В то время, когда каждый человек на планете ежесекундно генерирует 1,7 гигабайта данных, знание того, как просеивать данные и структурировать их, понимать и отображать значимым образом, имеет решающее значение.
Этот огромный объем данных, получивший название “большие данные”, привел к резкому росту спроса на специалистов по обработке данных. По прогнозам Бюро статистики труда США, занятость специалистов по обработке данных вырастет на 15% к 2029 году, что значительно выше среднего показателя в 4% для всех профессий. Однако для того, чтобы стать специалистом по обработке данных, не обязательно использовать потенциал больших данных.
Любой, у кого есть доступ к данным, может извлечь из этого пользу. Наука о данных используется для изучения привычек и процессов людей. Кроме того, она создает алгоритмы, которые быстро и эффективно обрабатывают огромные объемы данных. Кроме того, это повышает безопасность и приватность конфиденциальных данных. И последнее, но не менее важное: это помогает принимать решения на основе данных.
Знание того, как понимать данные, языка, используемого для их обработки, и того, как использовать их для создания положительного влияния. Эти три навыка могут оказаться жизненно важными для вашей работы в современной корпоративной среде. Вот краткое изложение того, что такое наука о данных и как она может помочь вашей компании.
Что такое наука о данных?
Процесс создания, очистки и упорядочивания наборов данных с целью оценки и извлечения значимости известен как наука о данных. Многие люди изучают науку о данных на курсе науки о данных в Малайзии. Его не следует путать с аналитикой данных, которая представляет собой процесс анализа и интерпретации информации. Оба этих метода полезны на рабочем месте и имеют много общего.
Наука о данных требует, чтобы вы:
Стройте теории.
Экспериментируйте, чтобы получить информацию.
Проверьте качество данных.
Наборы данных должны быть очищены и оптимизированы.
Подготовьте данные для анализа, организовав и структурировав их.
Для сбора и анализа огромных объемов данных специалисты по обработке данных часто создают алгоритмы на языках программирования, таких как SQL и R. Алгоритмы, хорошо разработанные и тщательно проверенные, могут обнаруживать факты или тенденции, которые люди упускают из виду. Они также могут значительно ускорить операции по сбору и анализу данных.
Например, алгоритм Массачусетского технологического института может обнаруживать изменения на медицинских 3D-снимках, таких как МРТ, в 1000 раз быстрее, чем человек. Врачи могут реагировать на серьезные заболевания, обнаруженные при сканировании, и, возможно, спасать жизни пациентов благодаря сэкономленному времени.
Профессор Дастин Тингли подчеркивает актуальность как человеческой, так и машинной сторон науки о данных в своем гарвардском онлайн-курсе «Принципы науки о данных».
Тингли отмечает: “С этим новым миром возможностей возрастает потребность в критическом мышлении”. “Ни одно из этих, казалось бы, диковинных приложений машинного обучения не было бы жизнеспособным без человеческого мышления и контроля на протяжении всего процесса”.
Вот пять инструментов науки о данных, которые следует использовать в вашей компании, если вы хотите разобраться в больших данных и использовать их для достижения эффекта.
5 БИЗНЕС-ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ НАУКИ О ДАННЫХ
1. Познакомьтесь со своими клиентами.
Данные о ваших клиентах могут содержать много информации об их поведении, демографии, интересах, стремлениях и многом другом. При таком количестве возможных источников данных о потребителях базовое понимание науки о данных может помочь разобраться в этом.
Например, вы можете собирать информацию о клиенте каждый раз, когда он посещает ваш веб-сайт или физический магазин, добавляет товар в корзину, совершает покупку, читает электронное письмо или взаимодействует с публикацией в социальной сети. После того как вы дважды проверите правильность данных из каждого источника, вам нужно будет интегрировать их в процесс, известный как обработка данных. Сопоставление адреса электронной почты клиента с информацией о его кредитной карте, дескрипторами в социальных сетях и идентификаторами транзакций является одним из примеров этого. Вы можете делать выводы и обнаруживать тенденции в их поведении, комбинируя полученные данные.
