علم البيانات وكيف يساعد الشركات على النمو

"كان هناك 5 إكسابايت من المعلومات التي تم إنشاؤها بين فجر الحضارة حتى عام 2003 ، ولكن يتم الآن إنشاء الكثير من المعلومات كل يومين . " - إريك شميدت ، الرئيس التنفيذي السابق لشركة Google.

تستخدم المنظمات هذه المعلومات من خلال باحثي المعلومات ، أي متخصصي البيانات الذين يكتشفون فرص نمو للمؤسسات من قواعد بيانات واسعة من خلال الكشف عن معلومات مثل الأنماط والارتباطات واتجاهات السوق وتفضيلات العملاء.

تمدح المجالات عبر الصناعات الغواصة علم البيانات لرؤى الأعمال التي يكشف عنها. لقد زاد استخدام البيانات عبر الإنترنت ودفع إلى مرحلة يتم فيها إكمال جميع التدريبات الأساسية لدينا على الويب - من طلب الطعام والتسوق إلى تفاصيل العمل والعميل. علم البيانات هو المجال الذي يمكن أن يمكّن المؤسسات من الكشف عن بيانات الأعمال المهمة مثل فهم السوق والمنافسة ووضعها على المسار الصحيح.

فكر في الأمر على هذا النحو: أنت مستخدم Netflix لأول مرة ، وبعد تسجيل الدخول بنجاح ، يتم تقديمك بقائمة من الأفلام والبرامج التلفزيونية والأفلام الوثائقية الموصى بها وما إلى ذلك. كيف تعرف Netflix ما ترغب في مشاهدته؟ هذا هو المكان الذي يأتي فيه علم البيانات إلى الصورة. لذا ، دعنا نتعمق في الأمر بعد معالجة الأساسيات.

علم البيانات - ما هو كل هذا؟

علم البيانات هو منهجية تطلعية تدريجيًا. إنه مسار استكشافي يركز على تحليل المعلومات السابقة أو الحالية. وقد مكنها هذا التحليل من التنبؤ بالنتائج المستقبلية من خلال نهج اتخاذ خيارات مستنيرة. يعالج Data Science الاستفسارات المفتوحة المتعلقة بـ "ماذا" و "كيف" و "لماذا" من المعلومات. إنها عملية تتضمن الإحصاء والتصور والتعلم العميق والتعلم الآلي.

علم البيانات هو فهم المكان الذي يتم جمع البيانات منه ، وما تعرضه ، وكيف يمكن تحويلها إلى شيء ذي قيمة. إنه يحدد الأنماط من أكوام ضخمة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة للأعمال التجارية. يستخدم الاستراتيجيات والإجراءات والحسابات والأطر المنطقية لفصل المعلومات عن البيانات. يعد استخدام هذه البيانات لاتخاذ خيارات حقيقية ممارسة مهمة لأي عمل تجاري.

مصدر

دعنا نلقي نظرة على دورة حياة علم البيانات:

1. الحصول على البيانات وفهمها

قبل البدء بمشروع ما ، من الضروري فهم متطلباته الأساسية وأولوياته وميزانيته. المواصفات الأخرى ، بما في ذلك الموارد المطلوبة ، والتكنولوجيا ، والبيانات الخاصة بالمشروع ، يجب أن تؤخذ في الاعتبار أيضًا.

2. معالجة البيانات

البيانات ليست نظيفة أبدًا. لذلك فإن الخطوة التالية بعد الحصول على البيانات هي استخراج المعلومات المفيدة والحيوية منها. إليك كيف يمكنك القيام بذلك:

• • • تنظيف البيانات: مراجعة المعلومات المتضاربة عن طريق تقريب جودة البيانات المفقودة وطرح البيانات الصاخبة.
    • تحويل البيانات: يتضمن توحيد البيانات وتحويلها وتجميعها من خلال طريقة ETL (طريقة الاستخراج والتحويل والتحميل).
    • تقليل البيانات: استخدام منهجيات مختلفة لتقليل حجم البيانات عن طريق إزالة القيم المتطرفة مع الحفاظ على اتساق النتائج.
    • تكامل البيانات: تسوية التضارب في البيانات والاهتمام بأي فائض.

