„Науката за данни“ помага на организациите да доставят стойност и да получат конкурентно предимство. Той дава възможност на организациите да използват знания за подобряване на бизнес интелигентността и информирани решения, които подобряват клиентското изживяване.

С правилното сътрудничество и комуникация като основа, всяка организация може да се възползва от предимствата на „науката за данни“. Въпреки това, добавянето на друго ниво на сложност към пътя на модернизацията неизбежно създава нови предизвикателства, към които трябва да се подходи внимателно.

Тази статия е първата от поредица от две части, която има за цел да разопакова всичко, което трябва да знаете, за да правите правилно науката за данните. Първата част предлага основен преглед на науката за данните, с предупредителни съвети относно често срещани проблемни области в науката за данни (жълти знамена) и успешни най-добри практики. Част втора ще се потопи в казуси от реалния свят, за да разбере по-добре как науката за данни може да бъде успешно приложена. Нека се потопим в част първа.

Интегриране на Data Science в организация

За да подходите уверено към науката за данните, важно е да разберете какво представлява тя. TechTarget определя науката за данните като „област на прилагане на съвременни аналитични техники и научни принципи за извличане на ценна информация от данни за вземане на бизнес решения, стратегическо планиране и други приложения.“

За да го разделите на по-лесно смилаемо обяснение, помислете за науката за данни като съставена от три стълба:

  • Анализ: Анализът позволява на организацията да събира описателна информация за миналото, за да информира прозрения за текущото състояние.
  • Статистика: Статистиката ни помага да разберем причинно-следствената връзка с експериментиране.
  • Машинно обучение:Използване на исторически данни за прогнозиране на бъдещето.

Науката за данни помага на организациите уверено да доставят продукти и услуги по начин, който е подкрепен от прозрения, базирани на данни. Въпреки това, преди да тръгнете на пътешествие в науката за данните, има няколко причини да продължите с повишено внимание.

Жълти флагове в науката за данни

Бизнес разузнаването, анализите и науката за данни имат роля в стимулирането на бизнес стойността, но е важно да се разпознае кога може да има проблеми или пречки. Способността на една организация да идентифицира някои от най-често срещаните жълти знамена може да помогне да се избегнат разточителни стартирания и спирания в пътуването на научните данни.

  • Слаба ангажираност. Това може да се случи както от страна на анализатора, така и от страна на крайния потребител. Ниската ангажираност се характеризира с липса на комуникация и липса на проучвателни въпроси около заявка за данни. Често, независимо дали е анализаторът или крайният потребител, се правят определени решения или предположения и резултатът не съвпада с това, което крайният потребител иска. Ниската ангажираност пречи на организацията да получи проницателни точки от данни, които са от решаващо значение за придвижването на организацията напред.
  • Бавна доставка. Когато се изискват данни, не би трябвало да са необходими месеци, за да се получи някакъв вид информация, която да помогне при вземането на решение или да се придвижи напред в проект.
  • Ръчно съгласуване. Въпреки че е 2022 г., много организации все още използват електронни таблици на Excel като работни коне на организацията, където има различни ръчни източници на данни, свързани за създаване на основни прозрения. Възможно е също да има множество източници на истина, вградени в отделни електронни таблици или между екипи за анализ, за ​​да се отговори на подобни въпроси. Изразходват се много време и енергия в опити да се съгласува кой е правилният отговор на конкретен въпрос.
  • Неправилно подравнени цели. От страна на науката за данните може да има разминаване в организационните цели. Например учен по данни може да работи по важен въпрос. Обаче този отговор на един въпрос няма по-широко организационно въздействие. Не е обвързано със стратегическите цели на компанията. Така че въздействието не е налице за специалиста по данни или организацията.
  • Черна кутия с данни. Черната кутия започва с предоставяне на различни променливи или входни данни на специалист по данни за разработване на модел за машинно обучение. Резултатът са препоръки и различни прогнози, които бизнесът получава. Заинтересованите страни обаче не разбират препоръките, защото те не са били взети заедно по време на процеса. Резултатът: те не вярват на данните.
  • Лаборатория срещу производство. Има концепция, при която учените по данни са страхотни експериментатори. Те създават доказателства за концепции, които трябва да преминат към производствена среда. Някои организации просто нямат инфраструктурата, за да могат да ги придвижат към производство. И след като са там, тези модели може да се разпаднат, резултатите може да са по-малко точни с течение на времето.