Понимание того, кто ваши потребители и что ими движет, может помочь вам гарантировать, что ваш продукт удовлетворяет их потребности и что ваши маркетинговые мероприятия эффективны. Инициативы по ретаргетингу, индивидуальные настройки для отдельных пользователей и улучшения пользовательского опыта вашего веб-сайта и продукта — все это может принести пользу от наличия и понимания достоверных данных о потребителях.
2. Повысьте свою безопасность
Вы также можете использовать data science для повышения безопасности вашей компании и защиты критически важных данных. Банки, например, внедряют сложные алгоритмы машинного обучения для обнаружения мошенничества на основе обычного финансового поведения пользователя. Из-за огромного объема 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 конфиденциальной информации. Изучение вопросов конфиденциальности данных может помочь вашей организации избежать неправильного использования или обмена конфиденциальной информацией от потребителей, такой как номера кредитных карт, медицинские записи, номера социального страхования и контактная информация.
В книге “Принципы науки о данных” Тингли пишет: «По мере того, как бизнес становится все более ориентированным на данные, требования к этичному управлению индивидуальными данными становятся не менее важными».
Компании могут приблизиться к большей степени безопасности и этичного использования данных, объединив алгоритмы и человеческое суждение.
3. Необходимо знать о внутренних финансах.
Финансовый персонал вашей компании может использовать науку о данных для разработки отчетов, прогнозов и оценки финансовых моделей. Финансовые аналитики могут анализировать данные о денежных потоках, активах и долгах компании. Это позволяет определять тенденции финансового роста или сокращения либо вручную, либо алгоритмически.
Например, если вы финансовый аналитик и вам нужно спрогнозировать доход, вы можете использовать прогнозный анализ. Это повлечет за собой умножение расчетной средней цены продажи за единицу в будущих периодах на ожидаемое количество единиц, проданных за это время. Поиск тенденций в исторических бизнес- и отраслевых данных, которые должны быть сертифицированы, очищены и отформатированы, может быть использован для прогнозирования как средней цены продажи, так и прогнозируемого количества проданных единиц. Это хороший пример науки о данных в действии.
Анализ управления рисками также может быть использован для определения того, оправдывают ли конкретные действия компании те риски, которые они могут повлечь за собой. Каждая из этих финансовых оценок может предоставить полезную информацию и помочь вам принимать более эффективные решения для компании.
4. Оптимизируйте производственный процесс
Выявление неэффективности производственных процессов — это еще один подход к применению науки о данных в бизнесе. Производственное оборудование собирает большие объемы данных о производственных операциях. Когда объем данных слишком велик, чтобы человек мог оценить их вручную. Алгоритм может использоваться для быстрой и правильной очистки, фильтрации и анализа данных для получения информации.
Например, компания Oden Technologies, занимающаяся промышленной автоматизацией. Она разработала Golden Run, инструмент машинного обучения, который анализирует заводские данные, определяет периоды оптимальной эффективности и дает рекомендации по повторению этого условия. По мере сбора большего количества данных система дает лучшие рекомендации по улучшению.
Компании могут сократить расходы и генерировать больше товаров, внедряя науку о данных, чтобы стать более эффективными.
5. Прогнозируйте тенденции рынка в будущем
Вы можете определить развивающиеся тенденции в вашей отрасли, собирая и анализируя данные в большем масштабе. Данные о покупках, знаменитостях и влиятельных лицах, а также запросы поисковых систем могут использоваться для выяснения того, что ищут потребители.
Переработка одежды, например, становится все более популярным экологически чистым методом обновления гардероба. Согласно исследованию Nielson, 81 процент потребителей считают, что предприятия должны помогать в улучшении состояния окружающей среды. Patagonia, которая использует переработанный пластик из полиэстера с 1993 года. Она поддержала эту новую тенденцию, разработав поношенную одежду. Это веб-сайт, посвященный оказанию помощи покупателям в утилизации поношенных изделий Patagonia.
Вы можете принимать бизнес-решения, которые позволят вам быть на шаг впереди, оставаясь в курсе привычек вашего целевого рынка.