ความเกี่ยวข้องของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้จัดการ

วันนี้ องค์กรที่ใหญ่ที่สุดและประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลกใช้การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งส่งผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจระดับสูง ผู้นำและผู้จัดการได้รับการคาดหวังให้มีความรู้พื้นฐานอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเทคนิคต่างๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้จัดการสนับสนุนให้พวกเขาเป็นผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ดีขึ้นและสอดคล้องกับกรอบความคิดในการเติบโตขององค์กร

ผู้จัดการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีความต้องการอย่างมาก เนื่องจากทักษะเฉพาะของพวกเขาในการใช้ข้อมูลที่ซับซ้อนกับปัญหาทางธุรกิจและแก้ปัญหาด้วยข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง แต่ทำไมพวกเขาถึงชอบมากกว่าผู้จัดการแบบเดิมๆ?

อะไรทำให้ Data-Driven Manager ดีขึ้น?

ข้อมูลมีความสำคัญต่อการตัดสินใจทางธุรกิจและการแก้ปัญหา น่าเสียดายที่ผู้จัดการแบบดั้งเดิมมักจะพึ่งพาสัญชาตญาณที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลที่ไม่อยู่ในจินตนาการและสายตาสั้นจากทีมของพวกเขา การตัดสินใจทางธุรกิจที่เกิดจากปัจจัยการผลิตดังกล่าวไม่สามารถประสบความสำเร็จได้ในสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจในปัจจุบัน ซึ่งจุดข้อมูลเพิ่มเติมเพียงจุดเดียวสามารถชี้ให้เห็นถึงประโยชน์จากคู่แข่งได้ ผู้จัดการแบบเดิมๆ มองไม่เห็นโอกาสในการเติบโตในอนาคต เนื่องจากพวกเขาสบายใจที่จะปฏิบัติงานในขอบเขตที่แคบ บ่อยครั้งสิ่งนี้นำไปสู่การแก้ปัญหาแบบลำเอียงและขาดความคิดริเริ่มในการขยายขนาด

ดังนั้น อะไรคือสิ่งที่ทำให้การจัดการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแตกต่างจากการจัดการแบบเดิม?

พวกเขาตัดสินใจอย่างมีเหตุผล

ด้วยข้อมูลเพียงปลายนิ้วสัมผัส ผู้จัดการสามารถตัดสินใจตามหลักฐานที่ชัดเจนและได้รับการสนับสนุนจากสัญชาตญาณ แม้ว่าสัญชาตญาณจะเป็นคุณลักษณะที่สำคัญสำหรับผู้จัดการอย่างไม่ต้องสงสัย แต่ก็สามารถแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ผ่านข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับผู้จัดการช่วยให้พวกเขาดูเมตริกประสิทธิภาพที่ผ่านมา และพัฒนาโซลูชันที่จัดการกับปัญหาทางธุรกิจอย่างมีชั้นเชิง

ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการอาจคิดว่าน้ำยาล้างจานแบบเจลเป็นวิธีใหม่ในการทำความสะอาดอุปกรณ์สำหรับพื้นที่ชนบท และผู้ชมจะต้องการใช้สิ่งที่แตกต่างออกไป แต่ข้อมูลพบว่าลูกค้าในชนบทมีความหลากหลายและไม่ต้องการเปลี่ยนจากสบู่ล้างจาน ดังนั้น ผู้จัดการอาจต้องเปลี่ยนกลยุทธ์ตามข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

พวกเขาปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า

การจัดการผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลให้หลักฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับความรู้สึกและความชอบของผู้บริโภค วิทยาศาสตร์ข้อมูลเจาะลึกข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสำรวจความคิดเห็น วิเคราะห์ตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของบริษัท และแบ่งปันคำแนะนำเพื่อปรับปรุงพวกเขา

การประเมินข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หรือบริการอย่างต่อเนื่องช่วยให้ผู้จัดการมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง ส่งผลให้พวกเขาสามารถทำงานได้เร็วขึ้นและคิดใหม่เกี่ยวกับรูปแบบธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าและรักษาความภักดีต่อแบรนด์

