نحوه استفاده از علم داده در کسب و کار ها و سازمان ها

کسب و کارها از دانشمندان داده استفاده می‌کنند تا مجموع داده ها را جمع‌آوری، پاک‌سازی، سازماندهی و تجزیه‌وتحلیل کرده تا یک مشکل تجاری را حل کنند و بتوانند بینش‌های عملی ایجاد کنند.

در نتیجه، دانشمندان داده در کار روزانه خود، داده‌ها را غارت می‌کنند تا الگوها و روندهایی را در داده ها تعیین کرده و حدس‌ها و پیش‌بینی‌هایی را شکل دهند که شرکت‌ها از آن‌ها برای تصمیم‌گیری در مورد عملیات، مخاطبان هدف یا محصولات خود استفاده می‌کنند.

داده‌ها در اطراف ما قرار دارند. اما واقعا چگونه کسب و کارها از داده‌ها در عملیات روزانه خود استفاده می‌کنند؟

در این مقاله، درباره نحوه استفاده کسب و کارها از علم داده، مزایای رایج علم داده در تجارت، و مهارت‌هایی که برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده نیاز دارید، صحبت خواهیم کرد.

افزودن علم داده به کسب و کارتان می‌تواند تفاوت قابل توجهی در بهره‌وری، تصمیم‌گیری و توسعه محصول ایجاد کند. می‌تواند به شما کمک نماید تا خطر تقلب و خطا را به حداقل برسانید یا به صورت کامل از بین ببرید، کارایی را افزایش دهید و خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهید. 

دانشمندان داده همچنین می‌توانند به خودکارسازی و اتوماتیک کردن فرآیندهای وقت‌گیر در کسب و کار شما کمک کنند تا بتوانید وظایف مهم‌تری را به دست و ذهن انسان بسپارید. 

علم داده مزایای کلیدی برای شرکت‌ها به ارمغان می‌آورد که برخی از آن‌ها عبارتند از:

• اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر و دقیق‌تر:

شرکت‌ها می‌توانند از داده‌ها و روش‌های تحلیل ریسک برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه استفاده کنند. جمع‌آوری و سپس تجزیه‌وتحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده در شرکت، می‌تواند با ارائه شواهد عینی برای هدایت تصمیم‌گیری‌ها و انتخاب‌های تجاری دشوار به ارکان تصمیم‌گیرنده سازمان کمک کند.

• اندازه‌گیری دقیق کارایی عملیات سازمان:

علم داده به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا عملکرد را از طریق جمع‌آوری داده‌ها اندازه گیری کنند تا بتواند با استفاده از روندها و شواهد تجربی در ارائه راه حل‌های دقیق و بدون خطا و همچنین اتخاذ تصمیمات آگاهانه‌تر به سازمان کمک کند.

• ارائه اطلاعات به امور مالی داخلی:

شرکت شما همچنین می‌تواند از علم داده برای پیش‌بینی، تهیه گزارشات مالی و تجزیه‌وتحلیل روندهای اقتصادی استفاده کند تا بتوانید در مورد بودجه، امور مالی و هزینه‌ها تصمیمات آگاهانه بگیرید. این امکان تولید درآمد کاملاً بهینه را با تصویری دقیق از آنچه در امور مالی داخلی می‌گذرد، فراهم می‌کند.

• توسعه محصولات بهتر با کارایی بیشتر:

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌تواند از یک رویکرد مبتنی بر داده برای ارائه اعداد قابل تأیید و مبتنی بر شواهد استفاده کند که به یک شرکت اجازه می‌دهد به مخاطبان هدف خود دست یابد، آنچه را که مخاطبانش از آن لذت می‌برند پیدا کند و سپس محصولات خود را به آن مخاطب ارائه دهد.

• افزایش کارایی عملکرد:

با جمع‌آوری داده‌های مربوطه در یک سازمان، یک کسب و کار می‌تواند امکان آزمایش و اندازه‌گیری روش‌های مختلف و بازخورد از عملیات محل کار را فراهم کند. داده‌ها می‌توانند با افزایش کارایی عملیات روزانه و حجم کار، شرکت را قادر به رشد و تحمل بار بیشتری کنند. جمع‌آوری داده‌های مربوط به تولید می‌تواند به شرکت‌ها این اجازه را بدهد تا ناکارآمدی‌ها را برطرف کرده و تولید را بهینه کنند. حجم بالای داده‌های جمع‌آوری شده از ماشین‌های تولیدی می‌تواند افزایش کارایی تولید و به حداکثر رساندن خروجی‌ها را فراهم کند.

• کاهش ریسک و تقلب:

علم داده می‌تواند به کسب و کار شما اجازه دهد تا امنیت را در سازمان افزایش دهید و از اطلاعات حساس محافظت نمایید. تشخیص تقلب بر اساس رفتار معمول یک کاربر، می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام شود. توده‌های بزرگ داده می‌تواند به یادگیری ماشین اجازه دهد تا این اتفاقات را با دقت بالا ثبت نماید. با ردیابی عملیات محل کار و همچنین نگه داشتن گزارشی از فعالیت‌های محل کار، شرکت می‌تواند هر کارمندی را که از خط مشی یا روش‌های متقلبانه پیروی می‌کند، شناسایی کند.

• پیش‌بینی نتایج و روندها:

با استفاده از آمار و جمع‌آوری داده‌ها در شرکت، دانشمندان داده می‌توانند پیش‌بینی‌هایی را انجام دهند تا مدیران اجرایی بتوانند بر اساس این پیش‌بینی‌ها، عملیات سازمان را تنظیم کنند. جمع‌آوری داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌ها همچنین می‌تواند پیش بینی‌های دقیقی را در مورد بازخورد مصرف‌کننده، روند بازار و روندهای عمومی در بین مردم به شرکت شما ارائه دهد، بنابراین می‌توانید روش‌های خود را برای هدف قرار دادن یک گروه خاص تنظیم کنید یا بر اساس عملکرد رقبا در بازار، تنظیمات و اعمال لازمه را انجام دهید.

