數據科學對管理者的相關性

今天，世界上最大和最成功的組織使用影響高級業務決策的數據驅動決策。 領導者和管理者應該具備廣泛的數據科學及其技術的基礎知識。 管理人員的數據科學鼓勵他們成為更好的決策者，並與組織的成長心態保持一致。

數據驅動型經理的需求量很大，因為他們具有將復雜數據應用於業務問題並通過適用的洞察力解決問題的特殊技能。 但為什麼他們比傳統經理更受青睞？

是什麼讓數據驅動的經理變得更好？

數據在業務決策和解決問題方面發揮了重要作用。 不幸的是，傳統的管理者傾向於依賴直覺，並得到團隊缺乏想像力和短視的投入的支持。 在當今的經濟環境中，由此類投入產生的商業決策無法成功，在這種環境中，一個額外的數據點可以使天平向有利於競爭對手的方向傾斜。 傳統的經理人忽視了未來的增長機會，因為他們習慣於在狹窄的範圍內經營。 通常，這會導致解決問題的偏見和缺乏擴大規模的主動性。

那麼，是什麼將數據驅動管理與傳統管理區分開來？

他們做出基於事實的決定

借助觸手可及的數據，管理人員可以根據確鑿的證據並以他們的直覺為後盾做出決策。 雖然直覺無疑是管理者的一個重要特徵，但他們可以通過數據將其轉化為可操作的洞察力。 管理人員的數據分析使他們能夠查看過去的績效指標並開發解決方案以從戰術上解決業務問題。

例如，經理可能認為凝膠型洗碗液是農村地區清潔餐具的一種新方式，觀眾會想要使用不同的東西。 但數據顯示，農村地區的顧客種類繁多，不想改用洗碗皂。 因此，經理可能不得不根據對數據的深入洞察來改變策略。

他們改進產品和服務以滿足客戶需求

數據驅動的產品管理為消費者的情緒和偏好提供了確鑿的證據。 數據科學深入研究大量數據以探索反饋，分析公司產品或服務的市場，並分享改進建議。

對與產品或服務相關的數據進行持續評估可以讓管理者在競爭者中占得先機。 因此，他們可以更快地工作并快速重新思考商業模式，以滿足客戶需求並保持品牌忠誠度。

他們了解目標受眾

由於數據科學深入研究客戶情緒、購買行為、人口統計和需求，數據科學產品經理了解他的目標市場。 他還使用數據來評估潛在市場並確定它們是否對企業有利可圖。

組織通過多種來源（客戶調查、社交媒體分析、谷歌分析等）獲取大量客戶數據。但數據驅動型經理知道，如果不對原始數據應用數據科學，他們可能會錯過重要信息。 因此，他們使用數據科學模型從大量信息中提取相關數據點。

他們想到了未來

數據驅動型經理總是關注有利於組織發展的未來機會。 通過數據科學模型，管理人員可以跟踪即將到來的預測並利用這些信息為這些機會制定計劃。 前瞻性或基於未來的思維有助於企業和管理人員以顯著方式戰勝競爭對手。

例如，金融服務在貸款給客戶之前使用模型來評估信用和欺詐風險，以了解他們未來是否會虧損。

管理者如何應用數據科學？

經理們負責了解他們的業務問題。 為了解決這些問題，他們必須提出可行且有意義的見解。 數據驅動的決策管理通過深入研究數據來提供這些見解。 但除非經理給出正確的方向，否則收集的數據將毫無用處。 管理者是設定目標並告訴數據科學家他們應該尋找什麼的人。

數據科學有許多應用程序可供管理者用來解決問題和實現目標。 這裡有一些。

深度學習提供卓越的客戶服務

產品經理的數據科學使用深度學習技術來展示人類視覺通過計算機的樣子。 例如，深度學習在開設零售店時使用多個店內攝像頭來監控客戶的購買行為。 反過來，它將使經理能夠改變產品佈局或改進商店設計。 深度學習在解決網絡安全問題方面也有應用。

機器學習重組業務運營

數據科學使用機器學習 (ML) 算法和模型來解決各種問題。 例如，管理人員使用 ML 通過客戶服務機器人或助手改善客戶交互，簡化複雜流程，例如使用基於 ML 的文檔模型，並通過提高運營和員工生產力來獲得競爭優勢。

未來決策的預測模型

管理者是領導者，但他們不是超級英雄。 沒有技術和先進算法的幫助，任何人都無法分析大量數據。 這就是數據科學的用武之地。預測模型利用大數據來收集信息、提供基於證據的解決方案併升級決策流程。 人類參與此類模型對於指導技術提供相關結果和最大化結果是必要的。

客戶參與的推薦引擎

推薦引擎使用人工智能 (AI) 和其他數據科學技術，根據客戶過去的購買決定為他們提供建議。 他們還通過不斷學習消費者模式來幫助發現新的增長機會。 一個最突出的例子是亞馬遜，它似乎知道某個特定客戶的需求神奇地並準確地提出了建議。 實用的建議幫助亞馬遜轉化為銷售額和收入，並讓客戶與業務保持互動。

業務自動化

數據科學項目管理技術用於實現業務流程的自動化。 例如，人工智能和機器學習可以幫助快速整理來自各種來源的信息。 數據科學算法在短時間內對大量數據進行分類，並提出解決問題或改進現有流程的技術。 例如，谷歌推出了一項人力分析計劃“氧氣計劃”，該計劃對 10,000 多份員工績效報告進行了分類，並確定了優秀經理的共同行為特徵。 然後，他們啟動了特殊的培訓計劃，以促進他們的成長並留住他們。

用數據科學促進職業發展

當今的企業越來越多地使用數據科學來擴大增長。 讓領導者與這種心態保持一致是一個巨大的優勢。 作為一名員工，數據驅動將幫助您更快地爬上領導階梯。 通過為問題提供創新的解決方案，您可以成為無價之寶。

不僅如此，使用數據科學做出業務決策的經理也可以獲得更高的薪水。 對產品經理的數據分析需求量很大，任何具有基本知識的經理都擁有隻有高技能人才可以復制的技能。 數據驅動還鼓勵不斷學習，從而進一步促進增長。

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