Datuma Scienco - Ĉi tiu termino estas ĉie nuntempe.
Pli kaj pli multaj homoj legas pri Guglo. La esprimo estas nekonata de multaj, do estas ekscite malkovri ion, kio eble influas iliajn vivojn.
Multaj el tiuj homoj estas entreprenposedantoj. Ili rapidas lerni la komercajn avantaĝojn de datuma scienco kaj kiel ĝi povas doni al ili konkurencan avantaĝon.
Ĉu vi estas unu el ili?
En ĉi tiu artikolo, vi ekscios kiel datumscienco helpas entreprenojn solvi kompleksajn problemojn:
- antaŭenigi provizan ĉenan rendimenton
- plibonigi laborfortan engaĝiĝon kaj laborkontentecon
- plibonigi datuman sekurecon
- disvolvi pli sekuran kaj efikan komercan programon.
Ni nun iru rekte al la afero.
1. Plibonigi Provizan Ĉenan Agadon
Se vi okupiĝas pri istrado de provizoĉeno, vi scias, ke vi bezonas pli da datumoj pri ĝia agado. Ne iuj datumoj: la ĝustaj datumoj ĝustatempe kaj donas precizajn komprenojn por realtempajn decidojn.
Datuma scienco povas helpi vin atingi tien.
Jen la ĉefaj aferoj, kiujn vi trovos interesaj:
- pli precizaj postulaj antaŭdiroj. Priskribaj kaj prognozaj analizoj ebligas al entreprenoj prilabori pli da datumoj rilate al siaj provizaj ĉenoj. Rezulte, ili povas konstrui prognozajn algoritmojn, kiuj helpas malkovri optimumajn agregajn nivelojn kaj produktan planadon
- pli efika klienta subteno. Danke al AI-ebligitaj babilejoj, entreprenoj jam povas aŭtomatigi sian klientan servon. La klientoj povas ricevi respondojn al oftaj demandoj kiel atendataj livertempoj pli rapide sen devi atendi homan agenton
- altnivela mastrumado de stokregistro. Grandaj kompanioj ofte luktas kun inventara optimumigo kaj rekono de proplempunktoj. Por kontraŭi ĉi tiujn problemojn, Amazon ĵus efektivigis solvon pri analitiko de datumoj. Ĝi aŭtomate asignas magazenojn bazitajn sur la loko de klientoj kaj vendistoj por redukti distribuokostojn.
La potenco de datuma scienco en la provizoĉeno estas ĝia kapablo difini gravajn ŝablonojn kaj fari rapidajn decidojn bazitajn sur reala evidenteco. Ĉi tio estas afero, kiun kompanioj urĝe bezonas aŭtomatigi kaj fari siajn provizajn ĉenojn pli antaŭvideblaj kaj flekseblaj.
2. Plibonigi Laboran Engaĝiĝon kaj Laboran Kontenton
Kvankam HR ne ŝajnas esti kampo, kie partoprenus datumaj sciencistoj, la vero estas preskaŭ tute alia.
Kompanioj kun grandaj laboristoj - interrete servoj de verkistoj, konsilaj platformoj, ktp - aktive serĉas solvojn por reteni sian pintan talenton kaj okupi la laboristaron. Multaj trovis, ke "analizoj pri homoj" estas bonega maniero iri.
Deloitte ĵus liberigis Konekti Min, cifereca laboreja o por kompanioj. Ĝi enhavas ĉiujn HR-rilatajn informojn, ke kaj HR-profesiuloj kaj dungitoj povas aliri koncernan enhavon kaj projektojn.
Precipe por HR-homoj, solvoj kiel ConnectME povas esti nekredeble utilaj por spuri kaj istri laboron.
La ilo kolektas kaj analizas dungitajn rilatajn datumojn ĉiam, do la uzanto povas kontroli engaĝiĝon, agadon kaj ricevi regulajn raportojn. Tiuj datumoj ankaŭ povas helpi mezuri disvolvon de dungitoj kaj lernajn rezultojn.
3. Plibonigi Datuman Sekurecon
Ĉu vi sciis, ke programaj programoj, precipe tiuj, kiuj funkcias interrete, estas via plej malforta sekureca ligilo?
Ciberkrimuloj certe jes entreprenoj devas konsideri cibersekurecon.
Por certigi la plej altajn protektajn nivelojn, kompanioj devas disvolvi sekuran programon kaj uzi la plej novajn sekurecajn solvojn. Maŝina lernado ĵus aldoniĝis al ĉi tiu miksaĵo kiel ilo por rapide detekti ciberatakojn.
