데이터 과학 및 비즈니스 성장에 도움이 되는 방법

“문명의 여명기부터 2003년까지 5엑사바이트의 정보가 생성됐지만, 지금은 이틀 에 한 번꼴로 생성되는 정보의 양 입니다. " -Eric Schmidt, Google의 전 CEO.

조직은 정보 연구원, 즉 패턴, 상관 관계, 시장 동향 및 고객 선호도와 같은 정보를 공개하여 방대한 데이터베이스에서 조직의 성장 기회를 발견하는 데이터 전문가를 통해 이 정보를 활용하고 있습니다.

다양한 산업 분야의 도메인은 데이터 과학이 발견하는 비즈니스 통찰력을 높이 평가합니다. 온라인 데이터 활용이 증가하고 음식 주문과 쇼핑에서 비즈니스 및 고객 세부 정보에 이르기까지 모든 기본 연습이 웹에서 완료되는 단계가 촉발되었습니다. 데이터 과학은 조직이 시장 및 경쟁 이해와 같은 중요한 비즈니스 데이터를 공개하고 궤도에 올려놓을 수 있도록 하는 분야입니다.

다음과 같이 생각하십시오. 귀하가 Netflix를 처음 사용하고 성공적으로 로그인하면 추천 영화, TV 프로그램, 다큐멘터리 등의 목록이 표시됩니다. Netflix는 귀하가 보고 싶은 것을 어떻게 압니까? 여기에서 데이터 과학이 등장합니다. 그럼 기초를 다진 후 본격적으로 알아보도록 하겠습니다.

데이터 과학 – 그것이 무엇에 관한 것입니까?

데이터 과학은 점진적으로 미래 지향적인 방법론입니다. 과거 또는 현재 정보를 분석하는 데 중점을 둔 탐색 경로입니다. 이 분석을 통해 교육받은 선택을 하는 접근 방식으로 미래의 결과를 예측할 수 있었습니다. 데이터 과학은 정보의 "무엇", "어떻게", "왜"에 관한 개방형 질문을 다룹니다. 통계, 시각화, 딥 러닝 및 머신 러닝을 포함하는 프로세스입니다.

데이터 과학은 데이터가 어디에서 수집되고, 무엇을 보여주며, 어떻게 가치 있는 것으로 전환될 수 있는지 이해하는 것입니다. 비즈니스를 위한 정형 및 비정형 데이터의 거대한 더미에서 패턴을 식별합니다. 논리적 전략, 절차, 계산 및 프레임워크를 활용하여 데이터에서 정보를 분리합니다. 이 데이터를 사용하여 실제 선택을 하는 것은 모든 비즈니스에서 중요한 관행입니다.

원천

데이터 과학의 수명 주기를 살펴보겠습니다.

1. 데이터 획득 및 이해

프로젝트를 시작하기 전에 기본 요구 사항, 우선 순위 및 예산을 이해하는 것이 중요합니다. 프로젝트에 필요한 리소스, 기술 및 데이터를 비롯한 기타 사양도 고려해야 합니다.

2. 데이터 처리

데이터는 절대 깨끗하지 않습니다. 따라서 데이터를 얻은 후의 다음 단계는 데이터에서 유용하고 중요한 정보를 추출하는 것입니다. 방법은 다음과 같습니다.

• • • 데이터 정리: 누락된 데이터 품질을 반올림하고 잡음이 있는 데이터를 빼서 충돌하는 정보를 수정합니다.
    • 데이터 변환: ETL 방식(Extract, Transform, Load 방식)을 통한 데이터의 표준화, 변환 및 조합을 포함합니다.
    • 데이터 축소: 다양한 방법론을 사용하여 이상값을 제거하지만 결과는 일관되게 유지하여 데이터 크기를 줄입니다.
    • 데이터 통합: 데이터 의 충돌을 해결하고 중복을 처리합니다.

3. 모델링 및 계획

데이터를 이해하고 정리한 후, 모델링에 필요한 특성으로 차원을 축소하여 실제 데이터를 선택합니다. 다음으로 선택한 데이터의 변수 간의 관계를 확인하고 알고리즘의 기반을 설정해야 합니다.

4. 데이터의 해석

데이터를 모델링한 후 데이터 과학자는 데이터를 해석하여 중요한 통찰력을 얻기 위해 해당 데이터를 사용하는 방법을 찾습니다. 예측 및 규범적 분석을 통해 결과는 실행 가능한 통찰력을 보여주고 최종 보고서, 코드 및 브리핑을 제시하기 위해 비즈니스 중심으로 유지됩니다. 이것은 우리가 어떻게 긍정적인 반응을 반복하거나 얻을 수 있고 부정적인 반응으로부터 구원받을 수 있는지 탐구함으로써 이익을 얻습니다.

5. 결과 전달

당신의 연구 결과는 기술적 지식이 덜한 사람들에게 제시될 것이기 때문에 기술적 능력만이 여기서 요구되는 것은 아닙니다. 귀하의 데이터는 청중이 완전히 이해할 수 있는 방식으로 제시되어야 합니다.

6. 의사결정

이 단계에서는 최신 조사 결과와 추가 정보가 필요한지 여부를 기반으로 비즈니스 결정을 내립니다.

데이터 과학이 비즈니스 성장에 어떻게 도움이 됩니까?

데이터, 숫자, 사실, 통계 및 여러 알고리즘을 지원하는 의사 결정을 내리는 체계화된 과학적 접근 방식은 합리적이고 논리적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 데이터 과학은 모든 비즈니스 모델에 유익한 전략적 프로세스입니다. 의사 결정 과정에 도움이 될 뿐만 아니라 더 효율적입니다.

