Go to content
data science

Co robi Data Scientist i 8 korzyści z Data Science dla firm

Gamitlab|14 lipca 2020

Big data nie byłyby nic warte, gdyby nie doświadczeni eksperci, którzy potrafią posłużyć się najnowocześniejszą technologią, aby wyciągnąć z danych użyteczne informacje. Dzisiaj coraz więcej firm otwiera swoje drzwi przed big data i pragnie wykorzystać leżący w tym obszarze potencjał. Sprawia to, że na wartości zyskują osoby pracujące jako data scientist, które wiedzą, jak pozyskać przydatne informacje z gigabajtów danych.

Analiza danych zdaje się niamal szturmem podbijać współczesne firmy. Według raportu McKinseya inicjatywy związane z big data w amerykańskim systemie opieki zdrowotnej mogą wpłynąć na zmniejszenie wydatków państwa na opiekę zdrowotną o 300 – 450 mld dolarów, czyli 12 – 17%. Z drugiej strony szacuje się, że błędne dane mogą kosztować USA nawet 3,1 bln dolarów rocznie.

Z dnia na dzień staje się coraz bardziej oczywiste, że w przetwarzaniu i analizie danych leży ogromny potencjał. Kadry kierownicze wiedzą już, że data science jest atrakcyjnym obszarem i że analitycy danych są niczym współcześni superbohaterowie. Wiele firm ciągle jednak nie jest świadomych, jaką dokładnie wartość może przynieść zatrudnienie eksperta ds. data science. Przyjrzyjmy się więc kilku korzyściom płynącym z data science.

Co robi data scientist?

Większość osób pracujących jako data scientist posiada kompetencje w zakresie statystyki, matematyki i informatyki. Ich niezwykle szeroki zakres obowiązków obejmuję m.in. eksplorację i wizualizację danych oraz zarządzanie informacją. Wiele osób na tym stanowisku często zajmowało się wcześniej projektowaniem infrastruktury IT, rozwiązaniami chmurowymi i hurtowniami danych.

Oto niektóre zalety płynące z wykorzystania data science w biznesie:

Zmniejszanie ryzyka i nadużyć finansowych. Data scientist jest w stanie zidentyfikować dane, które w jakiś sposób się wyróżniają. Wykorzystując różne metodologie, data scientist może stworzyć modele predykcyjne i użyć ich do stworzenia alarmów uruchamiających się od razu po wykryciu nieprawidłowości w danych.

Dostarczanie właściwych produktów. Jedną z zalet data science jest fakt, że firmy mogą dowiedzieć się, kiedy i gdzie ich produkty sprzedają się najlepiej. Może to pomóc dostarczać im właściwe produkty we właściwym czasie i wprowadzić nowe, które odpowiedzą na potrzeby klientów.

Spersonalizowane doświadczenie klienta. Jedną z najważniejszych korzyści płynących z data science jest wspomożenie zespołów sprzedażowych i marketingowych w zakresie lepszego poznania ich odbiorców. Dzięki szczegółowej wiedzy na temat potencjalnych klientów firma jest w stanie dostarczyć im najlepsze możliwe doświadczenia zakupowe.

Dlaczego data science? 8 korzyści, jakie data scientist może przynieść firmie

Data Scientist

1. Pomoc kadrze zarządzającej w podejmowaniu lepszych decyzji

Doświadczony data scientist często pełni rolę zaufanego doradcy i partnera strategicznego dla kadr kierowniczych, pomagając im maksymalizować ich możliwości analityczne. Wykorzystuje zgromadzone dane i specjalistyczne mierniki, aby przyspieszać i usprawniać procesy decyzyjne w firmie.

2. Ukierunkowanie działań na podstawie trendów, co pomaga definiować cele

Data scientist analizuje dane firmy, po czym rekomenduje podjęcie określonych działań, które pozytywnie wpłyną na jej wydajność, zaangażowanie klientów i ostatecznie rentowność.

3. Nakłanianie pracowników do wdrożenia najlepszych praktyk i skupienia na najważniejszych kwestiach

Jednym z obowiązków osoby pracującej jako data scientist jest zapewnienie, że pracownicy są zaznajomieni z wynikami analiz dotyczących produktów i usług firmy. Data scientist przekazuje pracownikom firmy kluczowe wnioski z analiz, aby mogli pracować efektywniej i być przygotowani na nadchodzące wyzwania biznesowe.

4. Identyfikowanie okazji

Podczas swojej interakcji z systemem analitycznym firmy data scientist kwestionuje obecne procesy i założenia, aby wprowadzić nowe metody i algorytmy analityczne. Ich praca wymaga nieustannego zwiększania wartości otrzymywanej z posiadanych danych.

5. Podejmowanie decyzji na podstawie wymiernych, opartych na danych dowodów

Dzięki data science gromadzenie i analiza danych z różnych źródeł pozwalają zminimalizować firmom podejmowane ryzyko. Data scientist tworzy z użyciem posiadanych danych modele, które symulują przebieg szeregu potencjalnych działań. W ten sposób firma może dowiedzieć się, która ze ścieżek przyniesie najlepsze rezultaty.

6. Testowanie podejmowanych decyzji

Połowa całej pracy firmy polega na podejmowaniu decyzji i wcielaniu ich w życie. Co jednak z drugą połową? Potrzebna jest wiedza o tym, jaki dokładnie wpływ na funkcjonowanie firmy miały wprowadzone zmiany. Pomocą w tym względzie może służyć data scientist. Opłaca się zatrudniać kogoś, kto jest w stanie dokonać pomiaru  kluczowych wskaźników dotyczących skuteczności wprowadzanych zmian.

7. Identyfikacja grupy docelowej

Począwszy od Google Analytics, na badaniach konsumenckich kończąc, większość firm korzysta z przynajmniej jednego źródła gromadzenia informacji o konsumentach. Jednak jeśli dane nie są zbierane we właściwy sposób, np. z pominięciem informacji dotyczących demografii, mogą być nieprzydatne. Zaletą data science jest możliwość przekształcenia tych niedoskonałych danych w wartościowe źródło informacji o klientach, m.in. przy pomocy obserwacji statystycznej.

Data scientist może pomóc precyzyjnie zidentyfikować kluczowe grupy potencjalnych klientów dzięki szczegółowej analizie różnych źródeł danych. Dzięki tej wiedzy firmy są w stanie dostosować swoje produkty i usługi do różnych grup klientów, zwiększając tym samym rentowność.

8. Pozyskiwanie właściwych pracowników dla firmy

Ciągłe przeglądanie CV kandydatów to dla rekruterów codzienny obowiązek, jednak dzięki big data ta sytuacja powoli ulega zmianie. Dzięki ogromnej ilości informacji dotyczących potencjalnych pracowników, które można znaleźć w mediach społecznościowych, korporacyjnych bazach danych i na stronach z ogłoszeniami o pracę specjaliści ds. data science mogą dokonywać analiz, które pomogą wskazać właściwych kandydatów na stanowiska w firmie.  Dzięki pozyskiwaniu i przetwarzaniu znacznych ilości danych data scientist może pomóc rekruterom w Twojej firmie dokonywać szybszej i dokładniejszej selekcji.

Podsumowanie

Data science może przynieść wartość każdej firmie, która wie, jak dobrze wykorzystać dostępne dane. Statystyki, spostrzeżenia dotyczące przepływu informacji w firmie, pomoc w procesie rekrutacji i podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych przez kierownictwo… To wszystko sprawia, że data science przynosi realną wartość firmom, niezależnie od sektora działalności.

Jeśli interesuje Cię rozwój kariery w kierunku big data, polecamy oferowane przez nas kursy. Otrzymasz dostęp do zajęć na żywo online z ekspertami, materiałów audiowizualnych do samodzielnej nauki, próbnych testów i projektów do wykonania.

Na podstawie artykułu “Why Data Science Matters And How It Powers Business Value” autorstwa Avantiki Monnappy

Autorka

Avantika Monnappa

Ekspert w zakresie marketingu internetowego i sprzedaży. Jej obszary zainteresowań to zarządzanie projektami, data science i marketing internetowy.

Przyspiesz karierę i już dziś zapisz się na szkolenie Data Science.

Autor