Nun, prognozaj analizoj estas la sekva kandidato, kiu plibonigas la sekurecon de konservitaj datumoj. Estas kelkaj manieroj laŭ kiuj ĉi tiu datum-scienca ebligita solvo faras tion:
- realtempa serĉo pri eblaj atakoj. Kapti eblan problemon ofte estas la plej bona maniero minimumigi la efikon. Antaŭdiraj analiz-bazitaj algoritmoj prilaboras datumojn en realtempa kaj povas trovi nekutimajn ŝablonojn kaj tendencojn en datumoj por indiki eblajn atakojn
- aŭtomatigo de sekurecaj procezoj. Kun la algoritmoj farantaj sian aferon, specialistoj pri sekureco de datumoj povas labori pri aliaj kritikaj taskoj, kiuj bezonas homan intervenon. Cetere la ebleco de homa eraro prilabori datumojn ankaŭ malpliiĝas danke al la kapablo de la algoritmoj klasifiki informojn kaj prioritatigi okazaĵojn.
- prilaborante grandegajn kvantojn de datumoj. Trakti grandegajn datumajn volumojn estas grava defio por specialistoj pri cibersekureco. Datumaj sciencistoj povas helpi ilin trakti ĉi tiun taskon provizante la algoritmojn.
Kun ciberkrimo pli celata kaj efika, uzi la plej novajn solvojn pri datuma analitiko eble baldaŭ fariĝos nepra por sekurigi interretajn datumojn.
4. Disvolvi Pli Sekuran kaj Efikan Komercan Programaron
Datuma scienco ankaŭ eniris sian vojon en la kampon de komerca program-disvolviĝo. Aŭtomata softvara testado estas unu el la plej bonaj ekzemploj, kie ĝi povas fari multan diferencon por kompanioj.
Lastatempe pli kaj pli multaj testistoj komencis lerni datuman sciencon por povi uzi algoritmojn por trovi problemojn. Ĝi havas tute sencon. La procezo de testado temas pri datumoj kaj ŝablonoj, ĝuste por kio kreiĝas datumaj algoritmoj. Ili ankaŭ faras similajn demandojn kiel QA por helpi difini kiel programaro povas funkcii pli bone.
Jen kelkaj manieroj, kiel datum-scienco povas plibonigi programajn testojn por kompanioj:
- redukti laborkvanton kaj ŝpari tempon. Ofte testistoj devas prilabori grandegajn volumojn de datumoj en mallongaj tempokadroj, kio ne ĉiam eblas. Uzante datumminadajn teknikojn kun superrapida komputila rapideco, ili povas rapide enrigardi protokolojn kaj ŝpari multan tempon
- pli rapide trovu ŝablonojn en senstrukturaj datumoj. Ĉi tiu estas unu el la superpotencoj de datuma analitiko, kiun testistoj vere povas utiligi. Ili povas apliki algoritmojn, reliefigi ŝablonojn en datumoj kaj kompreni la suban strukturon. Rezulte, estus pli facile por ili trovi anomaliojn kaj aliajn problemojn. Ĉi tiuj algoritmoj jam aplikiĝas en la financa industrio por trovi spurojn de ebla kreditkarta fraŭdo
- antaŭdiro de estontaj valoroj. Testantoj povas uzi datum-sciencajn metodojn por prilabori historiajn datumojn kaj antaŭdiri estontajn valorojn, eĉ en kompleksaj kondiĉoj. Ĉi tiuj rezultoj ankaŭ povas helpi difini ĉu specifa programo uzas tro multajn rimedojn aŭ komencas preterpasi la atenditajn parametrojn.
Programaj testiloj pli kaj pli trovas novajn pli efikajn manierojn plenumi sian laboron per datum-sciencaj metodoj. Klare, ili povas utiligi aŭtomatigon kaj aliajn solvojn, do ni devas vidi pli da datum-sciencaj aplikoj sur la kampo.
Ĉu Datuma Scienco Gravas por Komercoj?
Absolute.
Ĉu ĝi povas profitigi ĉiun kompanion?
Jes, ĉar ĉiu kompanio en ĉiu industrio uzas datumojn.
De malgranda softvariga kompanio al podetala giganto kiel Amazon (kiu, kiel ni jam scias, jam uzas ĝin), entreprenoj pli investos lerni, kion datumaj algoritmoj povas fari por ili.
Jam datum-scienco havas belan biletujon da komercaj problemoj, kiujn ĝi povas solvi. Lerni kiel apliki ĝin al ĉi tiuj problemoj povas efektive fari multan diferencon por kompanioj.
Biografio de aŭtoro. Daniela McVicker estas blogisto kaj sendependa verkistino, kiu laboras proksime kun B2B kaj B2C-entreprenoj, kiuj provizas blogajn verkojn, kopirajton kaj fantomverkajn servojn. Nuntempe ŝi estas kontribuanto al Esegardisto. Kiam Daniela ne verkas, ŝi amas vojaĝi, legi am-aferon kaj sciencfikcion, kaj provi novajn vinojn.
