Nauka o danych i jak pomaga rozwijać się firmom

„Od zarania cywilizacji do 2003 roku powstało 5 eksabajtów informacji, ale teraz tyle informacji jest tworzonych co 2 dni . ” – Eric Schmidt, były dyrektor generalny Google.

Organizacje wykorzystują te informacje za pośrednictwem badaczy informacji, tj. specjalistów od danych, którzy odkrywają możliwości rozwoju organizacji z ogromnych baz danych, ujawniając informacje, takie jak wzorce, korelacje, trendy rynkowe i preferencje klientów.

Domeny w różnych branżach chwalą analitykę danych za odkrywane przez nią spostrzeżenia biznesowe. Wykorzystanie danych online wzrosło i zapoczątkowało fazę, w której wszystkie nasze podstawowe ćwiczenia są wykonywane w sieci - od zamawiania jedzenia i zakupów po dane biznesowe i klienta. Data Science to dziedzina, która może umożliwić organizacjom ujawnienie ważnych danych biznesowych, takich jak zrozumienie rynku i konkurencji, i skierowanie ich na właściwe tory.

Pomyśl o tym w ten sposób: jesteś pierwszym użytkownikiem serwisu Netflix i po pomyślnym zalogowaniu otrzymujesz listę polecanych filmów, programów telewizyjnych, filmów dokumentalnych itp. Skąd Netflix wie, co chcesz obejrzeć? W tym miejscu pojawia się nauka o danych. Zanurzmy się więc w to po omówieniu podstaw.

Data Science – o co w tym wszystkim chodzi?

Data Science to metodologia progresywnie wybiegająca w przyszłość. Jest to ścieżka eksploracyjna, która skupia się na analizie informacji przeszłych lub aktualnych. Analiza ta umożliwiła jej przewidzenie przyszłych wyników dzięki podejściu opartemu na świadomych wyborach. Data Science zajmuje się otwartymi pytaniami dotyczącymi „co”, „jak” i „dlaczego” informacji. Jest to proces obejmujący statystyki, wizualizację, głębokie uczenie i uczenie maszynowe.

Data Science to zrozumienie, skąd dane są zbierane, co pokazują i jak można je przekształcić w coś wartościowego. Identyfikuje wzorce z ogromnych stosów ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych dla firmy. Wykorzystuje logiczne strategie, procedury, obliczenia i struktury do oddzielania informacji od danych. Wykorzystywanie tych danych do dokonywania rzeczywistych wyborów jest kluczową praktyką dla każdej firmy.

Źródło

Przyjrzyjmy się cyklowi życia nauki o danych:

1. Uzyskiwanie i rozumienie danych

Przed rozpoczęciem projektu konieczne jest zrozumienie jego podstawowych wymagań, priorytetów i budżetu. Należy również wziąć pod uwagę inne specyfikacje, w tym wymagane zasoby, technologię i dane dla projektu.

2. Przetwarzanie danych

Dane nigdy nie są czyste. Dlatego kolejnym krokiem po uzyskaniu danych jest wydobycie z nich przydatnych i ważnych informacji. Oto jak możesz to zrobić:

• • • Czyszczenie danych: Poprawianie sprzecznych informacji poprzez zaokrąglanie brakującej jakości danych i odejmowanie zaszumionych danych.
    • Transformacja danych: Obejmuje standaryzację, transformację i łączenie danych metodą ETL (metoda Extract, Transform i Load).
    • Redukcja danych: Korzystanie z różnych metodologii w celu zmniejszenia rozmiaru danych poprzez usunięcie wartości odstających, ale utrzymanie spójnego wyniku.
    • Integracja danych: Rozstrzyganie konfliktów w danych i dbanie o ewentualne redundancje.

3. Modelowanie i planowanie

Po zrozumieniu i oczyszczeniu danych, autentyczne dane są wybierane poprzez zredukowanie wymiarów do cech wymaganych do modelowania. Następnie należy określić relacje między zmiennymi wybranych danych i ustalić podstawę algorytmu.

4. Interpretacja danych

Po modelowaniu danych są one interpretowane przez naukowców zajmujących się danymi, którzy następnie odkrywają sposoby wykorzystania tych danych do uzyskania ważnych informacji. Dzięki analizie predykcyjnej i nakazowej wyniki są utrzymywane w oparciu o motywację biznesową, aby pokazać praktyczne spostrzeżenia, a następnie przedstawić raporty końcowe, kodeksy i instruktaże. To przynosi korzyści poprzez zbadanie, w jaki sposób możemy powtórzyć lub uzyskać pozytywną odpowiedź i zostać uratowanym przed negatywną.

5. Informowanie o wynikach

Umiejętności techniczne nie są tutaj jedynym wymogiem, ponieważ Twoje odkrycia zostaną zaprezentowane osobom o mniejszej wiedzy technicznej. Twoje dane muszą być prezentowane w taki sposób, aby odbiorcy mogli je w pełni zrozumieć.

6. Podejmowanie decyzji

W tej fazie decyzje biznesowe są podejmowane na podstawie najnowszych ustaleń i tego, czy potrzebne są dodatkowe informacje, czy nie.

Jak Data Science może pomóc w rozwoju Twojej firmy?

Usystematyzowane podejście naukowe, które podejmuje decyzje poparte danymi, liczbami, faktami, statystykami i wieloma algorytmami, może zapewnić rozsądne i logiczne rozwiązania. Nauka o danych to strategiczny proces, który jest korzystny dla każdego modelu biznesowego. Nie tylko pomaga w procesie podejmowania decyzji, ale także czyni go bardziej wydajnym.

