数据科学对管理者的相关性

今天，世界上最大和最成功的组织使用影响高级业务决策的数据驱动决策。 领导者和管理者应该具备广泛的数据科学及其技术的基础知识。 管理人员的数据科学鼓励他们成为更好的决策者，并与组织的成长心态保持一致。

数据驱动型经理的需求量很大，因为他们具有将复杂数据应用于业务问题并通过适用的洞察力解决问题的特殊技能。 但为什么他们比传统经理更受青睐？

是什么让数据驱动的经理变得更好？

数据在业务决策和解决问题方面发挥了重要作用。 不幸的是，传统的管理者倾向于依赖直觉，并得到团队缺乏想象力和短视的投入的支持。 在当今的经济环境中，由此类投入产生的商业决策无法成功，在这种环境中，一个额外的数据点可以使天平向有利于竞争对手的方向倾斜。 传统的经理人忽视了未来的增长机会，因为他们习惯于在狭窄的范围内经营。 通常，这会导致解决问题的偏见和缺乏扩大规模的主动性。

那么，是什么将数据驱动管理与传统管理区分开来？

他们做出基于事实的决定

借助触手可及的数据，管理人员可以根据确凿的证据并以他们的直觉为后盾做出决策。 虽然直觉无疑是管理者的一个重要特征，但他们可以通过数据将其转化为可操作的洞察力。 管理人员的数据分析使他们能够查看过去的绩效指标并开发解决方案以从战术上解决业务问题。

例如，经理可能认为凝胶型洗碗液是农村地区清洁餐具的一种新方式，观众会想要使用不同的东西。 但数据显示，农村地区的顾客种类繁多，不想改用洗碗皂。 因此，经理可能不得不根据对数据的深入洞察来改变策略。

他们改进产品和服务以满足客户需求

数据驱动的产品管理为消费者的情绪和偏好提供了确凿的证据。 数据科学深入研究大量数据以探索反馈，分析公司产品或服务的市场，并分享改进建议。

对与产品或服务相关的数据进行持续评估可以让管理者在竞争者中占得先机。 因此，他们可以更快地工作并快速重新思考商业模式，以满足客户需求并保持品牌忠诚度。

他们了解目标受众

由于数据科学深入研究客户情绪、购买行为、人口统计和需求，数据科学产品经理了解他的目标市场。 他还使用数据来评估潜在市场并确定它们是否对企业有利可图。

组织通过多种来源（客户调查、社交媒体分析、谷歌分析等）获取大量客户数据。但数据驱动型经理知道，如果不对原始数据应用数据科学，他们可能会错过重要信息。 因此，他们使用数据科学模型从大量信息中提取相关数据点。

他们想到了未来

数据驱动型经理总是关注有利于组织发展的未来机会。 通过数据科学模型，管理人员可以跟踪即将到来的预测并利用这些信息为这些机会制定计划。 前瞻性或基于未来的思维有助于企业和管理人员以显着方式战胜竞争对手。

例如，金融服务在贷款给客户之前使用模型来评估信用和欺诈风险，以了解他们未来是否会亏损。

管理者如何应用数据科学？

经理们负责了解他们的业务问题。 为了解决这些问题，他们必须提出可行且有意义的见解。 数据驱动的决策管理通过深入研究数据来提供这些见解。 但除非经理给出正确的方向，否则收集的数据将毫无用处。 管理者是设定目标并告诉数据科学家他们应该寻找什么的人。

数据科学有许多应用程序可供管理者用来解决问题和实现目标。 这里有一些。

深度学习提供卓越的客户服务

产品经理的数据科学使用深度学习技术来展示人类视觉通过计算机的样子。 例如，深度学习在开设零售店时使用多个店内摄像头来监控客户的购买行为。 反过来，它将使经理能够改变产品布局或改进商店设计。 深度学习在解决网络安全问题方面也有应用。

机器学习重组业务运营

数据科学使用机器学习 (ML) 算法和模型来解决各种问题。 例如，管理人员使用 ML 通过客户服务机器人或助手改善客户交互，简化复杂流程，例如使用基于 ML 的文档模型，并通过提高运营和员工生产力来获得竞争优势。

未来决策的预测模型

管理者是领导者，但他们不是超级英雄。 没有技术和先进算法的帮助，任何人都无法分析大量数据。 这就是数据科学的用武之地。预测模型利用大数据来收集信息、提供基于证据的解决方案并升级决策流程。 人类参与此类模型对于指导技术提供相关结果和最大化结果是必要的。

客户参与的推荐引擎

推荐引擎使用人工智能 (AI) 和其他数据科学技术，根据客户过去的购买决定为他们提供建议。 他们还通过不断学习消费者模式来帮助发现新的增长机会。 一个最突出的例子是亚马逊，它似乎知道某个特定客户的需求神奇地并准确地提出了建议。 实用的建议帮助亚马逊转化为销售额和收入，并让客户与业务保持互动。

业务自动化

数据科学项目管理技术用于实现业务流程的自动化。 例如，人工智能和机器学习可以帮助快速整理来自各种来源的信息。 数据科学算法在短时间内对大量数据进行分类，并提出解决问题或改进现有流程的技术。 例如，谷歌推出了一项人力分析计划“氧气计划”，该计划对 10,000 多份员工绩效报告进行了分类，并确定了优秀经理的共同行为特征。 然后，他们启动了特殊的培训计划，以促进他们的成长并留住他们。

用数据科学促进职业发展

当今的企业越来越多地使用数据科学来扩大增长。 让领导者与这种心态保持一致是一个巨大的优势。 作为一名员工，数据驱动将帮助您更快地爬上领导阶梯。 通过为问题提供创新的解决方案，您可以成为无价之宝。

不仅如此，使用数据科学做出业务决策的经理也可以获得更高的薪水。 对产品经理的数据分析需求量很大，任何具有基本知识的经理都拥有只有高技能人才可以复制的技能。 数据驱动还鼓励不断学习，从而进一步促进增长。

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