Блог

Повернутися до всіх статей

Як краще почати взаємодіяти з даними?

||

Якісна взаємодія з даними є відмінною рисою лідерів ринку. Дані були основою для таких революційних концепцій, як Штучний Інтелект та Інтернет речей. Основні цілі використання даних: модернізація продуктів і послуг, оптимізація та підвищення ефективності внутрішніх процесів, розуміння поведінки та потреб клієнта, монетизація та отримання додаткового доходу.

Всі розуміють, що необхідно працювати з даними, але не всі розуміють з чого краще почати. Будь-який процес слід починати з визначення цілей. Перш, ніж почати працювати з даними і отримувати користь, необхідно встановити довгострокові і короткострокові цілі компанії (наприклад, збільшення прибутку, масштабування, зменшення відтоку клієнтів і виробничого браку, розуміння клієнтів і ринку). До того ж, кожний учасник команди повинен знати та розуміти їх.

Наступні дії допоможуть визначити можливості компанії за допомогою даних:

  1. Кейси використання

Ефективним рішенням буде ознайомитися з існуючими кейсами та подивитися на досвіді інших підприємств, як вони використовували дані та який результат був досягнутий. Таким прикладом є американська компанія Netflix, яка застосувала інтелектуальне використання даних. Зібрані дані про поведінку їхніх клієнтів компанія використовує для формування рекомендацій фільмів і шоу, контенту та ін. Контроль якості відтворення відео, що підвищує рівень обслуговування клієнтів, відбувається за допомогою даних. Також, Netflix монетизує отримані дані через рекламних партнерів.

  1. Брейнштормінг

Для вирішення завдання необхідно зібрати всіх зацікавлених учасників бізнесу і провести мозковий штурм. Метою такого процесу є об’єднати бізнес-цілі таі можливі сценарії використання даних для досягнення результату.

У процесі брейнштормінгу необхідно відповісти на наступні питання:

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat