Что такое наука о данных?
Наука о данных — это изучение получения значимой информации из данных для принятия бизнес-решений, стратегического планирования и других целей с использованием передовых аналитических методов и научных принципов. В настоящее время предприятия нуждаются в этом все больше и больше: помимо других преимуществ, идеи, которые дает наука о данных, помогают фирмам повышать операционную эффективность, находить новые перспективы для бизнеса и оптимизировать инициативы в области маркетинга и продаж. В конечном итоге они могут привести к конкурентному преимуществу над конкурентами в бизнесе.
5 бизнес-приложений для науки о данных
- Познакомьтесь со своими клиентами.
Данные о ваших клиентах могут многое рассказать об их поведении, демографических данных, увлечениях, стремлениях и других факторах. Фундаментальное понимание науки о данных может помочь разобраться в огромном количестве источников потребительских данных.
Каждый раз, когда потребитель посещает ваш веб-сайт или физический магазин, добавляет что-либо в свою корзину, совершает покупку, читает электронное письмо или взаимодействует с публикацией в социальной сети, вы можете собирать информацию о нем. Обработка данных — это процесс интеграции данных после того, как вы дважды проверили точность данных из каждого источника. Одним из примеров этого является сопоставление адреса электронной почты клиента с данными его кредитной карты, идентификаторами социальных сетей и идентификаторами транзакций. Объединение данных позволит вам сделать выводы об их поведении и выявить тенденции.
Вы можете убедиться, что ваш продукт удовлетворяет их потребности, а ваши усилия по маркетингу и продажам увенчались успехом, зная, кто ваши клиенты и что их мотивирует. Наличие надежных данных о потребителях может помочь в перенацеливании кампаний, создании персонализированного опыта для конкретных пользователей и улучшении пользовательского опыта вашего веб-сайта и продуктов.
2. Оптимизация производства
Выявление неэффективности производственных процессов — еще одно бизнес-приложение науки о данных. Производственные машины собирают большое количество данных о производственном процессе. Когда объем собранных данных слишком велик, чтобы человек мог оценить его вручную, можно создать алгоритм для быстрой и точной очистки, сортировки и интерпретации данных, чтобы получить представление.
Программа машинного обучения под названием Golden Run, разработанная компанией Oden Technologies, занимающейся промышленной автоматизацией, собирает производственные данные, определяет периоды пиковой производительности и предлагает предложения по моделированию этих периодов пиковой производительности. Лучшие предложения по улучшению делаются по мере того, как алгоритм собирает больше данных. Компании могут сократить расходы и увеличить производительность, используя науку о данных, чтобы стать более эффективными. Дополнительную информацию о машинном обучении и связанных с ним алгоритмах см. в курсе машинного обучения в Канаде.
3. Повышенная безопасность
Науку о данных также можно использовать для усиления безопасности предприятия и защиты конфиденциальных данных. Например, банки используют сложные алгоритмы машинного обучения для обнаружения мошенничества на основе отклонений от обычных финансовых действий пользователя. Из-за огромного количества данных, создаваемых каждый день, эти алгоритмы могут обнаруживать мошенничество быстрее и точнее, чем люди.
Даже если вы не работаете в банке, алгоритмы могут использоваться для шифрования конфиденциальных данных и их защиты. Понимание конфиденциальности данных может помочь вашему бизнесу предотвратить неправомерное использование или раскрытие конфиденциальной информации о клиентах, такой как номера кредитных карт, медицинские данные, номера социального страхования и контактную информацию.
4. Связь с внутренними финансами
Финансовый отдел вашей компании может использовать науку о данных для создания отчетов и прогнозов, а также для анализа финансовых тенденций. Финансовые аналитики могут обнаружить тенденции финансового роста или сокращения путем ручного или алгоритмического анализа данных о денежных потоках, активах и долгах компании.
Прогнозный анализ может использоваться, например, финансовым аналитиком, которому необходимо прогнозировать доход. Для этого умножьте ожидаемое количество единиц товара, проданных за это время, на прогнозируемую среднюю цену продажи за единицу для предстоящих интервалов. Среднюю цену продажи и ожидаемое количество проданных единиц можно спрогнозировать, используя предыдущие данные о компании и отрасли, которые были проверены, очищены и структурированы. Это хорошая иллюстрация науки о данных.
5. Прогнозировать рыночные тенденции в будущем
Собирая и изучая данные в более широком масштабе, вы можете выявить новые закономерности в своем секторе. Можно определить, какие продукты интересуют потребителей, на основе их покупок, знаменитостей, влиятельных лиц и запросов поисковых систем.
Например, для того, чтобы обновить свой гардероб экологически чистым способом, набирает популярность переработка одежды. Согласно опросу Nielson, 81% потребителей считают, что фирмы должны способствовать улучшению состояния окружающей среды. ng Worn Wear, веб-сайт, который позволяет пользователям перерабатывать бывшую в употреблении одежду Patagonia. Если вы будете в курсе поведения вашего целевого рынка, вы сможете принимать бизнес-решения, которые поставят вас на первое место. Вы стремитесь к науке о данных и хотите сменить карьеру? С лучшим курсом по науке о данных в Канаде вы можете освоить множество навыков, необходимых для того, чтобы стать компетентным специалистом по данным и работать в компаниях MAANG.
