Наука о данных и как она помогает бизнесу расти

«С момента зарождения цивилизации до 2003 года было создано 5 экзабайт информации, но теперь такое количество информации создается каждые 2 дня . — Эрик Шмидт, экс-генеральный директор Google.

Организации используют эту информацию с помощью исследователей информации, т. е. специалистов по данным, которые открывают для организаций возможности роста из обширных баз данных, раскрывая такую ​​информацию, как закономерности, корреляции, рыночные тенденции и предпочтения клиентов.

Домены в самых разных отраслях хвалят науку о данных за то, что она раскрывает бизнес-идеи. Использование данных в Интернете увеличилось и привело к этапу, когда все наши основные действия выполняются в Интернете - от заказа еды и покупок до деловых и клиентских данных. Наука о данных — это область, которая может позволить организациям раскрывать важные бизнес-данные, такие как понимание рынка и конкуренции, и направлять их в нужное русло.

Подумайте об этом так: вы впервые пользуетесь Netflix, и после успешного входа в систему вам предоставляется список рекомендуемых фильмов, телешоу, документальных фильмов и т. д. Как Netflix узнает, что вы хотите посмотреть? Здесь на помощь приходит наука о данных. Итак, давайте погрузимся в это после решения основ.

Наука о данных — что это такое?

Наука о данных — это прогрессивно ориентированная методология. Это исследовательский путь, который фокусируется на анализе прошлой или текущей информации. Этот анализ позволил предвидеть будущие результаты с подходом к осознанному выбору. Наука о данных занимается открытыми вопросами, касающимися «что», «как» и «почему» информации. Это процесс, включающий статистику, визуализацию, глубокое и машинное обучение.

Наука о данных — это понимание того, откуда собираются данные, что они показывают и как их можно превратить во что-то ценное. Он выявляет шаблоны из огромных куч структурированных и неструктурированных данных для бизнеса. Он использует логические стратегии, процедуры, расчеты и рамки для отделения информации от данных. Использование этих данных для принятия реальных решений является важной практикой для любого бизнеса.

Источник

Давайте посмотрим на жизненный цикл науки о данных:

1. Получение и понимание данных

Прежде чем приступить к проекту, важно понять его основные требования, приоритеты и бюджет. Другие спецификации, включая требуемые ресурсы, технологии и данные для проекта, также должны быть приняты во внимание.

2. Обработка данных

Данные никогда не бывают чистыми. Поэтому следующим шагом после получения данных является извлечение из них полезной и жизненно важной информации. Вот как это сделать:

• • • Очистка данных: проверка противоречивой информации путем округления отсутствующих данных и исключения зашумленных данных.
    • Преобразование данных: включает стандартизацию, преобразование и сборку данных с помощью метода ETL (метод извлечения, преобразования и загрузки).
    • Сокращение данных: использование различных методологий для уменьшения размера данных за счет удаления выбросов, но с сохранением согласованности результатов.
    • Интеграция данных: урегулирование конфликтов в данных и устранение избыточности.

3. Моделирование и планирование

После понимания и очистки данных выбираются аутентичные данные путем уменьшения размеров до характеристик, необходимых для моделирования. Далее необходимо определить взаимосвязь между переменными выбранных данных и задать базу для алгоритма.

4. Интерпретация данных

После моделирования данных они интерпретируются учеными, которые затем находят способы использования этих данных для получения важной информации. Благодаря предиктивному и предписывающему анализу результаты сохраняются в бизнесе, чтобы показать действенную информацию, а затем представить окончательные отчеты, коды и брифинги. Это приносит пользу, исследуя, как мы можем повторить или получить положительный ответ и уберечься от отрицательного.

5. Сообщение результатов

Здесь требуются не только технические навыки, поскольку ваши выводы будут представлены людям с меньшими техническими знаниями. Ваши данные должны быть представлены таким образом, чтобы аудитория могла полностью их понять.

6. Принятие решений

На этом этапе бизнес-решения принимаются на основе последних результатов и того, нужна ли дополнительная информация или нет.

Как наука о данных может помочь вашему бизнесу расти?

Систематизированный научный подход, который принимает решения, подкрепленные данными, числами, фактами, статистикой и множеством алгоритмов, может обеспечить разумные и логичные решения. Наука о данных — это стратегический процесс, полезный для любой бизнес-модели. Это не только помогает в процессе принятия решений, но и делает его более эффективным.

