Data Science und wie es Unternehmen hilft zu wachsen

„Zwischen den Anfängen der Zivilisation bis 2003 wurden 5 Exabyte an Informationen erstellt, aber so viele Informationen werden jetzt alle 2 Tage erstellt . “ – Eric Schmidt, Ex-CEO von Google.

Organisationen nutzen diese Informationen durch Informationsforscher, dh Datenexperten, die Wachstumschancen für Organisationen aus riesigen Datenbanken entdecken, indem sie Informationen wie Muster, Korrelationen, Markttrends und Kundenpräferenzen offenlegen.

Bereiche in verschiedenen Branchen loben Data Science für die geschäftlichen Erkenntnisse, die sie aufdeckt. Die Online-Nutzung von Daten hat zugenommen und eine Phase ausgelöst, in der alle unsere grundlegenden Übungen im Internet durchgeführt werden – von der Essensbestellung und dem Einkaufen bis hin zu Geschäfts- und Kundendaten. Data Science ist der Bereich, der es Unternehmen ermöglichen kann, wichtige Geschäftsdaten wie das Verständnis des Marktes und der Konkurrenz aufzudecken und auf Kurs zu bringen.

Stellen Sie sich das so vor: Sie sind ein erstmaliger Netflix-Benutzer und nachdem Sie sich erfolgreich angemeldet haben, wird Ihnen eine Liste mit empfohlenen Filmen, Fernsehsendungen, Dokumentationen usw. angezeigt. Woher weiß Netflix, was Sie sehen möchten? Hier kommt Data Science ins Spiel. Lassen Sie uns also darauf eingehen, nachdem wir uns mit den Grundlagen befasst haben.

Data Science – worum geht es?

Data Science ist eine progressiv zukunftsweisende Methodik. Es ist ein Erkundungspfad, der sich auf die Analyse vergangener oder aktueller Informationen konzentriert. Diese Analyse hat es ermöglicht, zukünftige Ergebnisse mit dem Ansatz, fundierte Entscheidungen zu treffen, vorherzusehen. Data Science adressiert die offenen Fragen zum „Was“, „Wie“ und „Warum“ von Informationen. Es ist ein Prozess, der Statistiken, Visualisierung, Deep Learning und maschinelles Lernen umfasst.

Data Science ist das Verständnis dafür, woher die Daten gesammelt werden, was sie zeigen und wie sie in etwas Wertvolles umgewandelt werden können. Es identifiziert Muster aus riesigen Stapeln strukturierter und unstrukturierter Daten für ein Unternehmen. Es verwendet logische Strategien, Verfahren, Berechnungen und Frameworks, um Informationen von Daten zu trennen. Die Verwendung dieser Daten, um echte Entscheidungen zu treffen, ist eine entscheidende Praxis für jedes Unternehmen.

Quelle

Werfen wir einen Blick auf den Lebenszyklus von Data Science:

1. Daten beschaffen und verstehen

Bevor Sie mit einem Projekt beginnen, ist es wichtig, die grundlegenden Anforderungen, Prioritäten und das Budget zu verstehen. Andere Spezifikationen, einschließlich der erforderlichen Ressourcen, Technologien und Daten für das Projekt, müssen ebenfalls berücksichtigt werden.

2. Verarbeitung von Daten

Daten sind nie sauber. Daher besteht der nächste Schritt nach dem Erhalt der Daten darin, nützliche und wichtige Informationen daraus zu extrahieren. So können Sie das tun:

• • • Datenbereinigung: Überarbeitung widersprüchlicher Informationen durch Abrundung der fehlenden Datenqualität und Subtraktion der verrauschten Daten.
    • Datentransformation: Es umfasst die Standardisierung, Transformation und Zusammenstellung von Daten durch die ETL-Methode (Extract-, Transform- und Load-Methode).
    • Datenreduzierung: Verwendung verschiedener Methoden zur Reduzierung der Datengröße durch Entfernen der Ausreißer, wobei das Ergebnis konsistent bleibt.
    • Datenintegration: Lösung von Datenkonflikten und Behebung von Redundanzen.

