چرا علم داده کاوی مهم است و چگونه متخصص داده کاوی به کسب و کار ارزش می دهد؟

متخصص داده کاوی چه می کند؟ چرا علم داده کاوی مهم است؟ 8 روشی که یک متخصص داده کاوی می تواند به کسب و کارها ارزش بدهد را در این مقاله با هم بررسی خواهیم کرد.

سال گذشته، مک‌کینزی تخمین زد که طرح‌های کلان داده در سیستم مراقبت‌های بهداشتی آمریکا «می‌تواند 300 تا 450 میلیارد دلار کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی یا 12 تا 17 درصد از 2.6 تریلیون دلار هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی ایالات متحده را به همراه داشته باشد».

مقدمه

بدون تخصص افراد حرفه ای که فناوری پیشرفته را به بینش های عملی تبدیل می کنند، داده های بزرگ به هیچ دردی نمی خورند. امروزه، سازمان‌های بیشتری درهای کسب و کار خود را به روی داده‌های بزرگ و قدرت آن را باز می‌کنند. ارزش متخصص داده کاوی اینجاست که می‌داند چگونه بینش‌های عملی را از گیگابایت ها داده به دست آورد.

این یک حقیقت جهانی است که کسب و کارهای مدرن مملو از داده ها هستند. از سوی دیگر، تخمین زده می شود که داده های بد سالانه حدود 3.1 تریلیون دلار برای آمریکا هزینه داشته باشد.

روز به روز بیشتر مشخص می شود که پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها ارزش زیادی دارد و اینجاست که یک متخصص داده کاوی در کانون توجه قرار می گیرد. مدیران مدرن در مورد اینکه چرا علم داده کاوی یک صنعت جذاب است و چگونه متخصصان داده کاوی مانند ابرقهرمانان امروزی هستند زیاد شنیده اند، اما بیشتر آنها هنوز از ارزشی که یک متخصص داده کاوی در یک سازمان دارد بی اطلاع هستند. بیایید نگاهی به مزایای علم داده کاوی بیندازیم.

در این مقاله ما در مورد روش هایی صحبت خواهیم کرد که یک متخصص داده کاوی می تواند به کسب و کار ارزش بدهد:

• توانمندسازی مدیریت و کارکنان برای تصمیم گیری بهتر
• هدایت اقدامات بر اساس ترندها – که به نوبه خود به تعریف اهداف کمک می کند
• به چالش کشیدن کارکنان برای اتخاذ بهترین شیوه ها و تمرکز بر مسائل مهم
• شناسایی فرصت ها
• تصمیم گیری با شواهد قابل سنجش و داده محور
• آزمایش تصمیمات
• شناسایی و اصلاح مخاطبان هدف
• جذب استعدادهای مناسب برای سازمان

وظایف متخصص داده کاوی چیست؟

اکثر متخصصان داده کاوی در صنعت تخصص دارند و در آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر آموزش دیده اند. تجربه آنها افق وسیعی است که به تجسم داده، داده کاوی و مدیریت اطلاعات نیز گسترش می یابد. داشتن تجربه قبلی در طراحی زیرساخت، محاسبات ابری و انبار داده برای آنها نسبتاً معمول است.

• تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی الگوها و روندها
• تجزیه و تحلیل داده ها برای یافتن پاسخ ها و فرصت ها
• شناسایی مسائل با تجزیه و تحلیل داده که بیشترین فرصت ها را به کسب و کارها ارائه می دهد
• انتخاب متغیرها و مجموعه داده های مناسب
• گردآوری مجموعه‌های عظیم داده، چه ساختاریافته و چه بدون ساختار، از منابع متعدد، با پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها، دقیق، کامل و سازگار
• ایجاد و استفاده از مدل ها و تکنیک ها برای استخراج مجموعه داده های بزرگ
• ارائه یافته ها به صورت تصویری و روش های دیگر به ذینفعان

مزایای داده کاوی

در اینجا برخی از مزایای علم داده کاوی در تجارت و کسب و کار را بازگو می کنیم:

کاهش ریسک و تقلب

متخصصان داده کا.ی برای شناسایی داده هایی که به نوعی برجسته هستند آموزش دیده اند. آنها روش‌های آماری، شبکه، مسیر و داده‌های بزرگ را برای مدل‌های تمایل به تقلب پیش‌بینی‌کننده ایجاد می‌کنند و از آن‌ها برای ایجاد هشدارهایی استفاده می‌کنند که به اطمینان از پاسخ‌های به موقع در هنگام شناسایی داده‌های غیرعادی کمک می‌کند.

ارائه محصولات مرتبط

ارائه محصولات مرتبط یکی دیگر از مزایای علم داده کا.ی این است که سازمان ها می توانند زمان و مکان فروش محصولاتشان را پیدا کنند. این می تواند به ارائه محصولات مناسب در زمان مناسب کمک کند و می تواند به شرکت ها کمک کند تا محصولات جدیدی را برای رفع نیازهای مشتریان خود توسعه دهند.

