データサイエンスとそれがビジネスの成長にどのように役立つか

「文明の黎明期から2003年までの間に5エクサバイトの情報が作成されましたが、現在では2日ごとにその量の情報が作成されています。 」 -Googleの元CEO、エリックシュミット。

組織は、情報研究者、つまり、パターン、相関関係、市場動向、クライアントの好みなどの情報を明らかにすることにより、膨大なデータベースから組織の成長機会を発見するデータ専門家を通じてこの情報を利用しています。

ダイバー業界全体のドメインは、データサイエンスが明らかにしたビジネスの洞察について、データサイエンスを称賛しています。 オンラインでのデータの利用が増加し、食品の注文や買い物からビジネスやクライアントの詳細まで、すべての基本的な演習がWeb上で完了するフェーズが促進されました。 データサイエンスは、組織が市場や競争を理解するなどの重要なビジネスデータを明らかにし、それらを軌道に乗せることができる分野です。

次のように考えてください。あなたは初めてのNetflixユーザーであり、正常にサインインすると、おすすめの映画、テレビ番組、ドキュメンタリーなどのリストが表示されます。Netflixは、視聴したいものをどのように認識しますか？ ここでデータサイエンスが登場します。 それでは、基本に取り組んだ後、それに飛び込みましょう。

データサイエンス–それはどういうことですか？

データサイエンスは、進歩的に前向きな方法論です。 これは、過去または現在の情報の分析に焦点を当てた探索パスです。 この分析により、知識に基づいた選択を行うアプローチで将来の結果を予測することができました。 データサイエンスは、情報の「何を」、「どのように」、「なぜ」に関する自由回答の問い合わせに対応します。 これは、統計、視覚化、深層学習、機械学習を含むプロセスです。

データサイエンスとは、データがどこから収集されているのか、何を示しているのか、そしてどのようにデータを価値のあるものに変えることができるのかを理解することです。 これは、ビジネスの構造化データと非構造化データの膨大な山からパターンを識別します。 論理的な戦略、手順、計算、およびフレームワークを利用して、情報をデータから分離します。 このデータを使用して実際の選択を行うことは、どのビジネスにとっても重要なプラクティスです。

ソース

データサイエンスのライフサイクルを見てみましょう。

1.データの取得と理解

プロジェクトを開始する前に、その基本的な要件、優先順位、および予算を理解することが不可欠です。 プロジェクトに必要なリソース、テクノロジー、データなど、その他の仕様も考慮する必要があります。

2.データの処理

データは決してクリーンではありません。 したがって、データを取得した後の次のステップは、データから有用で重要な情報を抽出することです。 これを行う方法は次のとおりです。

• • • データクリーニング：欠落しているデータ品質を四捨五入し、ノイズの多いデータを差し引くことにより、矛盾する情報を修正します。
    • データ変換： ETL方式（抽出、変換、および読み込み方式）によるデータの標準化、変換、および組み立てが含まれます。
    • データ削減：さまざまな方法を使用して、外れ値を削除し、結果の一貫性を維持することでデータのサイズを削減します。
    • データ統合：データの競合を解決し、冗長性を処理します。

3.モデリングと計画

データを理解してクリーンアップした後、モデリングに必要な機能に寸法を縮小することにより、本物のデータが選択されます。 次に、選択したデータの変数間の関係を決定し、アルゴリズムのベースを設定する必要があります。

4.データの解釈

データをモデル化した後、データサイエンティストによって解釈され、データサイエンティストは、そのデータを使用して重要な洞察を得る方法を発見します。 予測分析と処方分析を通じて、調査結果はビジネス主導型に保たれ、実用的な洞察を示し、最終的なレポート、コード、およびブリーフィングを提示します。 これは、ポジティブな反応を繰り返したり、得たりして、ネガティブな反応から救う方法を模索することでメリットがあります。

5.結果の伝達

ここでの要件は技術的なスキルだけではありません。調査結果は技術的な知識が少ない人に提示されるためです。 データは、聴衆が完全に理解できるような方法で提示する必要があります。

6.意思決定

このフェーズでは、最新の調査結果と、より多くの情報が必要かどうかに基づいてビジネス上の意思決定が行われます。

データサイエンスはどのようにあなたのビジネスの成長を助けることができますか？

データ、数値、事実、統計、および複数のアルゴリズムでサポートされる決定を行う体系化された科学的アプローチは、合理的で論理的なソリューションを提供できます。 データサイエンスは、あらゆるビジネスモデルにとって有益な戦略的プロセスです。 意思決定プロセスに役立つだけでなく、より効率的になります。

