استفاده از علم داده در کسب و کارها

می دانیم که علم داده بسیار کارآمد و کمک کننده است و اهمیت آن برای کسب و کارهای امروز می تواند به دو دسته تقسیم شود.

اولین مورد این است که اگر مشکلاتی در کسب و کار خود دارید که می دانید می تواند با یادگیری ماشین حل می شود، به شخصی احتیاج دارید که برای دستیابی به اهداف تجاری شما از یادگیری ماشین. دوم این که متخصصان علم داده یک استراتژیست بسیار عالی هستند که می توانند به کشف و ایجاد جریان های درآمدی جدید و ارزش های پیشنهادی جدید کمک کنند، امری که ممکن است در بسیاری از کسب و کارها نادیده گرفته شود. با این حال، همه کسب و کارها آماده استفاده و بهره مندی از علم داده نیستند.

 

نقش یک متخصص علم داده

امروزه ممکن است نقش یک متخصص داده به درستی درک نشود. بسیاری از متخصصان علوم داده بیشتر وقت خود را صرف پاسخ به مشکلات و پیگیری درخواست ها می کنند. زمانی متخصصان علم داده واقعاً رشد و پیشرفت می کنند و عملکردی مؤثر دارند، که در یک شرکت تثبیت شده اند و با ذینفعان کسب و کار برای کمک به کشف مشکلاتی که یک کسب و کار با آن روبرو است و یافتن راه حل های مبتکرانه همکاری می کنند.

متخصصان علوم داده در مواردی می توانند کمک کننده باشند که خدمات یا محصول یادگیری ماشین، هسته اصلی یک کسب و کار باشد، و در آنجا علم یادگیری ماشین و داده می تواند به پیشرفت خدمات یا محصولات فعلی یک کسب و کار کمک کند. به عنوان مثال،Google ،Uber ، Lyft و Airbnb دارای محصولات اصلی و محوری ای هستند که اساساً بر اساس یادگیری ماشین و علم داده ساخته شده اند. در شرکت هایی که داده محور و متمرکز بر داده هستند، متخصصان داده می توانند اولین افرادی باشند که به دلیل نقش مهارت هایشان در موفقیت کسب و کار، استخدام می شوند.

 

شرکت هایی که در همان ابتدا و بلافاصله متخصصان علم داده را استخدام نمی کنند، ممکن است بیشترین ارزش را در توسعه کسب و کار، مهندسی داده و تجزیه و تحلیل داده ها بیابند. تحلیلگران داده و مهندسان داده می توانند بینش های منحصربه فردی را ارائه دهند و زمینه را برای متخصصان علم داده فراهم کنند تا بیشترین تأثیر و کارایی را داشته باشند.

پس از فراهم نمودن بستر این کار، متخصصان داده می توانند تجزیه و تحلیل پیشرفته تر، مدل های آماری و مدل های یادگیری ماشین را برای بهبود توانایی های یک کسب و کار ایجاد کنند، حتی اگر یادگیری ماشین به خودی خود محصول اصلی این کسب و کار نباشد.

استفاده از علم داده در کسب و کارها

زمان مناسب برای پیاده سازی و بهره مندی از علم داده در کسب و کار خود

بنابراین چه زمانی باید از علم داده در کسب و کار خود استفاده کنید؟ معمولاً دیرتر از آن است که فکر می کنید. برای موفقیت متخصصان علم داده، ابتدا باید به داده های معتبر دسترسی داشته باشند. متخصصان داده جادوگر نیستند و اگر برای شروع کار داده های بدی در اختیار داشته باشید، نتیجه لازم را نخواهید گرفت.

آنچه برای کسب و کارها مهم است درک کنند این است که به محض استخدام متخصص داده، بلافاصله مدل های پیشرفته ای نخواهید داشت. شما به یک سیستم کاملاً پشتیبانی شده با مهندسین داده، تحلیل گران داده و متخصصان علوم داده نیاز دارید که به صورت سازمان یافته با هم کار می کنند تا یادگیری ماشین را توسعه دهند.

 

شرکت هایی که به دنبال مجموعه ای از ابزارهای جدید برای کمک به آن ها در دستیابی به مزیت های رقابتی، بهینه سازی کسب و کار خود و ایجاد جریان های درآمد جدید از طریق کسب بینش از داده های خود هستند، ممکن است زمان بهره مندی از علم داده در کسب و کارشان نزدیک باشد. این امر به ویژه در صورتی اتفاق می افتد که کسب و کار نیاز به پاسخ سؤالاتی داشته باشند که به عناصر پیش بینی نیاز دارد.

هنگامی که یک کسب و کار چنین تمایلی را دارد یا حداقل به انواع سؤالاتی که متخصصان علوم داده یا یادگیری ماشین می توانند به آن ها پاسخ دهند، فکر می کند، شاید زمان آن فرا رسیده است که علم داده را در کسب و کار خود پیاده سازی کنیم.

 

خلاصه

پیاده سازی علم داده در یک کسب و کار باید به طور دقیق بررسی شود. حتی اگر استخدام متخصصان علم داده برای کمک به توسعه راه حل های استراتژیک و ارائه جریان های جدید درآمد شگفت انگیز به نظر می رسد، در استفاده از علم داده در کسب و کار خود عجله نکید!

فارغ از اینکه آیا یادگیری ماشین یکی از محصولات یا خدمات اصلی شما هست یا خیر، مهم است که ابتدا یک پایگاه داده قوی ایجاد کنید.

اگر کسب و کار شما دارای داده های غیرقابل اعتماد، پراکنده یا نامرتب است، ضروری است که این داده ها قبل از آوردن متخصصان داده به سازمان شما اصلاح و سازمان یافته شوند. ذی نفعان باید به داده های اساسی اعتماد داشته باشند تا خروجی هر پروژه علم داده قابل اعتماد باشد.

مطالب مشابه

پیام بگذارید