oferă managerilor un avantaj asupra concurenților. Drept urmare, ei pot lucra mai rapid și pot regândi rapid modelele de afaceri pentru a satisface nevoile clienților și a menține loialitatea mărcii.

Ei cunosc publicul țintă

Deoarece știința datelor se scufundă în profunzime în sentimentul clienților, comportamentul de cumpărare, demografie și nevoi, un manager de produs pentru știința datelor își cunoaște piața țintă. De asemenea, folosește datele pentru a evalua piețele potențiale și pentru a determina dacă acestea sunt profitabile pentru afacere.

Organizațiile captează cantități mari de date despre clienți prin mai multe surse – sondaje pentru clienți, analize de rețele sociale, Google Analytics etc. Dar un manager bazat pe date știe că, fără a aplica știința datelor datelor brute, ar putea pierde informații importante. Deci, folosesc modele de știință a datelor pentru a extrage puncte de date relevante dintr-o grămadă de informații.

Ei se gândesc la viitor

Managerii bazați pe date au întotdeauna un ochi pe oportunitățile viitoare care sunt benefice pentru creșterea organizațională. Prin modelele de știință a datelor, managerii pot urmări previziunile viitoare și pot utiliza aceste informații pentru a dezvolta planuri pentru aceste oportunități. Gândirea anticipată sau bazată pe viitor ajută companiile și managerii să obțină victorii asupra concurenților lor în moduri semnificative.

De exemplu, serviciile financiare folosesc modele pentru a evalua riscul de credit și fraudă înainte de a acorda împrumuturi unui client pentru a ști dacă va pierde bani în viitor.

Cum pot managerii să aplice Data Science?

Managerii sunt la cârma să-și înțeleagă problemele de afaceri. Pentru a rezolva aceste probleme, ei trebuie să vină cu perspective utile și semnificative. Gestionarea deciziilor bazată pe date oferă aceste informații prin scufundări profunde în date. Dar dacă un manager nu dă direcția corectă, datele adunate nu vor avea niciun folos. Managerii sunt cei care stabilesc obiective și spun cercetătorilor de date ce anume ar trebui să caute.

Știința datelor are multe aplicații pe care managerii le folosesc pentru a rezolva probleme și a îndeplini obiectivele. Aici sunt câteva.

Învățare profundă pentru un serviciu excelent pentru clienți

Știința datelor pentru managerii de produse folosește tehnologiile de învățare profundă pentru a arăta cum ar arăta viziunea umană prin intermediul computerelor. De exemplu, Deep Learning folosește mai multe camere din magazin pentru a monitoriza comportamentul de cumpărare al clienților atunci când înființează un magazin cu amănuntul. La rândul său, acesta va permite unui manager să schimbe plasarea produsului sau să îmbunătățească designul magazinului. Deep Learning are și aplicații în rezolvarea problemelor de securitate cibernetică.

Învățare automată pentru restructurarea operațiunilor de afaceri

Știința datelor utilizează algoritmi și modele de învățare automată (ML) pentru a rezolva diverse probleme. De exemplu, managerii folosesc ML pentru a îmbunătăți interacțiunile cu clienții prin roboți sau asistenți de servicii pentru clienți, pentru a eficientiza procesele complexe, cum ar fi utilizarea modelelor bazate pe ML pentru documentare și pentru a obține un avantaj competitiv prin îmbunătățirea productivității operaționale și a angajaților.

Modele predictive pentru decizii viitoare

Managerii sunt lideri, dar nu sunt supereroi. Niciun om nu poate analiza cantități mari de date fără ajutorul tehnologiei și al algoritmilor avansați. Aici intervine știința datelor. Modelele predictive folosesc Big Data pentru a colecta informații, pentru a oferi soluții bazate pe dovezi și pentru a îmbunătăți procesele de luare a deciziilor. Implicarea umană în astfel de modele este necesară pentru a ghida tehnologia în furnizarea de rezultate relevante și maximizarea rezultatelor.

Motoare de recomandare pentru implicarea clienților

Motoarele de recomandare folosesc inteligența artificială (AI) și alte tehnologii de știință a datelor pentru a oferi sugestii clienților pe baza deciziilor lor anterioare de cumpărare. De asemenea, ele ajută la descoperirea de noi oportunități de creștere prin învățarea continuă din modelele de consum. Un exemplu cel mai proeminent ar fi Amazon care pare să știe ce vrea un anumit client în mod magic și sugerează acest lucru cu exactitate. Recomandările practice au ajutat Amazon să se transforme în vânzări și venituri, precum și să mențină clienții implicați în afacere.

Automatizarea afacerilor

Tehnologiile de management al proiectelor din știința datelor sunt utilizate pentru a permite automatizarea proceselor de afaceri. De exemplu, AI și ML pot ajuta la colectarea rapidă a informațiilor din diverse surse. Algoritmii de știință a datelor sortează cantități mari de date într-o perioadă scurtă și vin cu tehnici pentru a rezolva probleme sau a îmbunătăți procesele existente. De exemplu, Google a lansat o inițiativă de analiză a oamenilor, Project Oxygen, care a sortat peste 10.000 de rapoarte de performanță a angajaților și a identificat trăsăturile comportamentale comune ale managerilor excelenți. Apoi au lansat programe speciale de formare pentru a le promova creșterea și a le menține.

Amplifică creșterea carierei cu Data Science

Întreprinderile de astăzi folosesc din ce în ce mai mult știința datelor pentru a crește creșterea. A avea lideri aliniați cu această mentalitate este un mare plus. În calitate de angajat, a fi bazat pe date vă va ajuta să urcați mai repede pe scara de conducere. Oferind soluții inovatoare la probleme, puteți deveni un atu de neprețuit.

Nu doar atât, managerii care folosesc știința datelor pentru a lua decizii de afaceri câștigă și salarii mai mari. Analiza datelor pentru managerii de produs este la mare căutare și orice manager care are cunoștințe fundamentale despre aceasta deține un set de abilități pe care numai personalul cu înaltă calificare le poate replica. A fi bazat pe date încurajează, de asemenea, învățarea constantă, ceea ce contribuie și mai mult la creștere.

De la zero sau din cauza unei schimbări, cei care pornesc pe o nouă cale de carieră au o oportunitate excelentă de a-și perfecționa abilitățile și de a perfecționa luarea deciziilor bazate pe date. La upGrad, programul de certificat profesional în știința datelor pentru luarea deciziilor în afaceri își propune să împuternicească profesioniștii tineri și de nivel mediu deopotrivă să preia roluri manageriale bazate pe date. Prin curriculum inovator, expunere în industrie, studii de caz și proiecte de afaceri, mentorat experți și feedback personalizat pentru interviuri, acest curs își propune să construiască profesioniști de mâine care să se adapteze și să conducă afaceri într-o lume bazată pe date.