Чому Data Science стає незамінним інструментом для бізнесу?
Фахівці з Data Science стають все більш затребуваними в світі, випереджаючи інші спеціальності.
За розрахунками Бюро статистики праці США, до 2029 року кількість спеціалістів з обробки даних зросте на 15%. В той час, як середній показник для всіх професій складає 4%. Така популярність професії обумовлена великою користю, яку дата cаєнтисти приносять бізнесу.
Ще 10 років тому крутими дата саєнтистами вважалися ті, хто мав високі технічні навички, такі як програмування на Python та інші мови, розуміння статистики та математичних моделей, володіння бібліотеками та фреймворками, знання основних алгоритмів машинного навчання, вміння візуалізувати дані, розуміння SQL та робота з базами даних, аналіз та інтерпретація статистичних даних, розуміння принципів машинного навчання, обробка структурованих й неструктурованих даних та знання алгоритмів обробки природних мов.
Загалом, використання Data Science в області маркетингу допомагає збільшити ефективність кампаній та персоналізувати взаємодію з клієнтами. За даними Forbes, 64% маркетологів вважають, що Data Science допомагає підвищити вірогідність успіху маркетингових кампаній. В той же час, згідно зі звітом компанії PwC, використання аналітики даних може знизити витрати на рекламу на 20%, збільшити виручку на 10% та знизити час на ринок нового продукту на 20%.
Data Science представляє широкий інтерес для бізнесу, й відповідно ставить високі стандарти перед своїми представниками. Сьогодні вже зрозуміло, що для успішної роботи в цій галузі необхідні не тільки технічні знання, але й глибоке розуміння бізнесу. Так з'являється нова категорія фахівців - бізнес саєнтисти.
Data Scientist та бізнес
Хто це такий бізнес cаєнтист? Це фахівець, який може бачити проблеми бізнесу, розуміє цілі та завдання бізнесу, і здатний перетворити ці знання на гіпотези та варіанти вирішення. Бізнес cаєнтист повинен мати широкий спектр навичок, які включають збір та аналіз даних, розробку моделей машинного навчання, вміння комунікувати зі стейкхолдерами та приймати стратегічні рішення. Такий фахівець є життєво необхідним для сучасного бізнесу, оскільки він здатен виявляти проблеми, розробляти ефективні рішення та сприяти зростанню компанії.
Успішний бізнес cаєнтист повинен володіти цілим рядом навичок для успіху у професії.
З технічного боку це:
• Володіння мовами програмування.
• Знання та використання бібліотек й фреймворків.
• Розуміння та використання алгоритмів машинного навчання.
• Знання та досвід у роботі з базами даних.
• Навички обробки та очищення даних.
• Здатність до розуміння та застосування статистичних методів та інструментів.
• Знання методів оптимізації моделей та підбір гіперпараметрів.
• Розуміння основних принципів розробки та впровадження машинного навчання в бізнес-процеси.
Однак для хорошого бізнес-саєнтисту, цього недостатньо. Окрім технічних навичок, такий фахівець також повинен:
• Мати розуміння бізнес-процесів та стратегічного планування.
• Розуміти потреби та вимоги бізнесу.
• Ефективно ідентифікувати проблеми, аналізувати дані, розробляти перевірені рішення та пропонувати варіанти впровадження ідей.
• Забезпечувати результативну взаємодію з командою та співпрацювати зі стейкхолдерами.
• Приносити інновації та впливати на бізнесові результати.
Шалений попит
Data Science допомагає бізнесу розв'язувати реальні проблеми, знаходити точки зростання, розробляти прогнози та приймати обґрунтовані рішення. І саме тому попит на фахівців у галузі Data Science зростає. За передбаченнями International Data Corporation – міжнародної дослідницької компанії, що вивчає технології – дані світового ринку у 2025 році зростуть до 175 зетабайт. Для прикладу, дата-центр Google, де знаходяться сервери з Youtube-роликами і обробляються пошукові запити. Його приміщення займає понад 10 000 квадратних метрів. І все це лише для роботи з даними.
