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.
