data Science w zastosowaniach biznesowych

Data Science w zastosowaniach biznesowych ma duże znaczenie. Analitycy wpływają w obecnych czasach na wiele działań biznesowych, często pomagając menedżerom zarówno wyznaczać, jak i realizować cele.

Po pierwsze, za sprawą pracy data scientist biznesy podejmują lepsze decyzje. Jak to możliwe? Bo powstają one nie na podstawie czyjejś intuicji i opinii – a przynajmniej nie tylko. To decyzje w dużej mierze podparte danymi, które w dodatku pochodzą z wiarygodnych źródeł. Tylko systemy data science i machine learningowe mogą w ciągu kilku sekund przeanalizować miliony bajtów danych. Z kolei data scientist jest w stanie korzystać z takich narzędzi i udostępniać dane w odpowiedni sposób.

Sprawdź: Test na szybkie pisanie

W dużym uproszczeniu praca analityka danych składa się z trzech kroków. Pierwszym jest zdefiniowanie problemu do rozwiązania. Drugim przeanalizowanie danych, a trzecim – wskazanie najlepszego rozwiązania. Wszystko bez emocji, obiektywnie, a także w krótkim czasie.

Data Science w zastosowaniach biznesowych? Google Analytics to dobry przykład

Systemy do analiz danych, takie jak Google Analytics, dostarczają dokładnych danych o tym, kto odwiedził naszą witrynę internetową lub sklep e-commerce. Kiedy to było, skąd, czym się interesował odbiorca i wiele innych informacji. Wszystko to dostarczy usługa Google’a. Jeśli korzystamy już z Google Analytics, wiemy, że to narzędzie ma świetne możliwości. Pomaga zrozumieć i dostosować się do potrzeb docelowych odbiorców.

Google Analytics to z kolei tylko jeden z popularnych przykładów wykorzystania data science.

Poleganie na data science może spowodować, że nasza firma wprowadzi pewne zmiany, ponieważ dzięki rozwiązaniu opartemu na danych zobaczymy nowe i nieoczekiwane możliwości. To zaś pomaga we wzroście sprzedaży.

Systemy uczenia maszynowego mogą eksplorować dane historyczne, dokonywać porównań i analiz rynku i na tej podstawie formułować rekomendacje dotyczące tego, jak, kiedy i gdzie nasz produkt lub usługa będzie się najlepiej sprzedawać. Co więcej, nauka o danych może pomóc w poprawie dokładności w dotarciu do grupy docelowej.

Trzy popularne zastosowania data science w biznesie

1. Przewidywanie popytu dla przemysłu wytwórczego

Wielu producentów polega na badaniach i analizach danych, aby tworzyć prognozy popytu na produkty. Pomaga im to w optymalizacji łańcuchów dostaw i dostarczaniu zamówień bez ryzyka nadmiernego/niedostatecznego zamówienia.

IT-Leaders.pl

Nauka o danych może przynieść duże oszczędności firmie produkcyjnej, zwłaszcza w zakresie optymalizacji łańcucha dostaw.

2. Analityka klientów w branży detalicznej

Innym przykładem jest analityka klienta w branży detalicznej. Na co można tutaj liczyć? Po pierwsze, zarządzanie promocjami i rabatami w czasie rzeczywistym. Po drugie, pomoc przy wyprzedaży starych produktów lub wzbudzeniu zainteresowania nowymi produktami.

Zobacz też: Testy manualne

Inny przykład: data science może skanować sieć mediów społecznościowych, aby przewidzieć jakie produkty będą poszukiwane w najbliższej przyszłości i promować dokładnie te same produkty na rynku. W dobie cyfrowej techniki takie jak upselling i cross-selling byłyby po prostu niemożliwe bez analityków danych.

3. Systemy rekomendacji w marketingu i reklamie

Dla marketerów bardzo cenna jest analiza zachowań użytkowników na ich stronach internetowych. Dlatego korzystając z data science w marketingu, firmy mogą określić: jakie są gusta i preferencje klientów czy jakiego rodzaju wiedzy lub pomocy szukają. Czym się interesują, co chcą kupić, oraz ile chcą za to zapłacić.

Analiza Customer Journey pozwala na tworzenie coraz doskonalszych systemów rekomendacji. Te zaś, na podstawie konkretnych informacji, wskazują produkty, które klienci są skłonni kupić w danym czasie.

logo IT-Leaders

IT-Leaders.pl to pierwsza w Polsce platforma łącząca Specjalistów IT bezpośrednio z pracodawcami. Anonimowy, techniczny profil i konkretnie określone oczekiwania finansowe to tylko niektóre z cech wyróżniających platformę. Zarejestruj się i zobacz jak Cię widzi pracodawca.