تجربیات مشتری شخصی

یکی از مهم‌ترین مزایای علم داده کاوی، توانایی تیم‌های فروش و بازاریابی برای درک مخاطبان خود در سطح بسیار دقیق است. با این دانش، یک سازمان می تواند بهترین تجربیات ممکن را برای مشتری ایجاد کند.

چرا علم داده کاوی ؟ 8 روشی که یک متخصص داده کاوی می تواند به کسب و کار ارزش بدهد.

1. توانمندسازی مدیریت و کارکنان برای تصمیم گیری بهتر

یک متخصص داده کاوی باتجربه احتمالاً با اطمینان از اینکه کارکنان توانایی‌های تحلیلی خود را به حداکثر می‌رسانند، یک مشاور قابل اعتماد و شریک استراتژیک برای مدیریت ارشد سازمان خواهد بود. یک متخصص داده کاوی، ارزش داده‌های موسسه را برای تسهیل فرآیندهای تصمیم‌گیری بهبودیافته در کل سازمان، از طریق اندازه‌گیری، ردیابی و ثبت معیارهای عملکرد و سایر اطلاعات، به اشتراک می‌گذارد و نشان می‌دهد.

2. هدایت اقدامات بر اساس روندها که به نوبه خود به تعریف اهداف کمک می کند.

یک متخصص داده کاوی، داده های سازمان را بررسی و کاوش می کند، پس از آن اقدامات خاصی را توصیه و تجویز می کند که به بهبود عملکرد مؤسسه، جذب بهتر مشتریان و در نهایت افزایش سودآوری کمک می کند.

3. به چالش کشیدن کارکنان برای اتخاذ بهترین شیوه ها و تمرکز بر مسائل مهم

یکی از مسئولیت های یک متخصص داده کاوی این است که اطمینان حاصل کند که کارکنان با محصول تجزیه و تحلیل سازمان آشنا و آشنا هستند. آنها کارکنان را برای موفقیت با نمایش استفاده مؤثر از سیستم برای استخراج بینش و هدایت اقدام آماده می کنند. هنگامی که کارکنان توانایی های محصول را درک کنند، تمرکز آنها می تواند به حل چالش های کلیدی تجاری تغییر کند.

4. شناسایی فرصت ها

متخصصان داده کاوی در طول تعامل خود با سیستم تحلیلی فعلی سازمان، فرآیندها و مفروضات موجود را به منظور توسعه روش‌ها و الگوریتم‌های تحلیلی اضافی زیر سوال می‌برند. کار آنها مستلزم آن است که ارزشی را که از داده های سازمان به دست می آید، به طور مستمر و پیوسته بهبود بخشند.

5. تصمیم گیری با شواهد قابل سنجش و داده محور

با ورود متخصصان داده کاوی، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها از کانال‌های مختلف، نیاز به ریسک‌های زیاد را رد کرده است. متخصصان داده کاوی مدل‌هایی را با استفاده از داده‌های موجود ایجاد می‌کنند که انواع اقدامات بالقوه را شبیه‌سازی می‌کند. به این ترتیب، سازمان می‌تواند یاد بگیرد که کدام مسیر بهترین نتایج تجاری را به همراه خواهد داشت.

6. آزمایش تصمیمات

نیمی از تلاش ها برای گرفتن تصمیمات خاص و اجرای آن تغییرات است. نیم دیگر چطور؟ بسیار مهم است که بدانیم این تصمیمات چگونه بر سازمان تأثیر گذاشته است. اینجاست که یک متخصص داده کاوی وارد می شود. داشتن فردی که بتواند معیارهای کلیدی مربوط به تغییرات مهم را اندازه گیری کند و موفقیت آنها را کمی کند، سودمند است.

7. شناسایی و پالایش مخاطبان هدف

از Google Analytics گرفته تا نظرسنجی‌های مشتریان، اکثر شرکت‌ها حداقل یک منبع از داده‌های مشتری در حال جمع‌آوری دارند. اما اگر از آن به خوبی استفاده نشود، به عنوان مثال، برای شناسایی جمعیت شناسی – داده ها مفید نیستند. اهمیت علم داده کاوی مبتنی بر توانایی گرفتن داده‌های موجود است که لزوماً به تنهایی مفید نیستند و آن‌ها را با سایر نقاط داده ترکیب می‌کند تا بینشی ایجاد کند که سازمان می‌تواند از آن برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان و مخاطبان خود استفاده کند.

یک متخصص داده کاوی می تواند از طریق تجزیه و تحلیل کامل منابع متفاوت داده، به شناسایی گروه های کلیدی با دقت کمک کند. با این دانش عمیق، سازمان ها می توانند خدمات و محصولات را برای گروه های مشتریان تنظیم کنند و به شکوفایی حاشیه سود کمک کنند.