3. النمذجة والتخطيط

بعد فهم البيانات وتنظيفها ، يتم تحديد البيانات الأصلية عن طريق تقليل الأبعاد إلى الميزات المطلوبة للنمذجة. بعد ذلك ، تحتاج إلى تحديد العلاقة بين متغيرات البيانات المحددة وتعيين أساس للخوارزمية.

4. تفسير البيانات

بعد نمذجة البيانات ، يتم تفسيرها من قبل علماء البيانات الذين يكتشفون بعد ذلك طرقًا لاستخدام تلك البيانات لاكتساب رؤى مهمة. من خلال التحليل التنبئي والتعليمي ، يتم الاحتفاظ بالنتائج مدفوعة الأعمال لإظهار رؤى قابلة للتنفيذ ثم تقديم التقارير النهائية ، والأكواد ، والإيجازات. يستفيد هذا من خلال استكشاف كيف يمكننا تكرار أو الحصول على استجابة إيجابية وإنقاذنا من الرد السلبي.

5. تبليغ النتائج

المهارات التقنية ليست الشرط الوحيد هنا ، حيث سيتم تقديم نتائجك إلى الأشخاص ذوي المعرفة التقنية الأقل. يجب تقديم بياناتك بطريقة يمكن للجمهور أن يفهمها بالكامل.

6. اتخاذ القرار

في هذه المرحلة ، يتم اتخاذ قرارات العمل بناءً على أحدث النتائج وما إذا كانت هناك حاجة إلى مزيد من المعلومات أم لا.

كيف يمكن لعلم البيانات أن يساعد عملك على النمو؟

يمكن للنهج العلمي المنظم الذي يتخذ قرارات مدعومة بالبيانات والأرقام والحقائق والإحصاءات والخوارزميات المتعددة أن يوفر حلولاً معقولة ومنطقية. علم البيانات هو عملية إستراتيجية مفيدة لأي نموذج أعمال. فهو لا يساعد في عملية صنع القرار فحسب ، بل يجعله أيضًا أكثر كفاءة.

قبل بضع سنوات ، افتتحت RR Donnelly ، وهي شركة اتصالات تسويقية ، قسمًا لوجستيًا لشحن المواد المطبوعة إلى المستهلكين والشركات. كانت العملية العامة متوافقة إلى حد كبير ، ومع ذلك ، فإن المتغيرات مثل الطقس والجغرافيا والسائقين والمناخ السياسي تضيف تكلفة إضافية للخدمات. الحل الذي وجده RR Donnelly مشتق من التعلم الآلي والتحليلات. ساعد هذا المفهوم في التنبؤ بمعدلات النقل لمدة أسبوع وحقق دقة تصل إلى 99 ٪. يقول كين أوبراين ، رئيس قسم المعلومات: "دفع المشروع تكاليفه في أقل من عام ، وما زلنا نشهد نموًا في هذا العمل المتعلق بالشحنات".

المصدر: - صور جوجل

فيما يلي 7 طرق يمكنك من خلالها استخدام علم البيانات لتنمية أعمالك:

1. الاستفادة من البيانات التاريخية

يمكن أن تضمن البيانات التاريخية اتصالك بالعملاء المناسبين. يمكنك فحص سلوك عملائك في الماضي وتصنيع نماذج تنبؤية لمعرفة أفعالهم المستقبلية.

يمكنك استخدام البيانات التاريخية لنشر قرارات وإجراءات أفضل. يمكنك فهم وتقدير نتيجة القرار الذي اتخذته الوحدة من خلال دراسة الخطوات التي تم اتخاذها في الماضي. وبالمثل ، يمكنك استخدام بياناتك التاريخية لمعرفة بنية الويب الأفضل لعملائك وأيضًا تحديد العناصر التي يمكنك وصفها لعملاء معينين أيضًا.

2. إنشاء فتحات جديدة

يبحث علماء البيانات ، أثناء تحليل الأنظمة والعمليات الحالية للمؤسسة ، عن طرق لتطوير عملية أكثر أهمية ومنهجية. يقومون بإعداد طرق وخوارزميات إضافية تهدف إلى تحسين القيمة المحرومة حاليًا من البيانات. يمكن أن يؤدي هذا إلى التقدم ويسمح بتحسين منتج / خدمة جديدة ويساعدك على اكتشاف فرص جديدة لمؤسستك.