3. Modellierung und Planung

Nach dem Verständnis und der Bereinigung der Daten werden authentische Daten ausgewählt, indem die Dimensionen auf die für die Modellierung erforderlichen Merkmale reduziert werden. Als nächstes müssen Sie die Beziehung zwischen den Variablen der ausgewählten Daten bestimmen und eine Basis für den Algorithmus festlegen.

4. Interpretation der Daten

Nach der Modellierung der Daten werden sie von Data Scientists interpretiert, die dann Wege finden, diese Daten zu nutzen, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Durch prädiktive und präskriptive Analysen werden die Ergebnisse geschäftsorientiert gehalten, um umsetzbare Erkenntnisse zu zeigen und dann Abschlussberichte, Kodizes und Briefings zu präsentieren. Dies profitiert von der Untersuchung, wie wir eine positive Antwort wiederholen oder erhalten und vor einer negativen bewahrt werden können.

5. Kommunikation der Ergebnisse

Technische Fähigkeiten sind hier nicht die einzige Voraussetzung, da Ihre Ergebnisse Personen mit weniger technischen Kenntnissen präsentiert werden. Ihre Daten müssen so präsentiert werden, dass das Publikum sie vollständig verstehen kann.

6. Entscheidungsfindung

In dieser Phase werden Geschäftsentscheidungen basierend auf den neuesten Erkenntnissen getroffen und ob weitere Informationen benötigt werden oder nicht.

Wie kann Data Science Ihrem Unternehmen beim Wachstum helfen?

Ein systematisierter wissenschaftlicher Ansatz, der Entscheidungen auf der Grundlage von Daten, Zahlen, Fakten, Statistiken und mehreren Algorithmen trifft, kann vernünftige und logische Lösungen bieten. Data Science ist ein strategischer Prozess, der für jedes Geschäftsmodell von Vorteil ist. Es hilft nicht nur bei der Entscheidungsfindung, sondern macht sie auch effizienter.

Vor einigen Jahren eröffnete RR Donnelly, ein Unternehmen für Marketingkommunikation, eine Logistikabteilung, um Druckmaterialien an Verbraucher und Unternehmen zu versenden. Der allgemeine Betrieb war jedoch ziemlich aufeinander abgestimmt, Variablen wie Wetter, Geografie, Fahrer und politisches Klima fügten den Diensten zusätzliche Kosten hinzu. Die Lösung, die RR Donnelly gefunden hat, wurde aus maschinellem Lernen und Analysen abgeleitet. Dieses Konzept half bei der Vorhersage der Transportraten für einen Zeitraum von einer Woche und erreichte eine Genauigkeit von 99 %. „Das Projekt hat sich in weniger als einem Jahr amortisiert, und wir sehen immer noch Wachstum in diesem Frachtgeschäft“, sagt Ken O'Brien, CIO.

Quelle: - Google-Bild

Hier sind 7 Möglichkeiten, wie Sie Data Science nutzen können, um Ihr Unternehmen auszubauen:

1. Nutzung historischer Daten

Historische Daten können garantieren, dass Sie sich mit den richtigen Kunden verbinden. Sie können das vergangene Verhalten Ihrer Kunden untersuchen und Vorhersagemodelle erstellen, um ihre zukünftigen Handlungen herauszufinden.

Sie können historische Daten nutzen, um bessere Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen. Sie können das Ergebnis der von der Einheit getroffenen Entscheidung verstehen und einschätzen, indem Sie die in der Vergangenheit unternommenen Schritte studieren. In ähnlicher Weise können Sie Ihre historischen Daten verwenden, um herauszufinden, welche Webstruktur Ihren Kunden am besten dient, und auch die Artikel bestimmen, die Sie bestimmten Kunden verschreiben können.

2. Schaffung neuer Öffnungen

Während Data Scientists die aktuellen Systeme und Prozesse der Organisation analysieren, suchen sie nach Wegen, um einen aussagekräftigeren und systematischeren Prozess zu entwickeln. Sie bereiten zusätzliche Methoden und Algorithmen vor, die darauf abzielen, den derzeit entzogenen Wert der Daten zu verbessern. Dies kann den Fortschritt vorantreiben und neue Produkt-/Dienstleistungsverbesserungen ermöglichen und Ihnen dabei helfen, neue Möglichkeiten für Ihr Unternehmen zu entdecken.