8. جذب استعدادهای مناسب برای سازمان

خواندن رزومه ها در تمام طول روز یک کار روزمره در زندگی یک استخدام کننده است، اما به دلیل داده های بزرگ در حال تغییر است. با حجم اطلاعات موجود در مورد استعدادها از طریق شبکه های اجتماعی، پایگاه های داده شرکت ها، و وب سایت های جستجوی شغل متخصصان داده کاوی می توانند از طریق تمام این نقاط داده کار کنند تا افرادی را پیدا کنند که به بهترین وجه با نیازهای سازمان مطابقت دارند.

با استخراج حجم عظیمی از داده‌های موجود، پردازش داخلی برای رزومه‌ها و برنامه‌ها و حتی تست‌ها و بازی‌های استعدادیابی مبتنی بر داده‌های پیچیده، علم داده کاوی می‌تواند به تیم استخدام شما کمک کند تا انتخاب‌های سریع‌تر و دقیق‌تری داشته باشند.

10 دلیل برای اینکه متخصصان داده کاوی زیاد علاقه به کار در تخصص خود ندارند.

زیرساخت مناسب برای متخصصان داده کاوی جود ندارد.

اکثر کسب و کارها بدون داشتن سیستم های پشتیبانی لازم، متخصصان داده کاوی را به صورت ناگهانی استخدام کرده اند. در نتیجه، آنها زمان خود را در نقش جدید صرف ایجاد گزارش های تحلیلی یا تنظیم داده ها می کنند تا اینکه الگوریتم های یادگیری ماشینی بنویسند.

تخصیص کار نامناسب بدتر می شود

هیچ پایانی برای نوع شغل وجود ندارد، تعیین شرح وظایفی که برای متخصصان داده کاوی مناسب نباشد و به سازماندهی و پاکسازی داده ها ختم می شود. در واقع، تحقیق داده یک مهارت بسیار مهم است. لذا، به عنوان یک محقق داده، شما باید مدل هایی را نیز به کار بگیرید و بر اقتصاد و جامعه تأثیر بگذارید.

مسئولیت بیش از حد

هیچ اشکالی در مسئولیت پذیری وجود ندارد. با این حال برای یک متخصص داده کاوی در طول زمان مسئولیت ها افزایش می یابد و باید بی قرار کار کند.

دستمزد نامناسب

متخصصان داده معتقدند که با توجه به بازار، مکان و صنعت، به آنها حقوق ناعادلانه ای پرداخت می شود. بنابراین، بسیاری از آنها مشتاق کار در تخصص خود نیستند.

فقدان فرصت های رشد حرفه ای و شخصی

متخصصان داده کاوی معتقدند که هیچ رشدی در نقش آنها وجود ندارد زیرا آنها به کار خاصی در سازمان اختصاص دارند.

محیط کاری پر استرس

معمولاً کار پر استرسی را تجربه می کنند که می تواند منجر به فرسودگی شغلی و کاهش بهره وری شود.

جدا بودن از اهداف و چشم انداز

اهداف، چشم انداز و مأموریت محقق داده با شرکت همخوانی ندارد. بنابراین، آنها قادر به تعامل و قطع ارتباط نیستند.

مقاومت در سازمان ها

برخی از شرکت ها سفت و سخت هستند و با تغییرات سازگار نیستند. از آنجایی که صنعت آنها بسیار پویا است، متخصصان داده کاوی همیشه به دنبال مشکلات جدیدی برای حل هستند و این موضوع با اهداف آنها همخوانی ندارد.

شکاف بین واقعیت و انتظارات

شرکت‌ها متخصصان علم داده کاوی را استخدام می‌کنند و وظایف غیرمرتبط با نقش‌های علم داده را به آنها محول می‌کنند. افراد حرفه ای اغلب شغل خود را ترک می کنند زیرا از آنها ناراضی هستند.

از دست دادن علاقه

حتی اگر یکی از موارد ذکر شده در بالا در یک سازمان وجود داشته باشد، منجر به از دست دادن علاقه به عنوان یک متخصص داده کاوی خواهد شد.

اینها چند دلیل ساده است که افراد نمی خواهند بعنوان محقق و متخصص داده کاوی استخدام شوند. با این حال، مزایای متخصص داده کاوی بودن را نمی توان نادیده گرفت.

نتیجه

علم داده کاوی می تواند برای هر کسب و کاری که بتواند از داده های خود به خوبی استفاده کند، ارزش افزوده ایجاد کند. از آمار و بینش در سراسر گردش کار و استخدام نامزدهای جدید گرفته تا کمک به کارکنان ارشد در تصمیم گیری های آگاهانه تر، علم داده کاوی برای هر شرکتی در هر صنعتی ارزشمند است.