Разработка решений Data Science для бизнеса
Что такое Data science?
Это работа с большими данными неструктурированной информации. К таким относятся статистика поисковых запросов, различные базы данных и прочая информация, не имеющая четкой структуры. Специалист, который работает с большими данными, занимается аналитикой и разработкой алгоритмов, чтобы упорядочить данные и оптимизировать процессы. Data Science для бизнеса помогает оценить анализ поведения аудитории, понять потребности, персонализировать товары и услуги.
Примеры работ
Для чего собирать и анализировать данные?
Бизнес данные являются ценной информацией, которая помогает развивать компанию, принимать верные решения и оптимизировать бизнес процессы. Собирать данные необходимо для того, чтобы ориентироваться на потребности клиентов, понимать конкурентов, улучшить качество обслуживания, сделать продукт более эффективным и востребованным.
Работа с большими данными позволяет персонализировать подход к клиенту и увеличить прибыль. Эффективное управление складом, контроль остатков, планирование закупок, оценка востребованности товара – это лишь малая часть возможностей, которые дает Data Science для бизнеса. Анализ данных необходим для роста компании и оптимизации рабочих процессов. Многие из них можно автоматизировать, упростить и диджитализировать.
Примеры data science business solutions
Как работает Data Science
По сути, это работа с информацией, не имеющей структуры. При работе с большими данными используется математическая статистика и машинное обучение. На основе данных специалист разрабатывает алгоритм и с его помощью прогнозирует и определяет тенденции, изучает поведение и находит закономерности, которые помогут бизнесу развиваться.
Сам алгоритм представляет собой формулу. Но бизнес данные не имеют единой формулы, каждый раз она выводится на основе собранной информации. Это позволяет подбирать практически любую информацию и выполнять любые задачи.
Data Science для бизнеса используется очень активно. Она применяется в различных сферах:
- Финансы. Проведение кредитного скоринга и определения, можно ли выдавать клиенту кредит; оценка вероятности наступления страхового случая; расчет количества наличных средств в банкоматах.
- Ритейл. Определение качества рекламных кампаний, расстановка товаров, оценка перспективы разработки новых продуктов.
- Наука. Создание виртуальных объектов, обработка коллекций.
- Промышленность. Оценка эффективности производства, предотвращение хищений, несчастных случаев, контроль качества.
- Телекоммуникации и развлечения. Изучение потребностей клиента, оценка интересов, расчет потенциального контента, разработка новых медиа инструментов.
Это далеко не все направления, где полезен Data Science для бизнеса. Существует миф, что для небольших компаний внедрение инструментов работы с большими данными не нужен. На самом деле, если велся электронный учет хотя бы 1-2 года, это уже можно считать большими данными. Их обработка поможет структурировать информацию и понять, что нужно бизнесу для его роста, продвижения и оптимизации.
ваш бизнес!