Bez tego trudno o sukces. Czym jest i jak się nauczyć Data Science?
Kolejny zwykły dzień w pracy. Sterta maili do przejrzenia. Zanim to wszystko - łyk kawy. W drodze do kuchni szybki przegląd wiadomości od pracowników. Sprawdzenie, czy wśród spraw pilnych nie ma tych pilniejszych. Jeszcze szybki rzut oka na statystyki i można zaczynać.
Obstawiam, że jeżeli sprzedajesz cokolwiek przez internet lub jesteś menedżerem w korporacji, twój dzień pracy z reguły wygląda podobnie. Nie ma czasu na analizy - wszystko zlecasz zewnętrznie i/lub wewnętrznie, i choć nie zawsze jesteś zadowolony z otrzymanego raportu, to w głębi duszy wiesz, że i tak nie zrobisz tego lepiej. Nie zrobisz, bo nie masz na to czasu.
Czy tak musi być? Czy tak powinno być?
Oczywiście, że nie.
O ile przetwarzanie dużej ilości danych (Big Data) to w dużej mierze robota maszyn i algorytmów, o tyle ich analizą musi zająć się człowiek.
To, jak wykorzystać analizę danych, doskonale pokazuje rozwój Brand24. Bez bieżącej analizy danych nikt w firmie nie mógłby wiedzieć, że koszt pozyskania płacącego klienta może być niższy, albo że użytkownicy wybierają pakiet tańszy, mimo tego, że lepszy dla nich będzie ten droższy.
Dobra analityka ma to do siebie, że efekty jej działania widzimy albo od razu, albo w bardzo krótkim czasie.
Brand24 działa na podstawie zbierania danych i analizy wzmianek na temat marek czy produktów w mediach społecznościowych. Przy pomocy algorytmów aplikacja jest w stanie wygenerować raport, niezwykle przydatny w prowadzeniu komunikacji w internecie.
W dobie szeroko dostępnych danych wstydem jest nie robienie z nich użytku. Przykład Brand24 jest tylko jednym z wielu, który pokazuje, że dzięki danym można usprawnić swój biznes.
mBank na bazie naszych codziennych wydatków jest w stanie przeanalizować i podpowiedzieć, w jaki sposób planować budżet. Aplikacja inFakt na bazie historii przelewów i wystawianych faktur przewiduje, kiedy otrzymamy przelew od konkretnego klienta i na bazie tego pozwala zaplanować wydatki w firmie.
W branży transportowej prawidłowe zagospodarowanie czasu kierowcy oraz umiejętne dobieranie tras może zaoszczędzić setki tysięcy złotych rocznie. Banki i instytucje finansowe korzystają z analiz transakcji bankowych, walutowych i innych w trosce o nasze bezpieczeństwo, a najbardziej podejrzane operacje mogą być wzięte pod lupę i przeanalizowane pod kątem potencjalnych nadużyć.
Na podstawie danych zebranych od użytkowników Facebook może kontrolować opinie i światopogląd setek milionów ludzi na świecie (czego oficjalnie oczywiście nie robi), a UBER może zawyżać cenę kursu w awaryjnych sytuacjach np. wtedy, gdy wykryje, że akumulator w naszym telefonie jest na skraju wyczerpania.
Posiadanie wiedzy z zakresu Data Science wpływa pozytywnie na rozwój organizacji niezależnie od branży, czego świetnym przykładem jest Listonic.
Polska firma dość długo szukała najlepszego modelu biznesowego na rynkach zagranicznych. Dopiero oparcie działań firmy na analizę zachowań użytkowników i skuteczności reklam doprowadziło do przełomowego momentu, po którym Listonic zaczął realnie podbijać rynki inne niż polski.
Czy można nauczyć się analizy danych?
Za naukę można wziąć się samemu. Metodą prób i błędów wypracowywać skuteczne rozwiązania. Jest to jednak dość czasochłonne, a gdy nie wiemy nic na temat efektu, jaki chcemy uzyskać, z pewnością przepalimy mnóstwo zasobów zanim trafimy na dobre rozwiązanie.
Dużo lepiej już od samego początku istnienia organizacji / zespołu zainwestować w analitykę popartą wiedzą osób z większym doświadczeniem. Nauka Data Science nie należy do najłatwiejszych, a zajęcie się tą obco brzmiącą dziedziną biznesu nie jest łatwe. Głównie dlatego, że wymagany jest do tego szeroki wachlarz umiejętności.
Jeżeli chcemy na poważnie zająć się Data Science, powinniśmy posiadać wiedzę z zakresu programowania oraz statystyki. Musimy rozumieć biznes, posiadać kompetencje komunikacyjne, a dodatkowo powinniśmy bez problemu artykułować swoje myśli. I to nie tylko w formie słów, ale również kolorowych infografik i raportów.
Co zatem robić w takiej sytuacji?
Warto się doedukować - i tutaj opcje są dwie.
Jeżeli zaliczamy się do grona kadry menedżerskiej możemy wybrać specjalistyczne studia uzupełniające, które pozwalają spojrzeć na zagadnienia związane z Big Data i Data Science z perspektywy biznesu. W przypadku studiów podyplomowych Data Science i Big Data w Zarządzaniu w Akademii Leona Koźmińskiego nie musimy się obawiać przeładowania bezużytecznymi informacjami.
Wykłady prowadzone przez praktyków dostarczą nam wiedzy niezbędnej i takiej, która może pomóc w podejmowaniu skuteczniejszych decyzji biznesowych. Dzięki studiom i nauce na bazie doświadczeń ekspertów jesteśmy w stanie pozyskać kompetencje przydatne w kierowaniu działem lub przedsiębiorstwem w oparciu o analizę danych.
Jeżeli natomiast chcemy zostać badaczem danych (data scientist) otwarty bootcamp Data Science pozwoli nam w krótkim czasie zdobyć warsztat pracy, wchłonąć sporą ilość wiedzy stricte na temat analizy i przetwarzania dużych zbiorów danych oraz poznać narzędzia pracy na tym stanowisku. Po jego ukończeniu absolwenci zasilą zespoły data science na stanowisku specjalisty.
Najważniejsza jest praktyka.
Niezależnie od tego, czy zdecydujemy się na studia uzupełniające, czy przyspieszony kurs w formie bootcampu, najistotniejszy jest efekt, czyli zmierzenie się z rzeczywistością i fakt, że Data Science to nie kolejny “buzz word”, używany przez agencje marketingowe, ale faktycznie istotna i potrzebna gałąź rozwoju biznesu.
/* */
</p><br />
<div style="display:inline;"><br />
<img height="1" width="1" style="border-style:none;" alt="" src="//googleads.g.doubleclick.net/pagead/viewthroughconversion/1059686215/?guid=ON&amp;script=0"/><br />
</div><br />
<p>
