Zaawansowana analityka danych w biznesie staje się jednym z podstawowych narzędzi zapewniających zachowanie konkurencyjności na rynku. 

Data dodania: 2019-06-29

Wyświetleń: 618

Przedrukowań: 0

Głosy dodatnie: 0

Głosy ujemne: 0

WIEDZA

0 Ocena

Licencja: Creative Commons

Data science w praktyce

Samo gromadzenie wielkiej ilości danych jednak nie wystarczy, gdyż tylko precyzyjna ich analiza oraz interpretacja pozwoli wykorzystać te zasoby w praktyce, na korzyść swojego biznesu.  Odpowiedzią na te właśnie potrzeby jest data science, czyli w dużym skrócie - nauka o danych.

Data science w służbie biznesu

Potrzeba uzyskania informacji na podstawie analizy danych zrodziła się już dawno temu i towarzyszy niemal każdemu biznesowi funkcjonującemu w oparciu o duże zbiory tych danych. Jednak stosunkowo niedawno pojawiły się realne, technologiczne możliwości przetwarzania ogromnych zbiorów danych, by następnie wyciągnąć na ich podstawie jakościowe wnioski. 

Zadaniem data science jest tworzenie metod oraz narzędzi do precyzyjnej analizy wielkich zbiorów danych, a także praktyczne ich zastosowanie, które przełoży się na jakościowy rezultat. 

Specjalista data science ma więc bardzo odpowiedzialne zadanie obejmujące szeroki zakres działań, od pozyskania danych, przez ich wizualizację bądź przetworzenie, po stworzenie całego mechanizmu, który finalnie pozwoli uzyskać określone informacje. 

Jakie więc wymierne korzyści dla biznesu niesie ze sobą data science? Przede wszystkim daje możliwość podejmowania bardziej trafnych decyzji biznesowych, pomagając tym samym w optymalizacji wielu procesów, co przekłada się na lepszą rentowność i efektywność biznesu.

Data science - gdzie ma zastosowanie

Obecnie data science znajduje zastosowanie niemal w każdej branży. Sieci handlowe wykorzystują pozyskane w ten sposób informacje do optymalizacji ekspozycji w zakresie merchandisingu, z kolei wielkie korporacje finansowe tworzą strategie sprzedaży swoich ofert właśnie dzięki pozyskiwaniu ogromnej liczby danych. Data science świetnie sprawdza się w przypadku firm ubezpieczeniowych, które potrafią wykorzystać uzyskane informacje do estymowania cen i wartości polis. Przykładów można mnożyć wiele, a wszystkie sprowadzają się do jednego wniosku - data science pozwala firmom wejść na wyższy poziom rozumienia potrzeb odbiorcy usług czy produktów oraz przewidywania trendów sprzedażowych.

Można przypuszczać, że potrzeba inwestowania w data science będzie coraz większa, aż w końcu wejdzie na stałe w kanon podstawowych narzędzi biznesowych. Firmy świadczące usługi z zakresu data science już teraz dostrzegają duże zainteresowanie tym obszarem wśród przedsiębiorców, którzy w coraz większej skali planują wydatki na data science w swoich budżetach.

Licencja: Creative Commons
0 Ocena