พวกเขารู้จักกลุ่มเป้าหมาย

เนื่องจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลเจาะลึกถึงความรู้สึกของลูกค้า พฤติกรรมการซื้อ ข้อมูลประชากร และความต้องการ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงรู้ตลาดเป้าหมายของเขา นอกจากนี้ เขายังใช้ข้อมูลเพื่อประเมินตลาดที่มีศักยภาพและพิจารณาว่าตลาดเหล่านี้สร้างผลกำไรให้กับธุรกิจหรือไม่

องค์กรเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับลูกค้าผ่านแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น แบบสำรวจลูกค้า การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย Google Analytics เป็นต้น แต่ผู้จัดการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลรู้ดีว่าหากไม่มีการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้กับข้อมูลดิบ พวกเขาอาจพลาดข้อมูลสำคัญได้ ดังนั้นพวกเขาจึงใช้แบบจำลองวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อดึงจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกจากกองข้อมูล

พวกเขาคิดถึงอนาคต

ผู้จัดการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมักจะมองหาโอกาสในอนาคตที่เป็นประโยชน์ต่อการเติบโตขององค์กร ผู้จัดการสามารถติดตามการคาดการณ์ที่จะเกิดขึ้นและใช้ข้อมูลนี้เพื่อพัฒนาแผนสำหรับโอกาสเหล่านี้ผ่านแบบจำลองวิทยาศาสตร์ข้อมูล การคิดไปข้างหน้าหรือในอนาคตช่วยให้ธุรกิจและผู้จัดการได้รับชัยชนะเหนือคู่แข่งในรูปแบบที่สำคัญ

ตัวอย่างเช่น บริการด้านการเงินใช้แบบจำลองในการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตและการฉ้อโกง ก่อนปล่อยเงินกู้ให้ลูกค้าทราบว่าจะสูญเสียเงินในอนาคตหรือไม่

ผู้จัดการจะประยุกต์ใช้ Data Science ได้อย่างไร

ผู้จัดการเป็นผู้ควบคุมดูแลปัญหาทางธุรกิจของตน เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ พวกเขาต้องสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงและมีความหมาย การจัดการการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลให้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้โดยเจาะลึกข้อมูล แต่ถ้าผู้จัดการไม่ให้ทิศทางที่ถูกต้อง ข้อมูลที่รวบรวมจะไม่มีประโยชน์ ผู้จัดการคือผู้ที่กำหนดเป้าหมายและบอกนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลว่าพวกเขาควรมองหาอะไร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีแอปพลิเคชั่นมากมายที่ผู้จัดการใช้ในการแก้ปัญหาและบรรลุวัตถุประสงค์ นี่คือบางส่วน

การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อการบริการลูกค้าที่เป็นเลิศ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ใช้เทคโนโลยี Deep Learning เพื่อแสดงให้เห็นว่าวิสัยทัศน์ของมนุษย์จะเป็นอย่างไรผ่านคอมพิวเตอร์ ตัวอย่างเช่น Deep Learning ใช้กล้องในร้านค้าหลายตัวเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าเมื่อตั้งค่าร้านค้าปลีก ในทางกลับกัน จะช่วยให้ผู้จัดการเปลี่ยนการจัดวางผลิตภัณฑ์หรือปรับปรุงการออกแบบร้านค้าได้ Deep Learning ยังมีแอพพลิเคชั่นในการแก้ปัญหาความปลอดภัยทางไซเบอร์อีกด้วย

แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับโครงสร้างการดำเนินธุรกิจ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้อัลกอริธึมและแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อแก้ปัญหาต่างๆ ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการใช้ ML เพื่อให้การโต้ตอบกับลูกค้าดีขึ้นผ่านหุ่นยนต์บริการลูกค้าหรือผู้ช่วย ปรับปรุงกระบวนการที่ซับซ้อน เช่น การใช้แบบจำลองที่อิง ML สำหรับเอกสาร และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันด้วยการปรับปรุงประสิทธิภาพการปฏิบัติงานและพนักงาน

