데이터 과학이 비즈니스에 어떻게 도움이 됩니까?

데이터 과학은 새로운 것이 아니라 오랜 세월 동안 존재해 왔지만 지난 10년 동안 데이터 과학의 적용이 상당히 증가했습니다. 점점 더 많은 기업이 데이터 과학의 도움을 받아 판매, 제품 및 고객 기반을 확장하고 있습니다. 그러나 데이터 과학이란 정확히 무엇입니까? 그리고 비즈니스 성장에 어떤 도움이 됩니까?

우리는 이 블로그에서 이 모든 질문에 대한 답을 찾고 오늘날의 비즈니스 세계에서 데이터 과학의 환상적인 적용에 대해서도 이야기할 것입니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

간단히 말해서 데이터 과학은 다양한 소스에서 수집된 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 프로세스입니다. 데이터 과학의 도움으로 얻은 통찰력은 다양한 부서와 관련된 중요한 의사 결정에 더욱 도움이 됩니다.

예를 들어, 당신이 식료품점 주인이고 판매와 수요가 계속해서 변동하기 때문에 재고를 늘려야 할 때와 줄여야 할 때를 혼동하고 있다고 가정해 보겠습니다.

따라서 여기에서 데이터 과학의 도움을 받아 수요 패턴을 밝힐 수 있는 중요한 메트릭을 찾을 수 있습니다. 방법을 설명하겠습니다!

이제 데이터 과학자들은 고객이 주로 시장을 방문하는 시기, 주로 구매하는 품목, 예산, 예산이 증가하여 지출한 달 등 필요한 모든 데이터를 수집합니다.

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그리고 이 모든 데이터를 기반으로 데이터 과학자가 답을 줄 것입니다. 따라서 주식 관리 방법을 결정할 수 있습니다.

간단하지 않습니까? 네, 그렇습니다.

데이터 과학 애플리케이션

이제 오늘날 비즈니스 세계의 다양한 데이터 과학 애플리케이션에 대해 이야기하고 이것이 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보겠습니다.

1) 더 나은 제품 만들기

기업의 성장을 위한 가장 중요한 지표는 무엇이라고 생각하십니까?

기업은 고객의 요구에 부합하는 제품을 만들고 소비 후 만족을 제공하며 충분한 고객을 유치할 수 있어야 합니다.

그런데 어떻게 그런 제품을 만드나요? 이러한 제품을 만들기 위해서는 고객에 대한 분석과 가장 적합한 리뷰를 수집해야 합니다.

데이터 과학의 고급 분석 도구를 사용하여 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 데이터 과학은 합법적인 데이터를 기반으로 시장 동향과 고객 요구 사항을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 과학의 도움으로 기업은 고객의 요구에 맞춰 더 나은 제품을 만들거나 기존 제품을 개선할 수 있습니다.

예를 들어, 전자 상거래 플랫폼은 고객의 행동을 이해하기 위해 고객 데이터를 계속 수집하고 고객이 무엇을 좋아하는지 이해하기 위해 구매 패턴을 수집합니다. 따라서 그들은 그것에 따라 제품을 배치합니다.

2) 결과 예측

예측 분석은 기본적으로 통계 데이터와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 예측하는 것을 의미합니다. 그리고 저를 믿으십시오, 그것은 기업의 가장 중요한 작업 중 하나입니다.

예측 분석을 사용하여 판매, 고객 유지, 다가오는 위협 및 위험, 심지어 시장과 같은 다양한 비즈니스 이벤트를 예측할 수 있습니다.

예측 분석은 미래의 사건(최대한까지)을 예측하고 이를 극복하기 위해 적절한 조치를 취할 수 있기 때문에 경쟁업체보다 기업에 불공정한 이점을 제공합니다.

고급 예측 도구와 기술을 더욱 강화하는 데이터 과학의 등장으로 기업은 이제 업계에 도사리고 있는 위험에 훨씬 더 취약해졌습니다.

예측 분석은 의료에서 ​​제조, 서비스, 교육에 이르기까지 다양한 비즈니스 및 부문에서 구현할 수 있습니다.

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3) 더 나은 비즈니스 결정

과거 기업들은 데이터에 의존하기 보다는 직관에 기반한 의사결정을 주로 했기 때문에 잘못된 결정으로 이어지며 결국 막대한 손실을 입었습니다. 그러나 데이터 과학의 도래로 이러한 오래된 관행에 대한 완전한 전환이 이루어졌습니다. 오늘날 기업은 먼저 관련 데이터를 수집하고 데이터 과학 관행을 구현한 다음 원하는 영향을 미칠 가능성이 훨씬 높은 적절한 결정을 내립니다.

데이터 과학은 기업 이 계산된 데이터 기반 결정 을 내릴 수 있도록 하는 수많은 데이터 수집 방법과 필요한 도구 및 기술을 제공합니다. 뿐만 아니라 비즈니스 결정(데이터 과학의 도움으로)이 훨씬 더 빠르고 정확한 결과를 제공합니다.

4) 타겟 고객 찾기

경쟁은 엄청난 속도로 증가하고 있으며 기업은 청중으로부터 원하는 관심을 얻기 위해 고군분투하고 있습니다. 보도에 따르면 평균 집중 시간은 3초도 되지 않기 때문에 올바른 청중 앞에서 올바른 전략을 세우는 것이 매우 중요합니다!

그러나 특히 우리가 생성하는 데이터의 양으로 인해 적절한 대상을 타겟팅하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 데이터 과학의 도움으로 이 데이터의 바다를 잘 활용할 수 있습니다. 소셜 미디어 좋아요, 이메일, 웹사이트 방문 등 고객 데이터의 각 비트에는 고객을 깊이 이해하는 데 사용할 수 있는 정보가 포함되어 있습니다.

데이터 과학을 사용하면 모든 고객 데이터를 결합하고 분석하여 데이터에서 귀중한 통찰력을 생성하여 청중을 보다 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다. 또한 고객에 따라 제품과 서비스를 맞춤화하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼인 Facebook은 사용자에 대해 필요한 모든 정보를 수집하고 사용자의 행동을 주시합니다. 이 모든 데이터는 광고 서비스를 개선하는 데 도움이 되며 잠재고객에게 어떤 제품을 표시해야 하는지에 대한 정확한 아이디어를 제공합니다.

결론:

데이터 과학은 모든 산업 분야에 적용되는 방대한 주제이며 의사 결정, 자동화, 마케팅, 교육 등과 같은 여러 작업에 크게 도움이 될 수 있습니다. 그리고 데이터 소비와 생산의 지속적인 증가는 애플리케이션과 비즈니스 성장의 필요성을 증가시킬 뿐입니다.

그리고 경력에 대해 이야기한다면, 점점 더 많은 기업이 스스로를 더 성공적으로 만들기 위해 데이터 과학을 필요로 하게 될 것이기 때문에 이 분야에는 시간이 지남에 따라 증가할 수많은 기회가 있습니다.

그것은 데이터 과학과 그 응용에 관한 것이었습니다. 나는 우리가 새로운 것을 배울 수 있기를 바랍니다. 이 정보에 추가해야 할 사항이 있다고 생각되시면 저희에게 알려주십시오.

저자 소개

람 타브바

수석 데이터 과학자 및 IIM-C 동문

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