3. قيادة أفضل مع البراهين الملموسة

يساعد عالم البيانات الإدارة من خلال تعظيم المهارات التحليلية للموظفين. يقوم بجمع البيانات وتقديمها للموظفين ، مما يسمح للشركات بتكوين فريق قوي وحاد. يمكن للموظفين استخدام البيانات عند الضرورة وتحقيق المزيد من التحويلات مع الخبرة التي اكتسبوها. يمكن أن يساعد هذا المنظمات في الوصول إلى استنتاجات مدعومة بالحجج الكمية ، وبالتالي زيادة فرصة الحصول على نتائج مثالية وأكثر اتساقًا.

4. خصص السوق الموضوعية بحذر

تجمع كل مؤسسة بيانات العملاء التي يمكن أن تساعدهم في التعرف على جمهورهم وفهم سلوكهم. سيسمح لك ذلك بفهم الاحتياجات الأساسية والتغييرات التي يبحث عنها العميل وتغيير نمو عملك وفقًا لراحة جمهورك.

يمكن للمؤسسات استخدام مجموعات البيانات الأخرى بالارتباط مع مجموعات بيانات العملاء للعثور على مجموعات مختلفة تناسب أعمالها. على سبيل المثال: أي فئة عمرية تنجذب نحو منتج معين ثم إطلاق العروض الترويجية والعروض التي تستهدف تلك الفئة العمرية.

5. جعل منتجك أكثر ملاءمة

كما تمت مناقشته سابقًا ، يمكن أن يساعد علم البيانات مع البيانات التاريخية في مقارنة منتجاتك بمنافسيها. بهذه الطريقة يمكنك أن تظل متقدمًا عليهم بخطوة وتفهم احتياجات جمهورك بشكل أفضل. تساعد البيانات المدمجة مع التحليلات الشركات في الحفاظ على قدرتها التنافسية وفهم اتجاهات السوق والتغييرات. يساعد ذلك المؤسسات على تقديم المنتجات قبل أن يبدأ الطلب أو يزيد.

6. توظيف المواهب المناسبة

يمكّن علم البيانات الشركات من تحديد المرشحين الذين من المحتمل أن يتركوا الدراسة ، وهذا يمكن أن يوفر تكلفة تدريب موظف جديد. مع جميع البيانات التي تم جمعها على وسائل التواصل الاجتماعي ومواقع البحث عن عمل وقواعد بيانات الشركات ، يمكن للشركات استخدام استراتيجيات علوم البيانات للبحث عن المرشح الأنسب. يمكن أن يساعد هذا الشركات في اختيار مقدم طلب يتناسب مع ثقافة مكتبها بدلاً من توظيف شخص يتفوق في الأوساط الأكاديمية فقط .. يمكن أن يساعد العمل بهذه الطريقة الشركات في اختيار المرشح المناسب.

7. يساعد في إنشاء نظام يحركها البيانات

مع ظهور علم البيانات في الصورة ، فقد حل محل مخاطر الأعمال التجارية المتطورة لأنه يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة. يساعد إنشاء بيئة تعتمد على البيانات الشركة على المضي قدمًا بطريقة أكثر منهجية. علاوة على ذلك ، يساعدهم أيضًا في صياغة عملية اتخاذ قرار منطقية ومستنيرة.

لا يقتصر الأمر على فريق علم البيانات فقط ولكن أيضًا للمؤسسة ككل لاتباع استراتيجيات البيانات حقًا. بمجرد فهم الموظفين لقدرات الخدمة ، يمكنهم التركيز على تحديات الأعمال من خلال الاستخدام الفعال لأنظمة البيانات والرؤى المستندة إلى البيانات.

استنتاج

يساعد تنفيذ إجراءات علم البيانات من خلال عملك في تحسين وتعزيز القيادة والتوظيف والإعداد والإعلان ، وهذه مجرد البداية. يمكن أن يؤدي الاستفسار عن البيانات إلى اتخاذ قرارات مدروسة جيدًا تضمن تطوير مؤسستك. إن تنحية الجهد المبذول لاستخدام علم البيانات والعثور على الدليل وراء التنفيذ هو أداة يجب أن تعتبرها كل شركة مهمة في معظم الأحيان.