몇 년 전 마케팅 커뮤니케이션 회사인 RR Donnelly는 인쇄 자료를 소비자와 기업에 배송하기 위해 물류 부서를 열었습니다. 일반적인 운영은 거의 일치했지만 날씨, 지리, 운전자 및 정치적 기후와 같은 변수로 인해 서비스에 추가 비용이 추가되었습니다. RR Donnelly가 찾은 솔루션은 기계 학습 및 분석 에서 파생되었습니다 . 이 개념은 일주일 동안의 운송 속도를 예측하는 데 도움이 되었으며 99%의 정확도를 달성했습니다. CIO인 Ken O'Brien은 “프로젝트는 1년도 채 되지 않아 수익을 올렸고 화물과 관련된 비즈니스는 여전히 성장하고 있습니다.

출처:- 구글 이미지

다음은 데이터 과학을 사용하여 비즈니스를 성장시킬 수 있는 7가지 방법입니다.

1. 과거 데이터 활용

기록 데이터를 통해 올바른 클라이언트와 연결할 수 있습니다. 고객의 과거 행동을 조사하고 예측 모델을 만들어 고객의 미래 행동을 파악할 수 있습니다.

기록 데이터를 활용하여 더 나은 결정과 조치를 배포할 수 있습니다. 과거에 취한 단계를 연구하여 단위에서 내린 결정의 결과를 이해하고 추정할 수 있습니다. 마찬가지로 과거 데이터를 활용하여 고객에게 가장 적합한 웹 구조를 파악하고 특정 고객에게 처방할 수 있는 항목도 결정할 수 있습니다.

2. 신규 개설

데이터 과학자는 조직의 현재 시스템과 프로세스를 분석하면서 보다 중요하고 체계적인 프로세스를 개발하는 방법을 찾습니다. 그들은 데이터에서 현재 박탈된 가치를 개선하기 위한 추가 방법과 알고리즘을 준비합니다. 이것은 발전을 주도하고 새로운 제품/서비스 개선을 허용하고 조직을 위한 새로운 기회를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 인지할 수 있는 증거로 더 나은 리더십

데이터 과학자는 직원의 분석 기술을 극대화하여 관리를 지원합니다. 그/그녀는 데이터를 수집하고 직원에게 제공하여 기업이 예리하고 날카로운 팀을 만들 수 있도록 합니다. 직원은 필요할 때마다 데이터를 사용하고 얻은 경험으로 더 많은 전환을 유도할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 양적 논증으로 입증된 결론에 도달할 수 있으므로 이상적이고 일관된 결과를 얻을 수 있는 기회가 늘어납니다.

4. 목표 시장의 특성을 신중하게 파악하십시오.

모든 조직은 고객에 대해 배우고 행동을 이해하는 데 도움이 되는 고객 데이터를 수집합니다. 이를 통해 고객이 찾고 있는 필수 요구 사항과 변화를 이해하고 청중의 편의에 따라 비즈니스 성장을 변경할 수 있습니다.

조직은 고객 데이터 세트와 상관 관계가 있는 다른 데이터 세트를 사용하여 비즈니스에 적합한 다양한 조합을 찾을 수 있습니다. 예를 들면: 어떤 연령대가 특정 제품에 매력을 느낀 다음 해당 연령대를 대상으로 하는 판촉 및 제안을 발표합니다.

5. 제품의 관련성을 높이기

이전에 논의한 바와 같이 과거 데이터가 포함된 데이터 과학은 귀사의 제품을 경쟁 제품과 비교하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 그들보다 한 발 앞서서 청중의 요구를 더 잘 이해할 수 있습니다. 분석과 결합된 데이터는 기업이 경쟁력을 유지하고 시장 동향과 변화를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 조직은 수요가 시작되거나 증가하기 전에 제품을 제공할 수 있습니다.

6. 적임자 모집

데이터 과학을 통해 기업은 중도 탈락할 가능성이 있는 후보자를 식별할 수 있으므로 신규 직원 교육 비용을 절감할 수 있습니다. 소셜 미디어, 구직 사이트 및 기업 데이터베이스에서 수집된 모든 데이터를 통해 기업은 데이터 과학 전략을 사용하여 가장 적합한 후보자를 찾을 수 있습니다. 이는 학계에서만 뛰어난 사람을 채용하는 것보다 기업이 자신의 사무실 문화에 맞는 지원자를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 방식으로 일하는 것은 기업이 적합한 후보자를 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

7. 데이터 기반 시스템 구축 지원

데이터 과학이 등장하면서 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되므로 고급 비즈니스 위험을 감수하는 것을 대체했습니다. 데이터 기반 환경을 구축하면 회사가 보다 체계적으로 나아갈 수 있습니다. 또한 논리적이고 정보에 입각한 의사 결정 프로세스를 공식화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학 팀뿐만 아니라 조직 전체가 실제로 데이터 전략을 따르는 것이 중요합니다. 직원이 서비스 기능을 이해하면 데이터 시스템과 데이터 기반 통찰력을 효과적으로 사용하여 비즈니스 과제에 집중할 수 있습니다.

결론

비즈니스 전반에 걸쳐 데이터 과학 절차를 실행하면 리더십, 채용, 준비, 광고를 개선하고 향상하는 데 도움이 되며 이는 시작에 불과합니다. 데이터 조회는 조직의 발전을 보장하는 잘 교육된 선택에 대한 정착을 촉진할 수 있습니다. 데이터 과학을 활용하려는 노력을 제쳐두고 실행 이면의 증거를 찾는 것은 각 비즈니스가 대부분 중요하게 여겨야 하는 도구입니다.