Основы Науки Данных: определение соответствующих (релевантных) данных
После того, как бизнес-проблема четко определена, следующим шагом является определение данных, необходимых для ее решения. Характер бизнес-проблемы часто диктует тип требуемых данных.
Аналитика и персонализация клиентов включают использование таких данных, как истории транзакций, демографическая информация, поведенческие модели и анализ настроений, для лучшего понимания предпочтений и поведения клиентов. Анализируя эти данные, компании могут более эффективно сегментировать клиентов, прогнозировать будущее поведение и персонализировать маркетинговые усилия и рекомендации по продуктам, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов.
Разработка и инновации продуктов требуют понимания из различных источников данных, включая отзывы клиентов, модели использования, анализ конкурентов и исследования рынка. Эти данные помогают выявлять неудовлетворенные потребности и возможности на рынке, направляя разработку новых функций, продуктов или услуг. Анализ данных об использовании продуктов также может выявить, какие аспекты наиболее ценны для клиентов, что приводит к итеративным (повторяющимся) улучшениям.
Финансовый анализ и управление рисками зависят от комплексных финансовых данных, таких как исторические финансовые отчеты, рыночные тенденции, кредитные рейтинги и экономические показатели. Эти данные используются для прогнозирования доходов, оценки финансового состояния, управления инвестиционными рисками и обнаружения мошеннических действий. Точный финансовый анализ помогает компаниям принимать обоснованные решения и поддерживать финансовую стабильность.
Стратегии управления человеческими ресурсами и талантами дополняются данными, связанными с производительностью сотрудников, уровнями вовлеченности, показателями набора персонала и контрольными показателями компенсаций. Эти данные помогают выявлять высокоэффективных сотрудников, прогнозировать текучесть кадров, оптимизировать процессы найма и разрабатывать эффективные программы обучения. Используя эти идеи, организации могут повысить удовлетворенность и удержание сотрудников.
Оптимизация маркетинга требует анализа данных из нескольких источников, включая показатели эффективности кампаний, данные о пути клиента, аналитику SEO/SEM и результаты маркетинга по электронной почте. Эти данные помогают усовершенствовать стратегии таргетинга, улучшить показатели конверсии, оптимизировать расходы на рекламу и повысить общую эффективность маркетинга. Понимание того, какие стратегии наиболее эффективны, позволяет компаниям максимизировать рентабельность инвестиций в маркетинг.
Поддержка и опыт клиентов могут быть улучшены за счет использования данных из тикетов поддержки, взаимодействия с колл-центром, отзывов клиентов и журналов чат-ботов. Анализ этих данных помогает выявлять распространенные проблемы клиентов, сокращать время ответа и улучшать общий процесс поддержки. Сосредоточившись на улучшениях на основе данных, компании могут обеспечить лучший клиентский опыт и повысить удовлетворенность клиентов.
Отчетность о соответствии и регулировании для предприятий в регулируемых отраслях требует комплексного сбора данных, включая записи транзакций, аудиторские следы, проверки соответствия и показатели ESG. Эти данные гарантируют, что предприятия соответствуют нормативным требованиям, сохраняют прозрачность и избегают юридических и финансовых штрафов. Эффективное управление данными в этой области поддерживает соблюдение отраслевых стандартов и повышает доверие.
Розничная торговля и процесс сбыта получают выгоду от таких данных, как транзакции в точках продаж, схемы движения посетителей, возвраты продуктов и использование программ лояльности. Эти данные помогают оптимизировать управление запасами, улучшить планировку магазинов и адаптировать рекламные стратегии. Розничные торговцы могут лучше понимать предпочтения и поведение клиентов, стимулируя продажи и улучшая процесс покупок.
Организации здравоохранения и биологических наук полагаются на данные из электронных медицинских карт, клинических испытаний, геномных исследований и медицинских приборов. Эти данные поддерживают уход за пациентами, медицинские исследования, персонализированную медицину и стратегии профилактического ухода. Анализ данных здравоохранения позволяет улучшить результаты лечения, повысить операционную эффективность и стимулировать инновации в медицинской сфере.
В строительстве большие объемы данных генерируются из таких источников, как чертежи, планы площадок, графики проектов, отслеживание материалов, затраты на рабочую силу, данные о погоде и отчеты по безопасности. Эти данные помогают улучшить сроки выполнения проекта, анализируя показатели прошлых проектов и данные в реальном времени с текущих площадок, что позволяет строительным компаниям точнее оценивать время завершения и оптимизировать рабочие процессы. Они также оптимизируют распределение ресурсов, отслеживая использование материалов и развертывание рабочей силы, гарантируя, что проекты останутся в рамках бюджета и сократят отходы. Данные повышают безопасность, отслеживая тенденции несчастных случаев и промахов, что приводит к принятию превентивных мер. Прогностическое обслуживание становится более эффективным за счет использования данных с датчиков на оборудовании для прогнозирования отказов оборудования, что сокращает время простоя. Системы информационного моделирования зданий (BIM) централизуют планы строительства, облегчая совместную работу между заинтересованными сторонами в реальном времени и позволяя вносить обновления и корректировки в течение жизненного цикла проекта.
В нефтедобыче огромные объемы данных собираются с датчиков в ходе буровых работ, резервуаров, производственных площадок и трубопроводов. Эти данные играют жизненно важную роль в оптимизации управления резервуарами, анализируя информацию из разведки, сейсмических исследований и бурения. Это помогает улучшить показатели извлечения за счет детальной оценки давления в скважине, уровня жидкости и скорости потока. Прогностическое обслуживание улучшается за счет оборудования для мониторинга данных, такого как насосы и компрессоры, помогая компаниям предотвращать сбои и избегать дорогостоящих простоев. Данные также оптимизируют производство, позволяя корректировать методы бурения и настройки скважин для максимизации производительности и снижения эксплуатационных расходов. Кроме того, данные обеспечивают безопасность и соответствие требованиям за счет контроля соблюдения правил техники безопасности и экологических стандартов. Кроме того, анализ данных о потреблении энергии и выбросах помогает нефтяным компаниям повышать энергоэффективность, уменьшать свое воздействие на окружающую среду и оптимизировать использование энергии на всех объектах.
Специалисты по данным должны сначала определить, какие данные доступны, тщательно изучив различные источники, будь то внутренние или внешние, структурированные или неструктурированные. Сюда входят базы данных, журналы, выходные данные датчиков, взаимодействие с клиентами или данные третьих лиц. После того, как у них будет инвентаризация доступных данных, следующим шагом будет оценка их качества путем оценки ключевых атрибутов, таких как точность, полнота, согласованность, своевременность и релевантность. Им необходимо определить, соответствуют ли данные целям проекта или есть ли аномалии, ошибки или пропущенные значения, которые могут поставить под угрозу анализ.
После оценки качества специалисты по данным должны также выявить пробелы в наборе данных, которые могут помешать получению надежных сведений. Эти пробелы могут возникнуть из-за неполных записей, устаревшей информации или пропущенных переменных, необходимых для определенных моделей анализа. Чтобы устранить эти пробелы, специалисты по данным могут либо собирать новые данные с помощью таких методов, как опросы, датчики или дополнительная регистрация, либо дополнять существующие наборы данных, интегрируя внешние источники данных, обогащая анализ демографическими, географическими или отраслевыми данными. В случаях, когда прямой сбор данных невозможен, они могут использовать такие методы, как импутация данных, интерполяция или синтетическая генерация данных, чтобы заполнить пробелы, обеспечивая при этом достоверность анализа. Этот процесс оценки и дополнения данных имеет решающее значение для построения надежных и точных моделей, которые приводят к действенным выводам.
