Актуальность науки о данных для менеджеров

Сегодня крупнейшие и наиболее успешные организации мира используют процесс принятия решений на основе данных, который влияет на бизнес-решения высокого уровня. Ожидается, что лидеры и менеджеры будут оснащены широко распространенными и фундаментальными знаниями в области науки о данных и ее методов. Наука о данных для менеджеров побуждает их лучше принимать решения и согласовывать с мышлением роста организации.

Менеджеры, работающие с данными, пользуются огромным спросом из-за их особого набора навыков применения сложных данных к бизнес-задачам и решения их с помощью применимых идей. Но почему они предпочтительнее традиционных менеджеров?

Что делает Data-Driven Manager лучше?

Данные стали иметь значительный вес при принятии бизнес-решений и решении проблем. К сожалению, традиционные менеджеры склонны полагаться на интуицию, подкрепленную лишенным воображения и недальновидным вкладом своей команды. Деловые решения, принимаемые на основе таких исходных данных, не могут быть успешными в сегодняшних экономических условиях, когда одна дополнительная точка данных может склонить чашу весов в пользу конкурента. Традиционные менеджеры упускают из виду возможности будущего роста, потому что им удобно работать в узком спектре. Часто это приводит к предвзятому решению проблем и отсутствию инициативы для расширения масштабов.

Итак, что отличает управление на основе данных от традиционного?

Они принимают решения, основанные на фактах

Имея под рукой данные, менеджеры могут принимать решения, основываясь на неопровержимых доказательствах и опираясь на свою интуицию. Хотя интуиция, несомненно, является жизненно важной характеристикой для менеджеров, они могут преобразовать ее в действенные идеи с помощью данных. Аналитика данных для менеджеров позволяет им просматривать прошлые показатели производительности и разрабатывать решения, которые тактически решают бизнес-проблемы.

Например, менеджер может подумать, что средство для мытья посуды на основе геля — это новый способ мытья посуды в сельской местности, и аудитория захочет использовать что-то другое. Но данные показывают, что покупатели в сельской местности разные и не хотят отказываться от средства для мытья посуды. Таким образом, менеджеру, возможно, придется изменить тактику на основе глубокого понимания данных.

Они улучшают продукты и услуги для удовлетворения потребностей клиентов

Управление продуктом на основе данных дает убедительные доказательства настроений и предпочтений потребителей. Наука о данных глубоко погружается в огромные объемы данных, чтобы изучить отзывы, проанализировать рынок продукта или услуги компании и поделиться предложениями по их улучшению.

Постоянная оценка данных о продуктах или услугах дает менеджерам преимущество над конкурентами. В результате они могут работать быстрее и быстро переосмысливать бизнес-модели, чтобы удовлетворить потребности клиентов и сохранить лояльность к бренду.

Они знают целевую аудиторию

Поскольку наука о данных глубоко погружается в настроения клиентов, покупательское поведение, демографические данные и потребности, менеджер по продуктам в области обработки данных знает свой целевой рынок. Он также использует данные для оценки потенциальных рынков и определения того, являются ли они прибыльными для бизнеса.

Организации собирают огромные объемы данных о клиентах из разных источников — опросы клиентов, аналитика в социальных сетях, Google Analytics и т. д. Но менеджер, ориентированный на данные, знает, что без применения науки о данных к необработанным данным он может упустить важную информацию. Таким образом, они используют модели науки о данных для извлечения соответствующих точек данных из кучи информации.

Они думают о будущем

Управляемые данными менеджеры всегда следят за будущими возможностями, полезными для организационного роста. С помощью моделей науки о данных менеджеры могут отслеживать предстоящие прогнозы и использовать эту информацию для разработки планов для этих возможностей. Перспективное или ориентированное на будущее мышление помогает компаниям и менеджерам добиваться значительных побед над своими конкурентами.

Например, финансовые службы используют модели для оценки кредитного риска и риска мошенничества, прежде чем кредитовать клиента, чтобы узнать, потеряют ли они деньги в будущем.

Как менеджеры могут применять науку о данных?

Менеджеры находятся у руля, чтобы понять свои бизнес-проблемы. Чтобы решить эти проблемы, они должны прийти к действенным и значимым идеям. Управление решениями, основанными на данных, позволяет получить эти сведения за счет глубокого анализа данных. Но если менеджер не даст правильного направления, собранные данные будут бесполезны. Менеджеры — это те, кто ставит цели и говорит специалистам по данным, что именно им следует искать.

