Все компании собирают данные о своей деятельности, но не все их используют. Компании, которые анализируют данные и принимают решения на их основе, растут на 6% быстрее, чем если бы они этого не делали. Из данных, собранных большинством компаний, можно легко получить информацию о том, как ранжируются отдельные показатели.
Это ценный опыт, но он не обеспечивает прямого перевода для поддержки решений совета директоров. Продажи продукции компании выросли на 20% в текущем квартале, знаете ли вы, почему это произошло? Без науки о данных мы можем делать только предположения, основанные на опыте, но верные, когда мы уверены в себе на основе достоверных данных. Именно этим и занимается наука о данных. Станьте специалистом в этой области пройдя бесплатные курсы Data Science
Определение науки о данных в простых терминах
Наука о данных - это понятие, которое охватывает научные методы, лежащие в основе анализа данных. С их помощью можно извлечь ценные знания из, казалось бы, менее полезных баз данных.
Для этих целей data scientist, или специалисты по науке о данных, используют специальные алгоритмы добычи данных, модели машинного обучения и искусственный интеллект. Эти алгоритмы предназначены для очистки и правильной структуризации наборов данных, изучения закономерностей и зависимостей, возникающих между ними, и формирования выводов.
Почему компании используют data scientist?
Цель использования науки о данных - поиск новых источников прибыли. Хорошим примером является поиск наиболее часто покупаемых товаров. Это делается путем анализа корзины и размещения этих товаров на соседних полках. Это повышает вероятность того, что оба продукта будут куплены. Для предотвращения возможных потерь можно использовать и другие методы анализа данных.
В качестве примера можно привести модели машинного обучения, которые ищут закономерности в уходящих клиентах и автоматически отправляют соответствующие маркетинговые сообщения. Это также может быть алгоритм, который оптимизирует работу и время людей, работающих в компании.
Например, он может разделить задачи, которые необходимо выполнить, с приоритетами, рассчитанными на основе ценностей клиента и срочности задачи. Невозможно отрицать, что хороший специалист по данным, нанятый в вашу компанию, может помочь в принятии решений.
Почему специалист по анализу данных является важной должностью в компаниях?
К сожалению, анализ данных требует глубокого понимания предмета, и без соответствующих знаний трудно создать хорошие модели и алгоритмы. Поэтому большинство компаний нанимают для этих целей специалистов, которые занимаются сбором, обработкой и анализом данных.
Таких специалистов называют data scientist. Однако одного специалиста часто бывает недостаточно для проведения масштабных аналитических работ и визуализации соответствующих данных, поэтому в крупных компаниях часто существует отдельный аналитический отдел.