Kilka lat temu RR Donnelly, firma zajmująca się komunikacją marketingową, otworzyła dział logistyki w celu wysyłki materiałów drukowanych do konsumentów i przedsiębiorstw. Ogólna operacja była w dużym stopniu wyrównana, jednak zmienne, takie jak pogoda, geografia, kierowcy i klimat polityczny, zwiększały koszty usług. Rozwiązanie, które znalazł RR Donnelly, wywodzi się z uczenia maszynowego i analityki. Ta koncepcja pomogła w przewidywaniu stawek transportowych na tydzień i osiągnęła 99% dokładności. „Projekt zwrócił się w niecały rok i nadal obserwujemy wzrost w tej branży związanej z frachtem”, mówi Ken O'Brien, CIO.

Źródło: - Obraz Google

Oto 7 sposobów wykorzystania analityki danych do rozwoju firmy:

1. Wykorzystanie danych historycznych

Dane historyczne mogą zagwarantować, że połączysz się z właściwymi klientami. Możesz sprawdzać przeszłe zachowanie swoich klientów i tworzyć modele predykcyjne, aby określić ich przyszłe działania.

Możesz wykorzystać dane historyczne do wdrażania lepszych decyzji i działań. Możesz zrozumieć i oszacować wynik decyzji podjętej przez jednostkę, studiując kroki podjęte w przeszłości. Podobnie, możesz wykorzystać swoje dane historyczne, aby dowiedzieć się, która struktura sieci najlepiej służy Twoim klientom, a także określić pozycje, które możesz przepisać niektórym klientom.

2. Tworzenie nowych otwarć

Analitycy danych, analizując obecne systemy i procesy organizacji, szukają sposobów na opracowanie bardziej znaczącego i systematycznego procesu. Przygotowują dodatkowe metody i algorytmy mające na celu poprawę aktualnie pozbawionej wartości z danych. Może to napędzać postęp i umożliwiać ulepszanie nowych produktów/usług oraz pomagać w odkrywaniu nowych możliwości dla Twojej organizacji.

3. Lepsze przywództwo z widocznymi dowodami

Data scientist pomaga kierownictwu, maksymalizując umiejętności analityczne personelu. Zbiera dane i przekazuje je pracownikom, dzięki czemu firmy mogą tworzyć zgrany i zgrabny zespół. Pracownicy mogą korzystać z danych w razie potrzeby i uzyskiwać więcej konwersji dzięki zdobytemu doświadczeniu. Może to pomóc organizacjom w wyciągnięciu wniosków popartych argumentami ilościowymi, zwiększając tym samym szansę na uzyskanie idealnych i bardziej spójnych wyników.

4. Ostrożnie scharakteryzuj swój obiektywny rynek

Każda organizacja gromadzi dane klientów, które mogą pomóc im poznać ich odbiorców i zrozumieć ich zachowanie. Umożliwi to zrozumienie podstawowych potrzeb i zmian, których poszukuje klient, oraz zmianę rozwoju firmy zgodnie z wygodą odbiorców.

Organizacje mogą używać innych zestawów danych w korelacji z zestawami danych klientów, aby znaleźć różne kombinacje, które sprawdzają się w ich firmie. Na przykład: która grupa wiekowa jest przyciągana do konkretnego produktu, a następnie udostępniaj promocje i oferty skierowane do tej grupy wiekowej.

5. Zwiększanie adekwatności produktu

Jak wspomniano wcześniej, analiza danych z danymi historycznymi może pomóc w porównaniu Twoich produktów z produktami konkurencji. W ten sposób możesz wyprzedzić ich o krok i lepiej zrozumieć potrzeby swoich odbiorców. Dane w połączeniu z analityką pomagają firmom zachować konkurencyjność oraz zrozumieć trendy i zmiany rynkowe. Pomaga to organizacjom dostarczać produkty, zanim popyt zacznie się lub wzrośnie.

6. Rekrutacja odpowiedniego talentu

Analiza danych umożliwia firmom identyfikację kandydatów, którzy prawdopodobnie zrezygnują, co może obniżyć koszty szkolenia nowego pracownika. Mając wszystkie dane zebrane w mediach społecznościowych, witrynach poszukiwania pracy i korporacyjnych bazach danych, firmy mogą wykorzystywać strategie analizy danych, aby znaleźć najbardziej odpowiedniego kandydata. Może to pomóc firmom wybrać kandydata, który będzie pasował do ich kultury biurowej, zamiast zatrudniać kogoś, kto wyróżnia się tylko w środowisku akademickim. Taka praca może pomóc firmom wybrać odpowiedniego kandydata.

7. Pomaga w tworzeniu systemu opartego na danych

Wraz z pojawieniem się nauki o danych, zastąpił ona podejmowanie wysokiego ryzyka biznesowego, ponieważ pomaga w podejmowaniu świadomych decyzji. Stworzenie środowiska opartego na danych pomaga firmie iść do przodu w bardziej systematyczny sposób. Ponadto pomaga im również sformułować logiczny i świadomy proces podejmowania decyzji.

Nie tylko zespół zajmujący się analizą danych, ale także cała organizacja, naprawdę musi przestrzegać strategii dotyczących danych. Gdy pracownicy zrozumieją możliwości usługi, mogą skoncentrować się na wyzwaniach biznesowych dzięki efektywnemu wykorzystaniu systemów danych i analiz opartych na danych.

Wniosek

Wykonywanie procedur analizy danych w całej firmie pomaga w ulepszaniu i wzmacnianiu przywództwa, rekrutacji, przygotowań, reklam, a to dopiero początek. Pozyskiwanie danych może skłonić do podjęcia dobrze wykształconych wyborów, które zapewnią rozwój Twojej organizacji. Odłożenie na bok wysiłków związanych z wykorzystaniem nauki o danych i znalezieniem dowodu na wykonanie jest instrumentem, który każda firma powinna w większości uznać za ważny.