۷ دلیل برای استفاده از دیتاساینس در کسب‌وکارها

کاربرد دیتاساینس در کسب‌وکارها روزبه‌روز بیشتر می‌شود تا به‌کمک آن بتوانند از بیگ‌دیتا (Big Data) استفاده کنند. بیگ‌دیتا بدون دانش متخصصانی که فناوری پیشرفته را به بینش عملی تبدیل می‌کنند، هیچ چیز نیست. امروزه تعداد زیادی از سازمان‌ها درهای خود را روی بیگ‌دیتا باز کرده‌اند و از قدرت نهفته در آن بهره می‌برند. اینجاست که ارزش یک دانشمند داده (Data Scientist) افزایش می‌یابد؛ زیرا او کسی است که می‌داند چگونه از حجم عظیمی از داده‌ها بینش‌های کاربردی را استخراج کند.

مقدمه

اینکه کسب‌وکارها مدرن با انبوهی از داده‌ها سروکار دارند دیگر به یک حقیقت جهانی تبدیل شده است. همه می‌دانند که روزبه‌روز ارزش داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها در حال افزایش است و دقیقاً همین‌جاست که دانشمندان داده یا همان دیتاساینتیست‌ها در مرکز توجه قرار می‌گیرند. ممکن است درباره‌ی اینکه دیتاساینس (Data Science) جذاب‌ترین شغل قرن ۲۱ است شنیده باشید، اما هنوز از ارزش یک دانشمند داده در سازمان‌ها بی‌اطلاع باشید؛ بنابراین خوب است با هم به دلایل اهمیت دیتاساینس برای کسب‌وکارها نگاهی بیندازیم.

برای آشنایی بیشتر با علم داده روی این لینک کلیک کنید:

علم داده (Data Science) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

دلایل استفاده از دیتاساینس در کسب‌وکارها چیست؟

در اینجا ۷ دلیل آورده‌ایم که چرا کسب‌وکارها باید در سازمان‌شان دیتاساینتیست داشته باشند:

۱. توانمندسازی مدیران و کارمندان برای تصمیم‌گیری بهتر

یک دانشمند داده‌ی باتجربه یک مشاور مطمئن و شریکی استراتژیک برای سطوح بالای سازمان خواهد بود. او اطمینان حاصل می‌کند که کارکنان از حداکثر توانایی‌های تجزیه‌وتحلیل خود برای گرفتن تصمیم‌های پیش‌رو استفاده می‌کنند. یک دانشمند داده نشان می‌دهد داده‌های سازمان تا چه حد می‌توانند به تسهیل فرایندهای تصمیم‌گیری در کل سازمان کمک کنند.

۲. هدایت اقدامات سازمان

دانشمند داده داده‌های سازمان را بررسی و کاوش می‌کند؛ پس از آن اقدامات خاصی را توصیه و تجویز می‌کند که به بهبود عملکرد سازمان، تعامل بهتر با مشتریان و درنهایت افزایش سودآوری کمک می‌کند.

۳. شناسایی فرصت‌ها

سومین دلیل برای استفاده از دیتاساینس در کسب‌وکارها به شناسایی فرصت‌ها مربوط است. دانشمندان داده در طول تعامل خود با سیستم تجزیه‌وتحلیل فعلی سازمان، فرایندها و مفروضات موجود را به‌منظور توسعه‌ی روش‌ها و الگوریتم‌های تحلیلی جدیدتر بررسی می‌کنند. لازمه‌ی این شغل آن است که به‌طور مستمر و مداوم تلاش کنیم تا ارزش حاصل از داده‌های سازمان را افزایش دهند و کاری کنند که بیشترین بهره را از داده‌های موجود ببرند.

۴. تصمیم‌گیری با داده‌ها

دانشمندان داده، با استفاده از داده‌های موجود، مدل‌هایی را ایجاد می‌کنند که انواع اقدامات بالقوه را شبیه‌سازی می‌کنند؛ به‌این ترتیب، یک سازمان می‌تواند بدون اینکه ریسکی را محتمل شود، براساس محاسبات دقیق، بهترین مسیر را برای رسیدن به سود بیشتر انتخاب کند.

۵. بررسی نتایج تصمیمات

نیمی از دشواری کار تصمیم‌گیری‌های خاص و اجرای آن‌ها را شامل است، اما نیمه‌ی دیگر کار چطور؟ قطعاً اینکه بدانیم این تصمیم‌ها چگونه بر سازمان تأثیر گذاشته بسیار مهم است. اینجاست که دانشمند داده بار دیگر وارد می‌شود تا وظیفه‌ی بررسی نتایج حاصل از این تصمیم‌ها را بررسی کند. داشتن کسی که بتواند معیارهای کلیدی مربوط به این تغییرات مهم را بررسی و میزان موفقیت آن‌ها را اندازه‌گیری کند بسیار مفید خواهد بود.

۶. شناسایی مخاطبان هدف

اکثر شرکت‌ها داده‌های مربوط به مشتریان خود را جمع‌آوری و آن‌ها به‌منظور بهره‌وری از اطلاعات موجود تجزیه‌وتحلیل می‌کنند، اما اگر از این داده‌ها به‌خوبی استفاده نشود، در این صورت دیگر مفید نخواهند بود. اهمیت دیتاساینس اینجاست که می‌تواند با استفاده از داده‌های موجود که لزوماً به‌تنهایی مفید نیستند و ترکیب آن‌ها با داده‌های دیگر بینشی ایجاد کند که یک سازمان می‌تواند برای کسب اطلاعات بیشتر درمورد مشتریان و مخاطبان خود از آن استفاده کند.

یک دانشمند داده می‌تواند از طریق تجزیه‌وتحلیل منابع مختلف، به شناسایی دقیق مخاطبان کلیدی کمک کند. با این دانش عمیق درباره‌ی مشتریان هدف، سازمان‌ها می‌توانند خدمات و محصولات را به گروه‌های مشخصی از مخاطبان خود اختصاص دهند و به سودآوری بیشتری دست یابند.

۷. استخدام افراد مناسب برای سازمان

خواندن رزومه‌ها در تمامی طول روز وظیفه‌ی یک کارمند منابع انسانی است، اما داده‌های عظیم یا بیگ‌دیتا (Big Data) در حال تغییر این شرایط است. با توجه به میزان اطلاعات موجود درمورد استعدادها که در رسانه‌های اجتماعی، پایگاه‌های اطلاعاتی شرکت‌ها و وب‌سایت‌های جست‌وجوی کار وجود دارند، دانشمندان داده می‌توانند از این داده‌ها برای یافتن نامزدهایی استفاده کنند که از بهترین نیازهای سازمان برخوردار هستند.

با استخراج حجم عظیمی از داده‌های موجود و پردازش آن‌ها و حتی ایجاد آزمون‌ها و بازی‌های پیچیده مبتنی بر داده، علم داده می‌تواند به تیم استخدام در انتخاب سریع‌تر و دقیق‌تر افراد کمک کند.

حرف آخر درباره‌ی استفاده از دیتاساینس در کسب‌وکارها

علم داده (Data Science) می‌تواند به هر شغلی ارزش دهد که بتواند از داده‌های خود به‌خوبی استفاده کند. از استخدام کارمندان جدید گرفته تا کمک به کارکنان ارشد در تصمیم‌گیری‌های بهتر، علم داده برای هر شرکتی در هر صنعتی ارزشمند است. استفاده از دیتاساینس در کسب‌وکارها می‌تواند بهره‌وری آن‌ها را چندین برابر کند.