Data Science e come aiuta le aziende a crescere

"C'erano 5 Exabyte di informazioni create tra l'alba della civiltà e il 2003, ma quella quantità di informazioni ora viene creata ogni 2 giorni . ” -Eric Schmidt, ex CEO di Google.

Le organizzazioni utilizzano queste informazioni attraverso i ricercatori dell'informazione, ovvero i professionisti dei dati che scoprono opportunità di crescita per le organizzazioni da vasti database rivelando informazioni come modelli, correlazioni, tendenze di mercato e preferenze dei clienti.

I domini di tutti i settori subacquei elogiano la scienza dei dati per le informazioni di business che scopre. L'utilizzo dei dati online è aumentato e ha portato a una fase in cui tutti i nostri esercizi fondamentali vengono completati sul web, dall'ordinazione del cibo e la spesa ai dettagli aziendali e dei clienti. La scienza dei dati è il campo che può consentire alle organizzazioni di rivelare dati aziendali importanti come comprendere il mercato e la concorrenza e metterli sulla buona strada.

Pensala in questo modo: sei un utente Netflix per la prima volta e, dopo aver effettuato l'accesso, ti viene presentato un elenco di film, programmi TV, documentari, ecc. consigliati. Come fa Netflix a sapere cosa vorresti guardare? È qui che entra in gioco la scienza dei dati. Quindi, tuffiamoci dentro dopo aver affrontato le basi.

Scienza dei dati: di cosa si tratta?

Data Science è una metodologia progressivamente lungimirante. È un percorso esplorativo che si concentra sull'analisi delle informazioni passate o attuali. Questa analisi ha permesso di prevedere i risultati futuri con l'approccio di fare scelte consapevoli. Data Science affronta le domande aperte riguardanti il ​​"cosa", il "come" e il "perché" delle informazioni. È un processo che include statistiche, visualizzazione, deep learning e machine learning.

La scienza dei dati è la comprensione di dove vengono raccolti i dati, cosa mostrano e come possono essere trasformati in qualcosa di prezioso. Identifica i modelli da enormi pile di dati strutturati e non strutturati per un'azienda. Utilizza strategie logiche, procedure, calcoli e strutture per separare le informazioni dai dati. Utilizzare questi dati per fare scelte reali è una pratica cruciale per qualsiasi azienda.

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Diamo un'occhiata al ciclo di vita della scienza dei dati:

1. Ottenere e comprendere i dati

Prima di iniziare con un progetto, è essenziale comprenderne i requisiti di base, le priorità e il budget. Devono essere prese in considerazione anche altre specifiche, comprese le risorse, la tecnologia e i dati necessari per il progetto.

2. Trattamento dei dati

I dati non sono mai puliti. Pertanto, il passo successivo dopo aver ottenuto i dati è estrarne informazioni utili e vitali. Ecco come puoi farlo:

• • • Pulizia dei dati: revisione delle informazioni contrastanti completando la qualità dei dati mancante e sottraendo i dati rumorosi.
    • Trasformazione dei dati: implica la standardizzazione, la trasformazione e l'assemblaggio dei dati tramite il metodo ETL (metodo di estrazione, trasformazione e caricamento).
    • Riduzione dei dati: utilizzo di diverse metodologie per ridurre la dimensione dei dati rimuovendo i valori anomali ma mantenendo il risultato coerente.
    • Integrazione dei dati: risolvere i conflitti nei dati e prendersi cura di eventuali ridondanze.

3. Modellazione e pianificazione

Dopo aver compreso e pulito i dati, i dati autentici vengono selezionati riducendo le dimensioni alle caratteristiche richieste per la modellazione. Successivamente, è necessario determinare la relazione tra le variabili dei dati selezionati e impostare una base per l'algoritmo.

4. Interpretazione dei dati

Dopo aver modellato i dati, questi vengono interpretati dai data scientist che poi scoprono modi per utilizzare quei dati per ottenere informazioni importanti. Attraverso l'analisi predittiva e prescrittiva, i risultati vengono mantenuti guidati dal business per mostrare approfondimenti attuabili e quindi presentare rapporti finali, codici e briefing. Ciò avvantaggia esplorando come possiamo ripetere o ottenere una risposta positiva ed essere salvati da una negativa.

5. Comunicare i risultati

Le competenze tecniche non sono l'unico requisito qui, poiché i tuoi risultati verranno presentati a persone con conoscenze tecniche inferiori. I tuoi dati devono essere presentati in modo tale che il pubblico possa capirli interamente.

6. Processo decisionale

In questa fase, le decisioni aziendali vengono prese in base alle ultime scoperte e alla necessità o meno di ulteriori informazioni.

In che modo la Data Science può aiutare la tua azienda a crescere?

Un approccio scientifico sistematizzato che prende decisioni supportate da dati, numeri, fatti, statistiche e algoritmi multipli, può fornire soluzioni ragionevoli e logiche. La scienza dei dati è un processo strategico vantaggioso per qualsiasi modello di business. Non solo aiuta nel processo decisionale, ma lo rende anche più efficiente.

