И как студенты, изучающие науку о данных, могут помочь им начать работу
Как и в жизни, в бизнесе мы также должны быть гибкими. Эта гибкость особенно актуальна для малого, среднего и начинающего бизнеса. Но трудно быть гибким, когда кажется, что технология готова нарушить каждый наш бизнес-шаг. Когда клиенты повышают свои ожидания, а конкуренция угрожает удовлетворить их там, где они есть.
Как специалист по данным, по моему опыту, с такими угрозами лучше всего бороться с помощью инструментов данных и аналитики.
Но как мы можем помочь малым и средним предприятиям (SMB) обеспечить большую гибкость при работе с данными и аналитикой? Как мы можем гарантировать, что они настроятся на будущее и готовы к тому, чтобы их бизнес превратился в бизнес, подкованный в науке о данных?
Все начинается с данных в основе. Так же, как каждый хороший проект по науке о данных требует сбора и обработки данных, бизнес требует стратегии работы с данными.
Но стратегии работы с данными не обязательно начинать со сложного хранилища или дорогих хранилищ данных. Наоборот, на самом деле. Наиболее важным аспектом хорошей стратегии обработки данных является постоянство. Найдите способ последовательно хранить информацию, которая важна для вашего бизнеса.
И согласованность поддерживается лучше, когда данные можно собирать и хранить автоматически, но даже ручные процессы с некоторой дисциплиной также могут быть отличными источниками стратегий сбора данных. Пока они последовательны.
Напомним, вот список нескольких идей для создания основы стратегии данных, которой могут воспользоваться даже малые предприятия:
1. Источники данных
а. Электронная почта. Электронная почта — отличный способ собирать и хранить информацию для последующего использования. Я использую Google Alerts, чтобы доставлять информацию в свой почтовый ящик, но электронная почта также может использоваться для сбора информации о клиенте, документов или другой важной бизнес-информации.
б. Интернет: В открытом Интернете есть множество сайтов, которые содержат ценную информацию для вашего бизнеса. Хитрость заключается в эффективном извлечении необходимой информации, но сначала вам нужно определить, какие сайты релевантны. Сбор списка соответствующих сайтов может начать этот процесс.
в. Файловые системы. Все предприятия имеют дело с хранением информации в файловых системах. Определите типы данных, которые вы часто сохраняете в этих файловых системах, разработайте какой-нибудь согласованный способ их организации (даже если это означает их копирование и вставку в более чем одно место) и будьте терпеливы, поскольку их количество увеличивается, чтобы стать потенциальный источник для использования с будущим проектированием, аналитикой и наукой о данных.
2. Инжиниринг
а. Как только данные будут сохранены в достаточном объеме, их необходимо спроектировать, чтобы начать создавать структуру, которая имеет смысл для вашего бизнеса.
б. Именно здесь собранные данные становятся потенциально мощными источниками для будущей аналитики, и эта аналитика поначалу не должна быть сложной. Например, простое перечисление имен и пола клиентов, которые покупают разные товары, может дать вам информацию о том, предпочитают ли мужчины или женщины один товар другому. Такое понимание может привести к более тонкой маркетинговой стратегии в будущем.
в. Здесь также могут начать оказывать влияние инструменты науки о данных. Наука о данных дает возможность получить еще больше информации из неструктурированных источников, которые могут иметь значительную ценность для бизнеса.
По мере того, как вы будете рассматривать свою роль в качестве студента, изучающего науку о данных, начните понимать, как последовательная стратегия работы с данными может заложить основу для большей гибкости бизнеса в будущем.
Хотите узнать о науке о данных, карьерном росте, жизни или неправильных бизнес-решениях? Подпишитесь на мою рассылку здесь и получите ссылку на мою бесплатную электронную книгу.
