Yöneticiler için Veri Biliminin Uygunluğu

Bugün dünyanın en büyük ve en başarılı kuruluşları, üst düzey iş kararlarını etkileyen veriye dayalı karar verme yöntemini kullanıyor. Liderlerin ve yöneticilerin veri bilimi ve teknikleri hakkında yaygın ve temel bilgilerle donatılmış olmaları beklenmektedir. Yöneticiler için veri bilimi, onları daha iyi karar vericiler olmaya ve bir kuruluşun büyüme zihniyetiyle uyum sağlamaya teşvik eder.

Veri odaklı yöneticiler, karmaşık verileri iş sorunlarına uygulama ve bunları uygulanabilir içgörüler aracılığıyla çözme konusundaki özel becerileri nedeniyle büyük talep görmektedir. Ama neden geleneksel yöneticilere tercih ediliyorlar?

Veriye Dayalı Yöneticiyi daha iyi yapan nedir?

Veriler, iş karar verme ve problem çözmede önemli bir ağırlık kazandı. Ne yazık ki, geleneksel yöneticiler, ekiplerinden gelen hayal gücünden yoksun ve kısa görüşlü girdilerle desteklenen sezgiye güvenme eğilimindedir. Bu tür girdilerden kaynaklanan ticari kararlar, fazladan bir veri noktasının bir rakip lehine teraziyi değiştirebileceği günümüz ekonomik ortamında başarılı olamaz. Geleneksel yöneticiler, dar bir yelpazede rahatça faaliyet gösterdikleri için gelecekteki büyüme fırsatlarını gözden kaçırırlar. Çoğu zaman bu, önyargılı problem çözmeye ve ölçeği büyütmek için inisiyatif eksikliğine yol açar.

Peki, veriye dayalı yönetimi geleneksel olandan ayıran nedir?

Gerçeklere dayalı kararlar verirler

Verilerin parmaklarının ucunda olmasıyla yöneticiler, somut kanıtlara dayalı ve sezgileriyle desteklenen kararlar alabilir. Sezgi, kuşkusuz yöneticiler için hayati bir özellik olsa da, bunu veriler aracılığıyla eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilirler. Yöneticiler için veri analitiği, geçmiş performans ölçütlerine bakmalarını ve iş sorunlarını taktiksel olarak ele alan çözümler geliştirmelerini sağlar.

Örneğin bir yönetici, jel bazlı bulaşık deterjanının kırsal alanlar için yeni bir bulaşık yıkama yöntemi olduğunu düşünebilir ve izleyiciler farklı bir şey kullanmak isteyecektir. Ancak veriler, kırsal alanlardaki müşterilerin çeşitli olduğunu ve bulaşık deterjanından geçmek istemediklerini ortaya koyuyor. Bu nedenle yönetici, verilerden elde edilen derinlemesine içgörülere dayalı olarak taktikleri değiştirmek zorunda kalabilir.

Müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için ürün ve hizmetleri geliştirirler

Veriye dayalı ürün yönetimi, tüketici duyarlılığı ve tercihleri ​​hakkında kesin kanıtlar sunar. Veri bilimi, geri bildirimleri keşfetmek, bir şirketin ürün veya hizmetinin pazarını analiz etmek ve bunları geliştirmek için önerileri paylaşmak için büyük miktarda veriye derinlemesine dalar.

Ürün veya hizmetle ilgili verilerin sürekli değerlendirilmesi, yöneticilere rakiplere göre üstünlük sağlar. Sonuç olarak, müşteri ihtiyaçlarını karşılamak ve marka sadakatini sürdürmek için daha hızlı çalışabilir ve iş modellerini hızla yeniden düşünebilirler.

Hedef kitleyi biliyorlar

Veri bilimi müşteri duyarlılığına, satın alma davranışına, demografiye ve ihtiyaçlara derinlemesine daldığından, bir veri bilimi ürün yöneticisi hedef pazarını bilir. Ayrıca potansiyel pazarları değerlendirmek ve işletme için karlı olup olmadıklarını belirlemek için verileri kullanır.

Kuruluşlar, müşteri anketleri, sosyal medya analitiği, Google Analytics vb. gibi birden çok kaynak aracılığıyla müşterilerle ilgili büyük miktarda veri toplar. Ancak veri odaklı bir yönetici, veri bilimini ham verilere uygulamadan önemli bilgileri kaçırabileceklerini bilir. Bu nedenle, bir bilgi yığınından ilgili veri noktalarını çıkarmak için veri bilimi modellerini kullanırlar.

geleceği düşünürler

Veriye dayalı yöneticiler, her zaman kurumsal büyüme için faydalı olan gelecekteki fırsatları göz önünde bulundurur. Veri bilimi modelleri aracılığıyla yöneticiler, yaklaşan tahminleri takip edebilir ve bu bilgileri, bu fırsatlar için planlar geliştirmek için kullanabilir. İleriye veya geleceğe dayalı düşünme, işletmelerin ve yöneticilerin rakiplerine karşı önemli şekillerde kazanımlar elde etmelerine yardımcı olur.

Örneğin, finans hizmetleri, bir müşteriye gelecekte para kaybedip kaybetmeyeceklerini öğrenmek için borç vermeden önce kredi ve dolandırıcılık riskini değerlendirmek için modeller kullanır.

Yöneticiler Veri Bilimini nasıl uygulayabilir?

Yöneticiler, iş sorunlarını anlamanın başındadır. Bu sorunları çözmek için eyleme geçirilebilir ve anlamlı içgörüler bulmaları gerekir. Veriye dayalı karar yönetimi, verilere derinlemesine dalarak bu içgörüleri sağlar. Ancak bir yönetici doğru yönü vermedikçe toplanan verilerin hiçbir faydası olmayacaktır. Yöneticiler, hedefleri belirleyen ve veri bilimcilerine tam olarak neyi aramaları gerektiğini söyleyen kişilerdir.

