Studia podyplomowe » Blog » Jak wdrożyć Data Science w organizacji
23.10.2018
News

Jak wdrożyć Data Science w organizacji

Okazuje się, że większość przedsiębiorstw nie posiada odpowiedniej wiedzy, która pozyskane informacje pomogłaby im wykorzystać w najbardziej efektywny sposób. Do tego dochodzi jeszcze kwestia przedstawienia go osobom decyzyjnym.

Jak więc poradzić sobie z różnorodnością i przyrostem danych spływających z różnych źródeł?  Odpowiedź jest prosta – to prawidłowe wykorzystanie Data Science, czyli analizy danych w firmie.

Zaczynając przygodę z Data Science w przedsiębiorstwie trzeba zdawać sobie sprawę z tego, że to nie analityka jest celem samym w sobie. Każda firma ma bowiem swoją misję, wizję i cele.

- Efektywne wykorzystanie analityki i Data Science, wymaga strategicznego podejścia do danych, dobrego zarządzania nimi (Data Management) i zapewniania ich ładu (Data Governance). Na początku powinniśmy określić, z jakiego powodu i po co chcemy wdrażać analitykę oraz jak zazębia się ona z naszymi celami biznesowymi, misją i wizją. Nasza Strategia Danych powinna określać w jaki sposób dane będą odpowiadać na potrzeby biznesu i jak osiągniemy dzięki nim lepsze rezultaty. Takim celem może być na przykład zwiększenie sprzedaży, ale też ograniczenie kosztów produkcji czy kwestie związane z ograniczeniem ryzyka np. w zakresie bezpieczeństwa danych, czy compliance - mówi Marcin Choiński, kierownik studiów Data Science i Big Data w Zarządzaniu, na których drugą edycję obecnie prowadzona jest rekrutacja.

Coraz częściej w organizacjach pojawia się rola CDO (Chief Data Officer), odpowiedzialna m. in. za definicję i wdrożenie w organizacji Strategii Danych. Wdrażanie analityki, zarządzania danymi i zapewniania ich ładu w sposób zaplanowany i skorelowany z celami biznesowymi, znacząco przyczynia się do poprawy szybkości i jakości otrzymywanych rezultatów.

Budowanie kultury organizacyjnej opartej o Data Science daje przedsiębiorstwom możliwość analizowania zróżnicowanych danych o zachowaniach oraz preferencjach odbiorców towarów i usług. Wykorzystywanie takich narzędzi najlepiej sprawdza się na rynkach masowych. Nie oznacza to oczywiście, że z analizy danych nie mogą albo nie powinny korzystać małe firmy albo osoby prywatne. Ta sprawdzi się na przykład przy podejmowaniu decyzji o kredycie albo finansowaniu samochodu.

Istnieje szereg różnych obszarów związanych z obsługą klienta, w których firmy mogą wykorzystać możliwości Data Science i Big Data. Najbardziej naturalną strefą są tu marketing i działania związane z segmentacją klientów oraz ocena ich preferencji, wycena ich długoterminowej wartości oraz optymalizacja cen i procesów obsługi. A co jest kluczowym czynnikiem, który determinuje sukces związany z takimi analizami? To ilość i zróżnicowanie danych, jakie znajdują się w posiadaniu przedsiębiorstwa.  Im jest ich więcej, tym sprawniej działają wszystkie mechanizmy. Należy jednak pamiętać, że nie ma sensu budować czegoś w oparciu o dane, jeśli nie ma to uzasadnienia biznesowego. Wszystkie rozwiązania trzeba dobierać rozsądnie i na swoją miarę.

Dowiedz się więcej na temat podejmowania skutecznych decyzji biznesowych w oparciu o analizę danych! Posłuchaj podcastu Stacji IT z Marcinem Choińskim.