Alcuni anni fa, RR Donnelly, una società di comunicazione di marketing, ha aperto una divisione logistica per spedire materiali di stampa a consumatori e aziende. Tuttavia, l'operazione generale era praticamente allineata, variabili come il tempo, la geografia, i conducenti e il clima politico aggiungevano costi aggiuntivi ai servizi. La soluzione trovata da RR Donnelly derivava dall'apprendimento automatico e dall'analisi. Questo concetto ha aiutato a prevedere le tariffe di trasporto per un periodo di una settimana e ha raggiunto un'accuratezza del 99%. "Il progetto si è ripagato da solo in meno di un anno e stiamo ancora assistendo a una crescita in quell'attività legata ai trasporti", afferma Ken O'Brien, CIO.

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Ecco 7 modi in cui puoi utilizzare la scienza dei dati per far crescere la tua attività:

1. Utilizzo dei dati storici

I dati storici possono garantire che ti connetti con i clienti giusti. Puoi ispezionare il comportamento passato dei tuoi clienti e fabbricare modelli predittivi per capire le loro azioni future.

Puoi utilizzare i dati storici per implementare decisioni e azioni migliori. È possibile comprendere e stimare l'esito della decisione presa dall'unità studiando i passi compiuti in passato. Allo stesso modo, puoi utilizzare i tuoi dati storici per capire quale struttura web serve meglio i tuoi clienti e anche determinare gli articoli che puoi prescrivere anche a determinati clienti.

2. Stabilire nuove aperture

I data scientist, mentre analizzano gli attuali sistemi e processi dell'organizzazione, cercano modi per sviluppare un processo più significativo e sistematico. Preparano metodi e algoritmi aggiuntivi volti a migliorare il valore attualmente sottratto ai dati. Ciò può favorire il progresso e consentire il miglioramento di nuovi prodotti/servizi e aiutarti a scoprire nuove opportunità per la tua organizzazione.

3. Migliore leadership con prove percettibili

Un data scientist assiste la gestione massimizzando le capacità analitiche del personale. Lui/lei raccoglie i dati e li fornisce ai dipendenti, consentendo alle aziende di formare un team affilato e affilato. I dipendenti possono utilizzare i dati quando necessario e generare più conversioni grazie all'esperienza guadagnata. Ciò può aiutare le organizzazioni a raggiungere conclusioni suffragate da argomentazioni quantitative, aumentando così l'opportunità di ottenere risultati ideali e più coerenti.

4. Caratterizza con cautela il tuo mercato obiettivo

Ogni organizzazione raccoglie i dati dei clienti che possono aiutarli a conoscere il proprio pubblico e a comprenderne il comportamento. Ciò ti consentirà di comprendere le esigenze e i cambiamenti essenziali che il cliente sta cercando e di modificare la crescita della tua attività in base alla convenienza del tuo pubblico.

Le organizzazioni possono utilizzare altri set di dati in correlazione con i set di dati dei clienti per trovare diverse combinazioni che funzionino per la loro attività. Ad esempio: quale fascia d'età è attratta da un particolare prodotto e poi rilascia promozioni e offerte rivolte a quella fascia d'età.

5. Rendere il tuo prodotto più rilevante

Come discusso in precedenza, la scienza dei dati con i dati storici può aiutare a confrontare i tuoi prodotti con i suoi concorrenti. In questo modo puoi stare un passo avanti a loro e comprendere meglio le esigenze del tuo pubblico. I dati combinati con l'analisi aiutano le aziende a rimanere competitive e a comprendere le tendenze e i cambiamenti del mercato. Questo aiuta le organizzazioni a fornire prodotti prima che la domanda inizi o aumenti.

6. Reclutare il talento giusto

La scienza dei dati consente alle aziende di identificare i candidati che potrebbero abbandonare gli studi, questo può far risparmiare sui costi di formazione di un nuovo dipendente. Con tutti i dati raccolti sui social media, sui siti di ricerca di lavoro e sui database aziendali, le aziende possono utilizzare le strategie di data science per cercare il candidato più adatto. Ciò potrebbe aiutare le aziende a scegliere un candidato che corrisponda alla loro cultura d'ufficio piuttosto che assumere qualcuno che eccelle solo nel mondo accademico. Lavorare in questo modo può aiutare le aziende a scegliere il candidato giusto.

7. Aiuta nella creazione di un sistema basato sui dati

Con l'entrata in scena della scienza dei dati, ha sostituito l'assunzione di rischi aziendali di fascia alta poiché aiuta a prendere decisioni ben informate. La creazione di un ambiente basato sui dati aiuta l'azienda ad andare avanti in modo più sistematico. Inoltre, li aiuta anche a formulare un processo decisionale logico e informato.

Non spetta solo al team di data science, ma anche all'organizzazione nel suo insieme seguire realmente le strategie sui dati. Una volta che il personale ha compreso le capacità del servizio, può concentrarsi sulle sfide aziendali con l'uso efficace dei sistemi di dati e le informazioni basate sui dati.

Conclusione

L'esecuzione di procedure di data science in tutta la tua azienda aiuta a migliorare e migliorare la leadership, il reclutamento, la preparazione, la pubblicità e questo è solo l'inizio. L'indagine sui dati può indurre a scegliere scelte ben informate che garantiscono lo sviluppo della tua organizzazione. Mettere da parte lo sforzo per utilizzare la scienza dei dati e trovare la prova dietro la tua esecuzione è uno strumento che ogni azienda dovrebbe, per la maggior parte, considerare importante.