Ако дадена организация срещне някое от тези жълти знамена, тя трябва да действа предпазливо и да работи, за да ги заобиколи. Един от начините да избегнете много от тях заедно е да следвате най-добрите практики, които ще смекчат жълтите знамена и в крайна сметка ще стимулират по-добро сътрудничество и комуникация.

Най-добри практики в науката за данните

С твърдо въведен основен набор от най-добри практики вашите инициативи за наука за данни със сигурност ще видят по-малко стартирания и спирания и в крайна сметка ще доведат до повече стойност за бизнеса. Ето основните най-добри практики, които да следвате за успешна наука за данни:

  • Стратегическо привеждане в съответствие. Всяка организация се нуждае от шампион в областта на науката за данни и трябва да започне от върха на изпълнителния ръководен екип. Освен това приоритетите, свързани с науката за данни и анализа, трябва да бъдат добре разбрани. След това екипите за данни трябва да се приспособят към тях по отношение на това как предоставят решения в цялата организация. Анализаторите на данни трябва да се съгласуват и да се чувстват вдъхновени и мотивирани, за да продължат да отчитат важните решения за данните в организацията.
  • Експертен домейн или партньорство с експерти по домейни. Тази най-добра практика означава анализатори и специалисти по данни да си партнират с техните оперативни партньори. Независимо дали това е клиницист на първа линия, който приема пациенти, или ръководител на бизнес или линия за обслужване, те трябва да разберат какъв е техният обхват на отговорност и как това е свързано с данните, които преминават през организацията. С по-голям експертен опит в областта идват по-подходящи и полезни решения за данни.
  • Бързо повторение. Движете се бързо и се проваляйте по-бързо. Започнете да пилотирате данни, преди екипът да се почувства добре с тях. Получете данните пред ключови бизнес партньори, за да могат да видят към какво се стреми анализаторът или екипът на науката за данни. Техният принос на ранен етап ще доведе до по-добри резултати, по-добри резултати и по-подходящи прагматични решения за данни.
  • Повече данни по-бързо. Вземете инженерите по данни и им партнирайте с учени по данни на втория ден, когато екипът започва да се запознава с нови източници на данни. Това позволява на инженерите да създадат представа за качеството на данните, така че да могат да създадат канали за данни за по-широката аналитична общност - което им позволява по-бърз достъп до данни, така че да могат да отговорят на повече въпроси с новите набори от данни от учените по данни.
  • Данни с по-високо качество. Тази най-добра практика изисква всички да са готови. Всеки човек в екипа за данни трябва да бъде инвестиран в настройването на различни подобрения на процесите на данни, контрол на промените и автоматизирано тестване, за да се гарантира, че общото качество на данните се повишава, когато се използват повече. Веригите за обратна връзка за качеството на данните със собствениците на фирми гарантират, че те имат кожата в играта, за да подобрят качеството на данните при източника на въвеждане на данни.

Фокусът върху най-добрите практики създава повече екипи за сътрудничество. Когато практиките за наука за данни са правилно приведени в съответствие с целите на организацията, бизнес стойността нараства. Въпреки че най-добрите практики ще насочат организацията по правилния път, важно е да сте наясно с жълтите знамена, които могат да причинят неефективни стартирания и спирания. Искате ли да започнете своето пътешествие в науката за данни? Част втора ще се фокусира върху „Прагматичен подход към науката за данните“.

От Lisa Acomb, оперативен ръководител в Exadel