แบบจำลองการคาดการณ์สำหรับการตัดสินใจในอนาคตข้างหน้า

ผู้จัดการเป็นผู้นำ แต่พวกเขาไม่ใช่ฮีโร่ ไม่มีมนุษย์คนใดที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้หากปราศจากความช่วยเหลือจากเทคโนโลยีและอัลกอริธึมขั้นสูง นี่คือที่มาของวิทยาการข้อมูล แบบจำลองการคาดการณ์ใช้ Big Data เพื่อรวบรวมข้อมูล จัดหาโซลูชันตามหลักฐาน และยกระดับกระบวนการตัดสินใจ การมีส่วนร่วมของมนุษย์กับแบบจำลองดังกล่าวมีความจำเป็นเพื่อเป็นแนวทางในการให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและได้ผลลัพธ์สูงสุด

เครื่องมือแนะนำสำหรับการมีส่วนร่วมของลูกค้า

เครื่องมือแนะนำใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่น ๆ เพื่อเสนอคำแนะนำสำหรับลูกค้าโดยอิงจากการตัดสินใจซื้อที่ผ่านมา นอกจากนี้ยังช่วยค้นพบโอกาสใหม่ๆ สำหรับการเติบโตโดยการเรียนรู้จากรูปแบบผู้บริโภคอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างที่โดดเด่นที่สุดคือ Amazon ซึ่งดูเหมือนว่าจะรู้ว่าลูกค้ารายใดต้องการอะไรอย่างน่าอัศจรรย์และแนะนำสิ่งนั้นอย่างถูกต้อง คำแนะนำที่นำไปใช้ได้จริงช่วยให้ Amazon แปลงเป็นยอดขายและรายได้ ตลอดจนช่วยให้ลูกค้ามีส่วนร่วมกับธุรกิจ

ระบบอัตโนมัติทางธุรกิจ

เทคโนโลยีการจัดการโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อเปิดใช้งานระบบอัตโนมัติในกระบวนการทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น AI และ ML สามารถช่วยในการจัดเรียงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว อัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะจัดเรียงข้อมูลจำนวนมหาศาลในช่วงเวลาสั้น ๆ และคิดเทคนิคในการแก้ปัญหาหรือปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น Google ได้เปิดตัวโครงการริเริ่มในการวิเคราะห์บุคคล Project Oxygen ซึ่งจัดเรียงรายงานผลการปฏิบัติงานของพนักงานกว่า 10,000 ฉบับและระบุลักษณะพฤติกรรมทั่วไปของผู้จัดการที่ยอดเยี่ยม จากนั้นจึงเปิดตัวโปรแกรมการฝึกอบรมพิเศษเพื่อส่งเสริมการเติบโตและรักษาไว้

ขยายการเติบโตของอาชีพด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ธุรกิจในปัจจุบันมีการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อขยายการเติบโต การมีผู้นำที่สอดคล้องกับกรอบความคิดนี้เป็นข้อดีอย่างมาก ในฐานะพนักงาน การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะช่วยให้คุณไต่อันดับผู้นำได้เร็วขึ้น ด้วยการนำเสนอวิธีแก้ไขปัญหาที่เป็นนวัตกรรมใหม่ คุณจะกลายเป็นสินทรัพย์ที่ประเมินค่าไม่ได้

ไม่เพียงแค่นั้น ผู้จัดการที่ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตัดสินใจทางธุรกิจยังได้รับเงินเดือนที่สูงขึ้นอีกด้วย การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์มีความต้องการสูง และผู้จัดการที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับมันจะมีชุดทักษะเฉพาะบุคลากรที่มีทักษะสูงเท่านั้นที่สามารถทำซ้ำได้ การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลยังกระตุ้นให้เกิดการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะนำไปสู่การเติบโตต่อไป

ตั้งแต่เริ่มต้นหรือจากการเปลี่ยนแปลง ผู้ที่เริ่มต้นเส้นทางอาชีพใหม่มีโอกาสที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มทักษะและฝึกฝนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ที่ upGrad โครงการประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ มีจุดมุ่งหมายเพื่อส่งเสริมให้มืออาชีพรุ่นใหม่และระดับกลางรับบทบาทการจัดการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล หลักสูตรนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างผู้เชี่ยวชาญในวันพรุ่งนี้ที่สามารถปรับตัวและดำเนินธุรกิจในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลผ่านหลักสูตรที่เป็นนวัตกรรม การเปิดรับในอุตสาหกรรม กรณีศึกษาและโครงการทางธุรกิจ การให้คำปรึกษาโดยผู้เชี่ยวชาญ และข้อเสนอแนะส่วนบุคคลสำหรับการสัมภาษณ์