Наука о данных имеет множество приложений, которые менеджеры используют для решения проблем и достижения целей. Вот некоторые.

Глубокое обучение для отличного обслуживания клиентов

Наука о данных для менеджеров по продуктам использует технологии глубокого обучения, чтобы показать, как человеческое зрение будет выглядеть через компьютеры. Например, Deep Learning использует несколько камер в магазине для отслеживания поведения покупателей при открытии розничного магазина. В свою очередь, это позволит менеджеру изменить размещение товара или улучшить дизайн магазина. Глубокое обучение также имеет приложения для решения проблем кибербезопасности.

Машинное обучение для реструктуризации бизнес-операций

Наука о данных использует алгоритмы и модели машинного обучения (ML) для решения различных проблем. Например, менеджеры используют ML для улучшения взаимодействия с клиентами с помощью роботов или помощников по обслуживанию клиентов, оптимизации сложных процессов, таких как использование моделей на основе ML для документации, и получения конкурентного преимущества за счет повышения производительности труда и сотрудников.

Прогностические модели для перспективных решений

Менеджеры — это лидеры, но они не супергерои. Ни один человек не может анализировать огромные объемы данных без помощи технологий и передовых алгоритмов. Вот где на помощь приходит наука о данных. В прогнозных моделях большие данные используются для сбора информации, предоставления основанных на фактических данных решений и улучшения процессов принятия решений. Участие человека в таких моделях необходимо, чтобы направлять технологии для получения соответствующих результатов и максимизации результатов.

Механизмы рекомендаций для взаимодействия с клиентами

Механизмы рекомендаций используют искусственный интеллект (ИИ) и другие технологии обработки данных, чтобы предлагать клиентам предложения на основе их прошлых решений о покупке. Они также помогают открывать новые возможности для роста, постоянно изучая модели поведения потребителей. Наиболее ярким примером может служить Amazon, который, кажется, волшебным образом знает, чего хочет конкретный клиент, и точно предлагает это. Практические рекомендации помогли Amazon превратиться в продажи и доход, а также удержать клиентов от участия в бизнесе.

Автоматизация бизнеса

Технологии управления проектами в области науки о данных используются для автоматизации бизнес-процессов. Например, AI и ML могут помочь быстрому сопоставлению информации из различных источников. Алгоритмы науки о данных сортируют огромные объемы данных за короткий период и предлагают методы для решения проблем или улучшения существующих процессов. Например, Google запустил инициативу по анализу персонала Project Oxygen, в рамках которой было отсортировано более 10 000 отчетов о производительности сотрудников и выявлены общие поведенческие черты отличных менеджеров. Затем они запустили специальные программы обучения, чтобы способствовать их росту и удержать их.

Ускорьте карьерный рост с помощью науки о данных

Сегодня предприятия все чаще используют науку о данных для ускорения роста. Наличие лидеров, придерживающихся такого мышления, является огромным плюсом. Будучи сотрудником, работа с данными поможет вам быстрее подняться по карьерной лестнице. Предоставляя инновационные решения проблем, вы можете стать бесценным активом.

Мало того, менеджеры, которые используют науку о данных для принятия бизнес-решений, также получают более высокие зарплаты. Аналитика данных для менеджеров по продуктам пользуется большим спросом, и любой менеджер, обладающий фундаментальными знаниями в этой области, обладает набором навыков, которые может воспроизвести только высококвалифицированный персонал. Управление данными также способствует постоянному обучению, что еще больше способствует росту.

С нуля или благодаря смене у тех, кто выходит на новый карьерный путь, есть отличная возможность повысить квалификацию и отточить процесс принятия решений на основе данных. В upGrad программа профессиональных сертификатов в области науки о данных для принятия бизнес-решений направлена ​​​​на то, чтобы дать возможность молодым специалистам и специалистам среднего звена занять управленческие роли, основанные на данных. Благодаря инновационной учебной программе, знакомству с отраслью, бизнес-кейсам и проектам, экспертному наставничеству и персонализированной обратной связи для интервью этот курс направлен на подготовку профессионалов завтрашнего дня, которые могут адаптироваться и управлять бизнесом в мире, управляемом данными.