Несколько лет назад компания RR Donnelly, занимающаяся маркетинговыми коммуникациями, открыла отдел логистики для доставки печатных материалов потребителям и компаниям. Однако общая работа была в значительной степени согласована, такие переменные, как погода, география, водители и политический климат, добавляли дополнительные расходы на услуги. Решение, которое нашел Р. Р. Доннелли, было получено с помощью машинного обучения и аналитики. Эта концепция помогла прогнозировать транспортные расходы на недельный период и достигла 99% точности. «Проект окупился менее чем за год, и мы все еще наблюдаем рост этого бизнеса, связанного с грузоперевозками», — говорит Кен О'Брайен, ИТ-директор.

Источник: изображение Google.

Вот 7 способов, которыми вы можете использовать науку о данных для развития своего бизнеса:

1. Использование исторических данных

Исторические данные могут гарантировать, что вы подключаетесь к нужным клиентам. Вы можете анализировать прошлое поведение ваших клиентов и создавать прогнозные модели, чтобы выяснить их будущие действия.

Вы можете использовать исторические данные для принятия более эффективных решений и действий. Вы можете понять и оценить результат решения, принятого подразделением, изучив шаги, предпринятые в прошлом. Точно так же вы можете использовать свои исторические данные, чтобы выяснить, какая веб-структура лучше всего подходит вашим клиентам, а также определить элементы, которые вы также можете назначать определенным клиентам.

2. Открытие новых возможностей

Специалисты по данным, анализируя текущие системы и процессы организации, ищут способы разработать более значимый и систематический процесс. Они готовят дополнительные методы и алгоритмы, направленные на улучшение текущей ценности данных. Это может способствовать прогрессу и позволит улучшить новые продукты/услуги, а также поможет вам открыть новые возможности для вашей организации.

3. Лучшее лидерство с ощутимыми доказательствами

Специалист по данным помогает руководству, максимально используя аналитические навыки персонала. Он/она собирает данные и предоставляет их сотрудникам, что позволяет предприятиям создать слаженную и эффективную команду. Сотрудники могут использовать данные, когда это необходимо, и получать больше конверсий благодаря полученному опыту. Это может помочь организациям прийти к выводам, подкрепленным количественными аргументами, тем самым увеличивая возможность получения идеальных и более последовательных результатов.

4. Осторожно охарактеризуйте свой целевой рынок

Каждая организация собирает данные о клиентах, которые могут помочь им узнать об их аудитории и понять их поведение. Это позволит вам понять основные потребности и изменения, которые ищет клиент, и изменить рост вашего бизнеса в соответствии с удобством вашей аудитории.

Организации могут использовать другие наборы данных в корреляции с наборами данных о клиентах, чтобы найти различные комбинации, которые работают для их бизнеса. Например: какую возрастную группу привлекает конкретный продукт, а затем выпускайте рекламные акции и предложения, ориентированные на эту возрастную группу.

5. Сделайте ваш продукт более актуальным

Как обсуждалось ранее, наука о данных с историческими данными может помочь сравнить ваши продукты с продуктами конкурентов. Таким образом, вы можете быть на шаг впереди и лучше понимать потребности своей аудитории. Данные в сочетании с аналитикой помогают компаниям оставаться конкурентоспособными и понимать рыночные тенденции и изменения. Это помогает организациям поставлять продукты до того, как возникнет или возрастет спрос.

6. Найм подходящих талантов

Наука о данных позволяет предприятиям выявлять кандидатов, которые могут бросить учебу, что может сэкономить на обучении нового сотрудника. Со всеми данными, собранными в социальных сетях, на сайтах поиска работы и в корпоративных базах данных, предприятия могут использовать стратегии обработки данных для поиска наиболее подходящего кандидата. Это может помочь компаниям выбрать кандидата, который будет соответствовать их офисной культуре, а не нанимать кого-то, кто преуспевает только в академических кругах. Такая работа может помочь компаниям выбрать правильного кандидата.

7. Помогает в создании системы, управляемой данными

С появлением науки о данных она заменила высокие бизнес-риски, поскольку помогает принимать взвешенные решения. Создание среды, управляемой данными, помогает компании двигаться вперед более систематически. Кроме того, это также помогает им сформулировать логичный и обоснованный процесс принятия решений.

Не только команда по науке о данных, но и организация в целом должны действительно следовать стратегиям работы с данными. Как только сотрудники поймут возможности обслуживания, они смогут сосредоточиться на бизнес-задачах с помощью эффективного использования систем данных и аналитических данных, основанных на данных.

Вывод

Выполнение процедур науки о данных во всем вашем бизнесе помогает улучшить и усилить лидерство, найм, подготовку, рекламу, и это только начало. Запрос данных может подтолкнуть к принятию обоснованных решений, которые обеспечат развитие вашей организации. Если оставить в стороне усилия по использованию науки о данных и поиску доказательств, стоящих за вашим исполнением, это инструмент, который каждый бизнес должен, по большей части, считать важным.