• بهبود تجارب مشتریان:

جمع‌آوری داده‌ها در مورد مشتریان می‌تواند در جذب بازار هدف و تطبیق نیاز مشتری با نوع کالاها و خدمات ارائه‌شده توسط سازمان بسیار ارزشمند باشد. به عبارت دیگر، جمع‌آوری داده‌های مربوط به مشتریان می‌تواند به سازمان کمک کند تا به علایق و ترجیحات مشتریان و همچنین عوامل ایجاد نارضایتی در مشتریان پی ببرد، و در نتیجه تغییرات لازمه را در کالاها و خدمات سازمان با هدف جلب رضایت مشتریان اعمال کند. که این باعث افزایش فروش شرکت شده و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا تبدیل به یک برند پیشرو در بازار هدف خود شوند. یک شرکت می‌تواند این داده‌ها را به روش‌های مختلف جمع‌آوری کند. با این حال، دانشمندان داده، آماردانان و تحلیلگران باید آن را هضم کنند و به گونه‌ای ارائه کنند که برای سازمان ارزشمند باشد. درک اینکه مشتریان چه کسانی هستند، برای قرار دادن محصول شما در مقابل دیدگان افرادی که واقعاً به آن محصول نیاز دارند و ایجاد تصویر سطح بالا از برند ضروری است.

آیا باید علم داده را در سازمان و کسب و کار خود اعمال کنید؟ 

علم داده می تواند با استفاده از داده ها برای توسعه راه حل ها و بهینه سازی عملیات روزانه، برای هر کسب و کاری ارزش بیافریند. علم داده را می توان برای پیش بینی های دقیق در هر زمینه ای در جهت تصمیم گیری های تجاری آگاهانه تر بر اساس رویکرد داده گرا استفاده کرد.

مهارت های علم داده برای مشاغل:

در اینجا چند مورد از مهارت‌های علم داده قابل اجرا در تجارت آورده شده است:

• برنامه‌های کامپیوتری/کدینگ:

مهارت‌های برنامه‌نویسی کامپیوتر بسیار ارزشمند بوده و برای انجام تجزیه‌وتحلیل داده‌ها ضروری است. کسب مهارت در یک یا چند زبان برنامه‌نویسی سطح بالا می‌تواند هنگام تجزیه‌وتحلیل خوشه‌های داده‌ها مفید باشد.

• مهارت‌های فنی در آزمون تی: 

داشتن درک کامل از مفاهیم ریاضی مورد استفاده برای کالبدشکافی داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل روندها برای علم داده و توانایی پیش‌بینی و یافتن اطلاعات معنادار از خوشه‌های داده‌ها بسیار مهم است.

• تکنیک‌های داده‌های بدون ساختار: 

سازماندهی داده‌ها به روشی جامع یکی دیگر از مهارت‌های حیاتی در آوردن علم داده به کسب‌وکار شما است. در نتیجه کسب این مهارت، کار کردن با پایگاه‌های داده راحت بوده و خواهید دانست که کدام یک برای کار مورد نظر شما، مناسب‌تر است.

• آمار: 

بخش بزرگی از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، انجام آمار و ایجاد مدل‌هایی برای نشان دادن روند داده‌ها به سهامداران کلیدی در یک شرکت است. در نتیجه، دانشمندان داده باید با روش‌ها و تکنیک‌های آماری ثابت کار کنند تا از صحت یافته‌هایشان اطمینان حاصل کنند.

• تکنیک‌های تجسم و گزارش دهی داده‌ها: 

ارائه یافته‌ها و الگوهای کشف شده، به روشی آسان، برای فهم بهتر مفاهیم توسط افرادی که به آن‌ها گزارش می‌دهید، ضروری است. تجسم روند و الگوی داده‌ها و تبدیل یافته‌های خود به زبان ساده، می‌تواند دارایی ارزشمندی برای تیم شما باشد.

• ابزارها و تکنیک‌های یادگیری ماشین:

درک نرم‌افزار یادگیری ماشین و نحوه استفاده از آن نیز برای تیم یا شرکت شما بسیار ارزشمند خواهد بود. می‌توانید از تکنیک‌های بسیار پیشرفته که از طریق اتوماسیون و یادگیری ماشین بدست آمده اند، استفاده کنید. که این تکنیک‌ها با استفاده از روش‌های تحلیل سنتی در دسترس شما قرار نمی‌گیرند.

• پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها:

پاک کردن داده‌ها و قابل استفاده کردن آن‌ها به شکلی شهودی یکی دیگر از فرآیندهای علم داده است. به عنوان یک دانشمند داده، اغلب اوقات خوشه‌های بزرگی از داده‌ها را به شکل غیرقابل کشف دریافت خواهید کرد و با استفاده از ابزارهایی برای ساختن داده‌ها به روشی سازمان یافته تر، می‌توانید تجزیه و تحلیل‌های موردنیاز خود را انجام دهید.

جهت فراگیری علم داده و الگوریتم های یادگیری ماشین و همچنین زبان برنامه نویسی پایتون، می توانید در دوره علم داده در حسابداری که در مجموعه مالی سرا برگزار می شود، شرکت کنید. 

جهت اطلاع از جزئیات دوره و همچنین شرکت در دوره می توانید به لینک زیر مراجعه کرده و یا با پشتیبانی مجموعه مالی سرا تماس بگیرید.

دوره علم داده در حسابداری

نویسنده: سمیه جهانی