6 предупреждающих знаков, что ваша команда по науке о данных нуждается в обновлении

Если вы еще не создали команду по анализу данных, которая сможет использовать огромные объемы данных для улучшения бизнеса, то вы упускаете одну из самых ценных возможностей цифровой эпохи. Большинство компаний фактически создали команды по анализу данных, но есть ключевые признаки того, что они делают недостаточно, чтобы идти в ногу с изменениями в сфере данных. Вот шесть предупреждающих знаков, которые, возможно, вам придется переосмыслить свой подход к науке о данных.

1. У вас еще нет директора по данным (CDO)

Поскольку активы данных становятся все более важными во многих секторах организации, роль директора по данным (CDO) становится незаменимой. Опрос Gartner показал, что 57 процентов компаний теперь имеют официальное звание CDO в своих управленческих командах, и более 50 процентов этих CDO будут подчиняться генеральному директору в 2018 году по сравнению с 40 процентами годом ранее. Директорам по данным поручено создавать культуру, основанную на данных, распределять аналитическую информацию по различным направлениям бизнеса и находить новые способы внедрения инноваций, где и как данные используются для улучшения бизнес-процессов, продуктов и услуг.

2. Вы не наняли эксперта по искусственному интеллекту или машинному обучению.

Дисциплины искусственного интеллекта и машинного обучения повышают роль науки о данных и анализа больших данных. Forbes сообщает, что 70 процентов предприятий планируют внедрить ИИ в течение следующих 12 месяцев, открывая новую эру в аналитике и управлении данными. Команды обработки данных, которые не нанимают экспертов по искусственному интеллекту, вскоре упустят из виду некоторые из важнейших областей, в которых наука о данных может повысить ценность: создание прогнозов в реальном времени для отделов маркетинга и продаж, оптимизация общих ИТ и других внутренних процессов и улучшение работы с клиентами. опыт в масштабе.

Овладейте правильными инструментами искусственного интеллекта для правильной работы! Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма Explore

3. Ваш генеральный директор считает, что «R» и «SAS» — это просто буквы алфавита.

Различные языки программирования и инструменты, в том числе R и SAS, уже некоторое время расширяют сферу науки о данных, и вашим руководителям важно знать лексикон и понимать, какую роль они могут сыграть в достижении мастерства в области науки о данных. Инструмент обработки данных SAS предназначен для расширения возможностей манипулирования/оптимизации данных и передовых статистических концепций для решения реальных бизнес-задач и методов прогнозного моделирования. R — еще один ключевой язык программирования, который помогает ученым, работающим с данными, освоить исследование данных, визуализацию данных, прогнозную аналитику и описательную аналитику.

4. Невозможно легко превратить данные в идеи и решения.

Ценность данных можно оптимизировать только в том случае, если ваши ученые и инженеры по обработке данных смогут применять необработанные данные для получения ценной информации и создания масштабируемых реальных бизнес-решений. Ученые, работающие с данными, часто могут выявить тенденцию, но не могут эффективно построить и внедрить лучший процесс или бизнес-модель, использующую обнаруженные данные. Еще одна задача — масштабировать понимание жизнеспособного решения: исследование McKinsey показало, что только 8 процентов из 1000 респондентов с аналитическими инициативами, применяющими эффективные методы масштабирования. Это приводит к тому, что некоторые организации передают свои возможности бизнес-аналитики на аутсорсинг. Прогнозируется, что рынок аналитики как услуги удвоится по мере того, как подписка на аналитику будет набирать обороты, и 66 процентов предприятий уже передают на аутсорсинг от 11 до 75 процентов своих приложений бизнес-аналитики. Аутсорсинг — один из трендовых вариантов. Другое дело — повышение квалификации ваших команд по анализу данных.

5. У вас нет облака данных

Облако уже произвело революцию во многих способах обработки данных и оптимизации операций компаний. Cisco сообщает, что 94 процента рабочих нагрузок и вычислительных экземпляров будут обрабатываться облачными центрами обработки данных к 2021 году. Но эта тенденция переходит на следующий этап, связанный с аналитикой данных, поскольку 50 процентов предприятий планируют принять облачную стратегию для анализа больших данных. Облачная стратегия для больших данных и аналитики может помочь организациям открыть двери для большего контроля затрат и большей гибкости анализа, чем это могут сделать локальные системы.

6. Аналитические группы все еще работают разрозненно

Как и большинство бизнес-начинаний, наука о данных наиболее эффективна и продуктивна, когда команды сотрудничают в своей деятельности. Благодаря облачным аналитическим платформам компании могут использовать более сплоченный опыт работы между аналитическими группами, чтобы повысить рентабельность их совместной деятельности и снизить совокупную стоимость владения (TCO) решений. Исследования показывают, что компании увидят увеличение совокупной стоимости владения как минимум в 3–5 раз, а рентабельность инвестиций составит 171 процент от использования аналитики, предназначенной для совместной работы. Устранение разрыва между операционными разрозненными подразделениями может оказать заметное влияние на конечные решения и результаты.

Поскольку область науки о данных достигает нового этапа своего развития, у организаций еще есть достаточно времени, чтобы воспользоваться новейшими инструментами, технологиями и методами, чтобы оставаться конкурентоспособными. Воспользуйтесь этой возможностью, чтобы выявить подобные предупреждающие знаки и быть готовыми к процветанию в золотой век науки о данных.