Тренды в Data Science, меняющие бизнес и карьеру

Содержание:

Тенденция современного мира заключается в том, что перспектив больше у того, кто хорошо понимает язык данных. Причем это утверждения одинаково актуально как для отдельных людей, так и для предприятий. Ниже вы узнаете, что такое data science, в чем важность данного направления.

Data Science — это залог успеха?

Компании расходуют все больше ресурсов на то, чтобы стать data-driven business. Под этим термином понимается бизнес, где менеджмент базируется на данных. Существуют тенденции data science, уже оказывающие мощное влияние на бизнес-стратегию, а следовательно и на все вокруг нас. Речь идет о следующем:

  • Истории. Предприятия, превращающие данные в истории привлекательней для пользователей.
  • ИИ. Технологии, основанные на искусственном интеллекте, уже давно покинули стены исследовательских центров, и активно используют бизнесом.
  • Грамотная обработка данных. Бизнес обучает персонал этому. При этом от новых сотрудников уже требуют компетентности в этом вопросе.

Ниже рассмотрим более детально каждый из перечисленных выше пунктов.

Тренды в Data Science, меняющие бизнес и карьеру

Грамотная работа с данными

В Intel считают, что от данных нет никакого толку, если сотрудники не умеет с ними работать. Компании отлично понимают это. В 2020 году 41% data-бюджетов предприятия расходовали на обучение сотрудников работе с данными.

Фирмы проводят курсы в кооперации с высшими учебными заведениями. Иногда они создают собственные корпоративные образовательные хабы. Во многих компаниях мира уже давно поняли, что грамотная работа с данными не является модой. Это насущная потребность. Требования к специалистам по данным увеличиваются с каждым днем.

Искусственный интеллект

В наше время ИИ уже давно перестал быть чем-то из области фантастики. Сейчас нейросети активно применяют в практических целях. ИИ, на их базе, помогает компаниям решать следующие задачи:

  • коммуникации с пользователями;
  • оптимизация логистики;
  • распределение нагрузки;
  • сокращение потребления электроэнергии;
  • обработка данных;
  • прогнозирование поведения клиентов.

Отметим, что не все фирмы смогли получить пользу от применения ИИ, из-за низкой цифровой грамотности персонала. Изыскания указывают на то, что такие навыки есть лишь у 30% персонала. Свою роль сыграло и то, что изначально ИИ создавали для исследований, а не практического использования.

Менеджеры, понимающие все это, уже активно используют ИИ-разработчиков и дата-сайентистов при планировании и принятии стратегических решений. Однако эти специалисты должны понимать не только как работают нейросети, но и разбираться в бизнес-процессах. ИИ уместно использовать для решения прикладных задач. Маркетологи и управленцы могут применять эту технологию очень широко. Кейсы использования ИИ бывают самыми разнообразными. Например: анализ отзывов, автоматизация Call-центра и т. д.

Чтобы успешно заниматься data science в data-driven-компаниях, рекомендуется прокачать не только программирование, и аналитику, но и «софт скилы». Подразумевается: творческое мышление, умение налаживать коммуникации и самоорганизация.

Также имеет смысл привыкнуть к реализации хороших решений. Стремление к идеалу может только навредить бизнесу. Хорошее рабочее решение важнее и полезней идеального.

Истории

Accenture провела исследование, указывающее на то, что большинство пользователей выбирает бренды, которые понимают их. Естественно, это происходит благодаря данным. Таким образом, если вы собираете данные, необходимо производить что-то творческое, а не просто распространять рекламу по ключевым словам.

Приведем небольшой пример. Компания Spotify проводила викторину, в которой предлагала пользователям угадать какую группу они слушали чаще всего в определенный срок. Социальная сеть «Фейсбук» запускает персонализированные видео, посвященные различным событиям. Например, годовщина дружбы двух пользователей.

Контент, базируемый на данных, эффективен. Посредством него можно показать пользователю его привычки, что существенно увеличит его лояльность к компании. Клиентский опыт усложняется, и модифицируется в личные истории, которые связывают пользователя и бренд.

Если вы собираетесь работать с данными в секторе маркетинга или рекламы, нужно разобраться с законами сторителлинга. Так вы сможете разрабатывать действительно эффективные решения, позволяющие повысить лояльность клиентов к бренду. Это обязательно приведет к более успешным финансовым результатам компании.

Тренды в Data Science, меняющие бизнес и карьеру

Перспективы Data Science

Можно с уверенностью заявить, что одним из самых востребованных направлений в обозримом будущем будет Data Science. Курсы в Киеве по этому направлению вы сможете пройти в образовательном хабе DevEducation.

Специалистам по данным пока рано волноваться относительно востребованности их специальности. Пик спроса на их навыки еще впереди. Бизнес относительно недавно начал активно использовать данные в практических целях.

Присоединяйся к DevEducation — стань востребованным специалистом и построй карьеру в IT!