Veri bilimi, yöneticilerin sorunları çözmek ve amaçları gerçekleştirmek için kullandığı birçok uygulamaya sahiptir. İşte bazıları.

Mükemmel Müşteri Hizmetleri için Derin Öğrenme

Ürün yöneticileri için veri bilimi, bilgisayarlar aracılığıyla insan vizyonunun nasıl görüneceğini göstermek için Derin Öğrenme teknolojilerini kullanır. Örneğin, Derin Öğrenme, bir perakende mağazası kurarken müşteri satın alma davranışını izlemek için birden çok mağaza içi kamera kullanır. Buna karşılık, bir yöneticinin ürün yerleşimini değiştirmesini veya mağaza tasarımını iyileştirmesini sağlayacaktır. Derin Öğrenme, siber güvenlik sorunlarının çözümünde de uygulamalara sahiptir.

İş Operasyonlarını yeniden yapılandırmak için Makine Öğrenimi

Veri bilimi, çeşitli sorunları çözmek için Makine Öğrenimi (ML) algoritmalarını ve modellerini kullanır. Örneğin yöneticiler, müşteri hizmetleri robotları veya asistanları aracılığıyla müşteri etkileşimlerini daha iyi hale getirmek, dokümantasyon için ML tabanlı modeller kullanmak gibi karmaşık süreçleri kolaylaştırmak ve operasyonel ve çalışan üretkenliğini artırarak rekabet avantajı elde etmek için ML'yi kullanır.

Geleceğe Yönelik Kararlar için Öngörü Modelleri

Yöneticiler liderdir, ancak süper kahraman değillerdir. Hiçbir insan, teknolojinin ve gelişmiş algoritmaların yardımı olmadan büyük miktarda veriyi analiz edemez. İşte burada veri bilimi devreye giriyor. Tahmine dayalı modeller, bilgi toplamak, kanıta dayalı çözümler sağlamak ve karar verme süreçlerini yükseltmek için Büyük Veriyi kullanır. İlgili sonuçların sağlanmasında ve sonuçların en üst düzeye çıkarılmasında teknolojiye rehberlik etmek için bu tür modellere insan katılımı gereklidir.

Müşteri Katılımı için Öneri Motorları

Öneri motorları, müşterilere geçmişteki satın alma kararlarına göre öneriler sunmak için Yapay Zeka (AI) ve diğer veri bilimi teknolojilerini kullanır. Ayrıca, tüketici kalıplarından sürekli öğrenerek büyüme için yeni fırsatları keşfetmeye yardımcı olurlar. En belirgin örnek, belirli bir müşterinin ne istediğini sihirli bir şekilde biliyor gibi görünen ve bunu doğru bir şekilde öneren Amazon olabilir. Pratik öneriler, Amazon'un satış ve gelire dönüşmesine ve müşterilerin işle meşgul olmasını sağlamasına yardımcı oldu.

İş Otomasyonu

Veri bilimi proje yönetimi teknolojileri, iş süreçlerinde otomasyonu sağlamak için kullanılır. Örneğin, AI ve ML, çeşitli kaynaklardan gelen bilgilerin hızlı bir şekilde derlenmesine yardımcı olabilir. Veri bilimi algoritmaları, kısa sürede çok miktarda veriyi sıralar ve sorunları çözmek veya mevcut süreçleri iyileştirmek için teknikler üretir. Örneğin Google, 10.000'den fazla çalışan performans raporunu sıralayan ve mükemmel yöneticilerin ortak davranış özelliklerini belirleyen Project Oxygen adlı bir insan analizi girişimi başlattı. Daha sonra büyümelerini desteklemek ve elde tutmak için özel eğitim programları başlattılar.

Veri Bilimi ile Kariyer Büyümesini Güçlendirin

Günümüzde işletmeler, büyümeyi artırmak için veri bilimini giderek daha fazla kullanıyor. Liderlerin bu zihniyetle uyumlu olması büyük bir artı. Bir çalışan olarak, veri odaklı olmak, liderlik basamaklarını daha hızlı tırmanmanıza yardımcı olacaktır. Sorunlara yenilikçi çözümler sunarak paha biçilmez bir varlık olabilirsiniz.

Sadece bu da değil, iş kararları vermek için veri bilimini kullanan yöneticiler de daha yüksek maaşlar alıyor. Ürün yöneticileri için veri analitiği yüksek talep görmektedir ve bu konuda temel bilgiye sahip herhangi bir yönetici, yalnızca yüksek vasıflı personelin uygulayabileceği bir beceri setine sahiptir. Veri odaklı olmak aynı zamanda sürekli öğrenmeyi teşvik eder ve bu da büyümeye daha fazla katkıda bulunur.

Sıfırdan veya bir değişim nedeniyle, yeni bir kariyer yolunda yola çıkanlar, veriye dayalı karar verme becerilerini geliştirmek ve geliştirmek için mükemmel bir fırsata sahiptir. upGrad'da, İş Karar Verme için Veri Biliminde Profesyonel Sertifika Programı, hem genç hem de orta düzey profesyonelleri veriye dayalı yönetim rollerini üstlenmeleri için güçlendirmeyi amaçlar. Yenilikçi müfredat, sektöre açıklık, iş vaka çalışmaları ve projeler, uzman mentorluğu ve görüşmeler için kişiselleştirilmiş geri bildirim yoluyla bu kurs, veri odaklı bir dünyada işletmeleri uyarlayabilecek ve yönetebilecek yarının profesyonellerini oluşturmayı amaçlamaktadır.