Во изминатиов период темите посветени на податоците и data driven заедниците се многу актуелни, а интересот за нив е во нагорна линија. Како резултат на ова, многу често се користат термините Data Science и Big Data и тоа со добра причина. Но, сепак може да се констатира дека постојат и голем број заблуди поврзани со нив, особено околу тоа што всушност претставуваат овие термини и кој сè може да го работи ова или да го примени знаењето практично, како на пример во еден бизнис или организација.
Овозможениот дигитален увид, можноста за управување и достапноста на многу информации по електронски пат со себе носат огромни бази на податоци, кои доколку се искористат правилно ќе ви помогнат да донесете значајни заклучоци и овозможите побрз раст на бизнисот, да донесете правилни одлуки за тоа во која насока сакате да се движите, како да ги намалите загубите итн. Со имплементирање на вистинските алакти, односно со моќта на знаењето за тоа како да ги анализирате податоците, да изготвите правилни извештаи и да извлечете значајни метрики, ќе можете да донесете одлука која ќе го носи вашиот бизнис во нагорна линија.
Сè ова звучи генерализирано во теорија, но во пракса, со овој пристап можете да осознаете како наместо да донесувате интуитивни одлуки, да ја согледате целосната слика и да донесете рационални одлуки базирани на огромно количество на податоци. Запрашајте се: доколку поседувате податоци, дали би донесле одлука врз база на инстинкт или реални метрики? Што ќе ве чини поскапо? Иако понекогаш е во ред да го следите вашиот инстинкт (не секогаш ќе сте во можност да поседувате доволно податоци), мнозинството од деловните одлуки треба да бидат поддржани од метрики, факти или бројки поврзани со вашите цели, притоа водени од инцијативата да обезбедите клучни извештаи за деловно управување и работење.
Кој може да работи Data Science?
За да ве донесеме поблиску до начинот на донесување на одлука базирана на податоци, најпрвo да го објaсниме процесот кој вклучува собирање на податоци, анализирање на одреден шаблон на однесување на податоците и извлекување факти кои потоа може да се искористат за развој на стратегии. Да земеме едно познато сценарио: колку пати сте дошле на состанок спремни со одредени податоци, но одлуката што била донесена била сосема спротивна од она што тие го сугерираат?
За да извлечете вистинска вредност од вашите податоци тие морат да бидат точни, средени и релевантни за вашите цели.
Денес, брзиот развој на софтверите и алатките кои се едноставни за користење ги поттикнуваат корисниците без претходно искуство од програмирање да започнат да ги следат и применуваат најсовремените IT технологии со чија помош на едноставен начин се изготвуваат одлични визуелизации, извештаи и се следат најновите трендови. Ова значи дека не мора да сте програмер за да успеете да направите добра анализа и да донесете корисни заклучоци кои ќе ја подобрат вашата работа.
Data Science како наука е моќен спој од програмирање, статистика и бизнис. Оваа прилично нова професија вклучува познавање од трите наведени области, кои што можете да ги совладате токму преку добро подготвена програма и преку квалитетно менторство.
Основното познавање од статистика ќе ви овозможи правилно да ги имплементирате веќе вградените/предефинирани формули во самите софтвери и да извлекувате клучни метрики. Ова не бара од вас да бидете врвен статистичар, туку правилно да ги разбирате и променувате основните статистички концепти.
Слична е теоријата за делот со програмирање, Data Scientist не е класичен програмер и не треба да имате огромно познавање од програмирање, туку само да умеете преку основна синтакса на одреден програмски јазик да ги средите и исчистите податоците, за подобра и поуспешна анализа.
Ова ја прави погодна како за еден индивидуалец кој сака подобро да ја работи својата работа (пример сметководител, маркетер, менаџер и секој оној што редовно во својата работа користи Ексел), но и на ниво на компанија која сака да работи оптимално и затоа е добро да инвестира во овој вид на знаење кај вработените. Добрата анализа им овозможува на компаниите да создадат нови деловни можности, да генерираат повеќе приходи, да ги предвидат идните трендови и да ги оптимизираат тековните активности.
Добијте ги одговорите на вашите бизнис прашања
Како ќе се движи продажбата или производството? Дали вреди да инвестирате во развој на нов производ? Колку треба да чини вашиот производ и што можете да очекувате во поглед на понуда и побарувачка? Колку пари треба да одвоите за маркетинг кампањи? Дали треба да влезете на нов пазар? Дали треба да ја зголемите цената на вашиот производ или услуга или можеби да ја намалите?
Податоците што веќе ги поседувате го имаат одговорот, но треба да стигнете до него.
Бизнис одлуки мотивирани од податоци, а не од чувства
Како консултанти, ние во Data Masters ја разбираме важноста на донесување одлуки водени од податоците. Ова е причината зошто создаваме програми и обуки кои создаваат кадри што поседуваат аналитички начин на размислување и умеат да го извлечат макисмумот со алатките што им се на располагање.
Сепак, согледувањата што ги даваме се целосно бескорисни ако, на крајот на денот, овие извештаи се игнорираат од вистинските донесувачи на одлуки.
Оваа загатка нè поттикна да разгледаме длабоко околу тоа зошто деловните лидери не носат одлуки водени од податоците? И, за што треба да бидете свесни за да бидете сигурни дека вашите одлуки се засноваат на бројки, а не на чувства?
Решението го гледаме во поголема едукација на бизнисот и на самите индивидуи/професионалци кои секојдневно се соочуваат со податоци. Токму затоа, оваа 2021 година ја прогласивме за година на Data Science, а ја започнуваме со обуката Data Analytics for Business Decision Making која е моќна комбинација од две клучни алатки SQL и Python – нивниот спој и познавање веќе станува best practice во светот и ќе ве научи како да донесете најдобра одлука во вашата работа, бизнис или организација.