Така зацікавленість цілком зрозуміла. Один спеціаліст з Data Science може суттєво збільшити прибутки компанії та замінити собою десятки працівників. Саме тому Бюро статистики праці США очікує, що до 2026 року кількість вакансій, які потребують навичок Data Science, зросте на 27,9% При цьому обсяг ринку наукових даних зросте до 322,9 мільярда доларів США до 2026 року.
Без перебільшень, Data Science може мати колосальний вплив на бізнес. Як приклад, можу згадати власний кейс з магазином одягу. Тоді головним бажанням замовника було збільшення продажів його бізнесу, без збільшення штату працівників. Зрозуміло, що єдиним інструментом, здатним на це був Data Science.
«Дата-магія»
Робота почалась з визначення аудиторії, збору даних, інтеграції, алгоритмів машинного навчання та використання моделі прогнозування й рекомендаційних систем для передбачення, які товари та пропозиції будуть потрібні клієнтам. Далі були враховані й сконфігуровані всі дані та алгоритми й побудована інтегрована система, щоб забезпечити ефективну роботу з аналітикою даних.
За пів року середній чек магазину зріс з $3000 до $3,500, а оборот продажу збільшився у 2,7 рази. Вдалось досягти зростання середнього чека та обороту без наймання додаткового персоналу, маркетологів або рекламних менеджерів. Тобто, робота з даними допомогла магазину збільшити продажі, без традиційних маркетингових інструментів, та збільшення штату працівників.
- Військово-економічна пастка: чому зламався бум РФ Христина Кухарук 05:10
- Готують підвищення тарифів для населення Андрій Павловський 04.07.2025 22:05
- Поки ППО в дорозі – шахед вже у вікні Дана Ярова 04.07.2025 19:14
- Тренди корпоративної міграції у 2025 році: чому підприємці обирають Кіпр, ОАЕ та Естонію Дарина Халатьян 04.07.2025 13:10
- Кримінальна відповідальність за злісне ухилення від сплати аліментів на утримання дитини Леся Дубчак 04.07.2025 12:49
- Без компромісів: яка методика стала золотим стандартом омолодження обличчя у світі? Дмитро Березовський 04.07.2025 12:19
- Лідер (без) інструкції: як керувати командами в епоху ШІ, поколінь зумерів та Alpha Аліна Первушина 03.07.2025 17:56
- Час життєстійкості: як зберегти себе у світі, що змінюється? Галина Скіпальська 03.07.2025 16:23
- Угода з прокурором про визнання винуватості: жодних гарантій без рішення суду Костянтин Рибачковський 02.07.2025 23:43
- Вновь о Гегелевской диалектике и искусственном интеллекте Вільям Задорський 02.07.2025 19:21
- Чи законно колишніх засуджених повторно ставити на військовий облік Анжела Василевська 02.07.2025 19:07
- НеБезМежне право Сергій Чаплян 01.07.2025 21:44
- Недоторканні на благо оборони: головне – правильно назвати схему Дана Ярова 01.07.2025 19:33
- Корпоративний добробут: турбота про співробітників чи форма м’якого контролю? Анна Пархоменко 01.07.2025 15:04
- Як AI змінює структуру бізнесу: замість відділів – малі команди і агентні системи Юлія Гречка 01.07.2025 14:07
- Готують підвищення тарифів для населення 409
- Суд не задовольнив позов батька-іноземця про зміну місця проживання дитини 328
- Чи законно колишніх засуджених повторно ставити на військовий облік 325
- Жіноче лідерство в українському бізнесі: трансформація, яка вже відбулася 312
- Угода з прокурором про визнання винуватості: жодних гарантій без рішення суду 152
-
Ціна свободи. Cкільки і чим доводиться платити українцям, щоб виїхати з російської окупації
14449
-
Конкуренція за міни. Чи зможуть українські інженери перемогти хорватів та німців
Бізнес 10415
-
Культовий фільм "Диявол носить Прада" повертається: усе, що відомо про продовження
Життя 9327
-
"Шахедів" побільшає. Як змінились російські удари дронами та як Україна може зупинити їх
6686
-
Німеччина витратить 25 млрд євро на танки через російську загрозу
Бізнес 4700