3. Bessere Führung mit spürbaren Beweisen

Ein Datenwissenschaftler unterstützt das Management, indem er die analytischen Fähigkeiten der Mitarbeiter maximiert. Er/Sie sammelt die Daten und stellt sie den Mitarbeitern zur Verfügung, sodass Unternehmen ein schlagkräftiges Team bilden können. Mitarbeiter können die Daten bei Bedarf verwenden und mit der gesammelten Erfahrung mehr Conversions erzielen. Dies kann Organisationen helfen, zu Schlussfolgerungen zu gelangen, die durch quantitative Argumente untermauert werden, wodurch die Möglichkeit erhöht wird, ideale und konsistentere Ergebnisse zu erzielen.

4. Charakterisieren Sie vorsichtig Ihren objektiven Markt

Jedes Unternehmen sammelt Kundendaten, die ihm helfen können, mehr über sein Publikum zu erfahren und sein Verhalten zu verstehen. Auf diese Weise können Sie die wesentlichen Bedürfnisse und Änderungen verstehen, nach denen der Kunde sucht, und Ihr Geschäftswachstum entsprechend der Bequemlichkeit Ihres Publikums ändern.

Unternehmen können andere Datensätze in Korrelation mit den Kundendatensätzen verwenden, um verschiedene Kombinationen zu finden, die für ihr Unternehmen geeignet sind. Zum Beispiel: welche Altersgruppe von einem bestimmten Produkt angezogen wird und dann Werbeaktionen und Angebote veröffentlichen, die auf diese Altersgruppe abzielen.

5. Machen Sie Ihr Produkt relevanter

Wie bereits erwähnt, kann Data Science mit historischen Daten dabei helfen , Ihre Produkte mit denen der Konkurrenz zu vergleichen. Auf diese Weise können Sie ihnen einen Schritt voraus sein und die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe besser verstehen. Daten in Kombination mit Analysen helfen Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben und die Markttrends und -veränderungen zu verstehen. Dies hilft Unternehmen, Produkte bereitzustellen, bevor die Nachfrage beginnt oder steigt.

6. Rekrutierung der richtigen Talente

Data Science ermöglicht es Unternehmen, Kandidaten zu identifizieren, die wahrscheinlich abbrechen, wodurch die Kosten für die Schulung eines neuen Mitarbeiters gespart werden können. Mit all den Daten, die in sozialen Medien, Jobsuche-Websites und Unternehmensdatenbanken gesammelt werden, können Unternehmen Data-Science-Strategien nutzen, um nach dem am besten geeigneten Kandidaten zu suchen. Dies könnte Unternehmen dabei helfen, einen Bewerber auszuwählen, der zu ihrer Bürokultur passt, anstatt jemanden einzustellen, der sich nur in der Wissenschaft auszeichnet. Eine solche Arbeitsweise kann Unternehmen bei der Auswahl des richtigen Kandidaten helfen.

7. Hilft beim Erstellen eines datengesteuerten Systems

Mit dem Aufkommen von Data Science hat es das Eingehen von High-End-Geschäftsrisiken ersetzt, da es hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Schaffung einer datengesteuerten Umgebung hilft dem Unternehmen, systematischer voranzukommen. Darüber hinaus hilft es ihnen auch, einen logischen und fundierten Entscheidungsprozess zu formulieren.

Es ist nicht nur Sache des Data-Science-Teams, sondern auch der Organisation als Ganzes, Datenstrategien wirklich zu folgen. Sobald die Mitarbeiter die Servicefunktionen verstanden haben, können sie sich mit der effektiven Nutzung von Datensystemen und datengesteuerten Erkenntnissen auf die geschäftlichen Herausforderungen konzentrieren.

Fazit

Die Durchführung von datenwissenschaftlichen Verfahren in Ihrem gesamten Unternehmen hilft bei der Verbesserung und Verbesserung von Führung, Rekrutierung, Vorbereitung und Werbung, und das ist erst der Anfang. Die Abfrage von Daten kann dazu führen, dass Sie sich für fundierte Entscheidungen entscheiden, die die Entwicklung Ihres Unternehmens sicherstellen. Den Aufwand für die Nutzung von Data Science beiseite zu legen und den Beweis für Ihre Ausführung zu finden, ist ein Instrument, das jedes Unternehmen größtenteils für wichtig halten sollte.