数年前、マーケティングコミュニケーション会社であるRR Donnellyは、消費者や企業に印刷物を出荷するためのロジスティクス部門を開設しました。 一般的な運用はほぼ一致していましたが、天候、地理、運転手、政治情勢などの変数により、サービスに余分なコストが追加されていました。 RR Donnellyが見つけたソリューションは、機械学習と分析から導き出されました。 この概念は、1週間の輸送速度を予測するのに役立ち、99％の精度を達成しました。 「このプロジェクトは1年足らずで完済しましたが、貨物に関連するビジネスの成長は今も続いています」とCIOのKenO'Brien氏は言います。

出典：-Google画像

データサイエンスを使用してビジネスを成長させる7つの方法は次のとおりです。

1.履歴データの活用

履歴データは、適切なクライアントとの接続を保証できます。 顧客の過去の行動を検査し、予測モデルを作成して、顧客の将来の行動を把握することができます。

履歴データを利用して、より適切な意思決定とアクションを展開できます。 過去に行った手順を検討することで、ユニットが下した決定の結果を理解し、見積もることができます。 同様に、履歴データを利用して、どのWeb構造がクライアントに最適であるかを判断し、特定のクライアントに処方できる項目を決定することもできます。

2.新規出店の確立

データサイエンティストは、組織の現在のシステムとプロセスを分析しながら、より重要で体系的なプロセスを開発する方法を探します。 彼らは、データから現在奪われている価値を改善することを目的とした追加の方法とアルゴリズムを準備します。 これにより、進歩が促進され、新しい製品/サービスの改善が可能になり、組織の新しい機会を見つけるのに役立ちます。

3.知覚可能な証拠によるより良いリーダーシップ

データサイエンティストは、スタッフの分析スキルを最大化することで管理を支援します。 彼/彼女はデータを収集して従業員に提供し、企業が鋭敏で鋭いチームを作ることを可能にします。 従業員は必要なときにいつでもデータを使用して、獲得した経験でより多くのコンバージョンを促進できます。 これは、組織が定量的な議論によって実証される結論に到達するのに役立ち、それによって理想的でより一貫性のある結果を得る機会を増やすことができます。

4.目的の市場を慎重に特徴付けます

すべての組織は、オーディエンスについて学び、行動を理解するのに役立つ顧客データを収集します。 これにより、顧客が求めている本質的なニーズと変化を理解し、視聴者の都合に応じてビジネスの成長を変えることができます。

組織は、顧客データセットと相関して他のデータセットを使用して、ビジネスに役立つさまざまな組み合わせを見つけることができます。 たとえば、特定の商品に惹かれる年齢層を特定し、その年齢層をターゲットにしたプロモーションやオファーをリリースします。

5.製品の関連性を高める

前に説明したように、履歴データを使用したデータサイエンスは、製品を競合他社と比較するのに役立ちます。 このようにして、一歩先を行き、視聴者のニーズをよりよく理解することができます。 データと分析を組み合わせることで、企業は競争力を維持し、市場の傾向と変化を理解することができます。 これは、需要が開始または増加する前に組織が製品を提供するのに役立ちます。

6.適切な人材の採用

データサイエンスにより、企業は中退する可能性のある候補者を特定できます。これにより、新入社員のトレーニングコストを節約できます。 ソーシャルメディア、就職活動サイト、企業データベースで収集されたすべてのデータを使用して、企業はデータサイエンス戦略を使用して最適な候補を探すことができます。 これは、企業が学界だけに優れた人材を採用するのではなく、オフィスの文化に合った応募者を選ぶのに役立ちます。そのような方法で働くことは、企業が適切な候補者を選ぶのに役立ちます。

7.データ駆動型システムの作成に役立ちます

データサイエンスが登場するにつれ、十分な情報に基づいた意思決定に役立つため、ハイエンドのビジネスリスクを取ることに取って代わりました。 データ駆動型の環境を作成することで、会社はより体系的な方法で前進することができます。 さらに、論理的で情報に基づいた意思決定プロセスを策定するのにも役立ちます。

データサイエンスチームだけでなく、組織全体が実際にデータ戦略に従うことも重要です。 スタッフがサービス機能を理解すると、データシステムとデータ主導の洞察を効果的に使用してビジネス上の課題に集中できます。

結論

ビジネス全体でデータサイエンスの手順を実行することは、リーダーシップ、採用、準備、広告の改善と強化に役立ちます。これはほんの始まりに過ぎません。 データの照会により、組織の発展を確実にする十分な知識のある選択肢を決定することができます。 データサイエンスを活用し、実行の背後にある証拠を見つける努力を脇に置くことは、各ビジネスがほとんどの場合重要であると見なすべき手段です。