Наука о данных помогает организациям приносить пользу и получать конкурентное преимущество. Это позволяет организациям использовать знания для улучшения бизнес-аналитики и информирования о решениях, повышающих качество обслуживания клиентов.

При правильном сотрудничестве и общении в качестве основы любая организация может использовать преимущества науки о данных. Однако добавление еще одного уровня сложности к пути модернизации неизбежно создает новые проблемы, к которым необходимо подходить осторожно.

Эта статья является первой в серии из двух частей, целью которой является раскрытие всего, что вам нужно знать, чтобы правильно заниматься наукой о данных. Первая часть предлагает базовый обзор науки о данных с предостерегающими советами по общим проблемным областям науки о данных (желтые флажки) и успешным передовым методам. Во второй части мы погрузимся в тематические исследования из реальной жизни, чтобы лучше понять, как можно успешно применять науку о данных. Давайте погрузимся в первую часть.

Интеграция науки о данных в организацию

Чтобы уверенно подходить к науке о данных, важно понимать, что это такое. TechTarget определяет науку о данных как область применения передовых методов аналитики и научных принципов для извлечения ценной информации из данных для принятия бизнес-решений, стратегического планирования и других целей.

Чтобы разбить его на более удобоваримое объяснение, представьте, что наука о данных состоит из трех столпов:

  • Анализ. Анализ позволяет организации собирать описательную информацию о прошлом, чтобы получить представление о текущем состоянии.
  • Статистика. Статистика помогает нам понять причинно-следственную связь с экспериментами.
  • Машинное обучение:использование исторических данных для прогнозирования будущего.

Наука о данных помогает организациям уверенно предоставлять продукты и услуги, опираясь на аналитические данные, основанные на данных. Однако, прежде чем отправиться в путешествие по науке о данных, есть несколько причин действовать с осторожностью.

Желтые флажки в науке о данных

Бизнес-аналитика, аналитика и наука о данных играют свою роль в повышении ценности бизнеса, однако важно понимать, когда могут возникнуть проблемы или препятствия. Способность организации выявлять некоторые из наиболее распространенных желтых флажков может помочь избежать расточительных стартов и остановок на пути к науке о данных.

  • Низкий уровень вовлеченности. Это может произойти как со стороны аналитика, так и со стороны конечного пользователя. Низкая вовлеченность характеризуется отсутствием общения и отсутствием наводящих вопросов по поводу запроса данных. Часто, будь то аналитик или конечный пользователь, принимаются определенные решения или предположения, и результат не соответствует тому, что хотел конечный пользователь. Низкая вовлеченность мешает организации получать важные данные, которые имеют решающее значение для продвижения организации вперед.
  • Медленная доставка. При запросе данных не должно потребоваться несколько месяцев, чтобы получить какую-либо информацию, которая поможет принять решение или продвинуться вперед в проекте.
  • Сверка вручную. Несмотря на то, что сейчас 2022 год, многие организации по-прежнему используют электронные таблицы Excel в качестве рабочих лошадок организации, где есть различные источники данных, подключенные вручную, для получения важной информации. Также может быть несколько источников достоверной информации, встроенных в отдельные электронные таблицы или в группы аналитиков для ответа на похожие вопросы. Много времени и энергии тратится на то, чтобы согласовать правильный ответ на конкретный вопрос.
  • Несогласованные цели. Что касается науки о данных, может быть несоответствие организационных целей. Например, специалист по данным может работать над важным вопросом. Однако ответ на этот вопрос не имеет более широкого организационного влияния. Это не связано со стратегическими целями компании. Таким образом, влияние не на специалиста по данным или организацию.
  • Черный ящик данных. Черный ящик начинается с предоставления различных переменных или входных данных специалисту по данным для разработки модели машинного обучения. Результатом являются рекомендации и различные прогнозы, которые получает бизнес. Однако заинтересованные стороны не понимают рекомендаций, потому что они не были учтены в ходе процесса. Результат: они не доверяют данным.
  • Лаборатория против производства. Существует концепция, согласно которой специалисты по данным — великие экспериментаторы. Они создают доказательства концепций, которые необходимо перейти в рабочую среду. В некоторых организациях просто нет инфраструктуры, чтобы перевести их в производство. И как только они появятся, эти модели могут испортиться, а результаты со временем могут стать менее точными.

Если организация столкнулась с каким-либо из этих желтых флажков, она должна действовать с осторожностью и работать над тем, чтобы их обойти. Один из способов избежать многих из них — это следовать передовым методам, которые уменьшат количество желтых флажков и, в конечном итоге, улучшат сотрудничество и общение.

Рекомендации по обработке и анализу данных

Благодаря надежному базовому набору передовых практик ваши инициативы в области обработки и анализа данных наверняка будут иметь меньше запусков и остановок и, в конечном итоге, принесут больше пользы для бизнеса. Вот лучшие рекомендации, которым следует следовать для успешной науки о данных:

  • Стратегическое согласование. Каждой организации нужен чемпион по науке о данных, и она должна начинать с высшего руководства. Кроме того, необходимо хорошо понимать приоритеты, связанные с наукой о данных и аналитикой. Затем группы обработки данных должны соответствовать им в том, как они предоставляют решения по всей организации. Аналитики данных должны быть настроены и чувствовать вдохновение и мотивацию, чтобы продолжать принимать важные решения по данным в организации.
  • Экспертный домен или партнерство с экспертами домена. Эта передовая практика означает, что аналитики и специалисты по данным сотрудничают со своими операционными коллегами. Будь то клиницист на передовой, принимающий пациентов, или руководитель направления бизнеса или обслуживания, они должны понимать, какова их сфера ответственности и как это связано с данными, которые проходят через организацию. Чем больше знаний в предметной области, тем больше актуальных и полезных решений для работы с данными.
  • Быстрая итерация. Двигайтесь быстро и терпите неудачу быстрее. Начните пилотировать данные до того, как команда освоится с ними. Предоставьте данные ключевым бизнес-партнерам, чтобы они могли увидеть, к чему стремится аналитик или команда по обработке данных. Их вклад на раннем этапе приведет к лучшим результатам, лучшим результатам и более актуальным прагматичным решениям для данных.
  • Больше данных быстрее. Возьмите инженеров данных и наладьте их сотрудничество с учеными данных на второй день, когда команда начинает знакомиться с новыми источниками данных. Это позволяет инженерам получить представление о качестве данных, чтобы они могли создавать конвейеры данных для более широкого сообщества аналитиков, что позволяет им быстрее получать доступ к данным, чтобы они могли ответить на больше вопросов с помощью новых наборов данных от специалистов по данным.
  • Данные более высокого качества. Эта передовая практика требует, чтобы все руки были на палубе. Каждый человек в команде данных должен быть вовлечен в настройку различных улучшений обработки данных, контроль изменений и автоматическое тестирование, чтобы гарантировать, что общее качество данных повышается по мере их использования. Циклы обратной связи о качестве данных с владельцами бизнеса гарантируют, что они будут участвовать в игре, чтобы улучшить качество данных в источнике ввода данных.

Сосредоточение внимания на передовом опыте создает больше команд для совместной работы. Когда методы обработки данных должным образом согласованы с целями организации, ценность бизнеса возрастает. Несмотря на то, что передовой опыт направит организацию по правильному пути, важно знать о желтых флажках, которые могут привести к неэффективным запускам и остановкам. Хотите начать свое путешествие по науке о данных? Вторая часть будет посвящена «Прагматическому подходу к науке о данных».

Составлено Лизой Акомб, операционным руководителем Exadel