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- 1 A cosa serve la scienza dei dati
- 1.1 Data Science – Significato
- 1.2 Scienza dei dati – Esempi
- 1.3 Perché le PMI dovrebbero investire nella scienza dei dati
- 1.4 Come usare la scienza dei dati
- 1.5 Determinare l’obiettivo aziendale
- 1.6 Assemblare il tuo team di dati
- 1.7 Aspettarsi di meno
- 1.8 Mostrare pazienza
- 1.9 Ripeti il metodo
- 1.10 Conclusione
A cosa serve la scienza dei dati
La scienza dei dati o Data Science offre il modo migliore per trasformare i dati grezzi in informazioni significative e fruibili.
Gli scienziati dei dati estraggono i dati, sviluppano le connessioni in varie forme e forniscono raccomandazioni che aiutano le aziende a generare tonnellate di entrate. Viene facilmente da pensare che sia lo stessa cosa della business intelligence; tuttavia, non è altro che un equivoco.
Data Science – Significato
Data Science significa ottimizzazione dei prezzi su larga scala, classificazione dei clienti per numerosi motivi, segmentazione dei comportamenti dei consumatori, esplorazione della redditività dei prodotti e ideazione di un sistema in previsione che risponda a eventi futuri basati su dati storici.
Scienza dei dati – Esempi
Un esempio reale è quello di Parts Alliance Group che è un distributore di ricambi auto e hanno utilizzato la scienza dei dati nel recente passato per analizzare più di 20 milioni di transazioni per capire un motore di prezzi dinamico. Ciò è stato fatto al fine di identificare quali prodotti attualizzare tenendo in considerazione gli schemi del passato. In questo modo, la società ha continuato a incrementare le proprie entrate fino al 30 percento dopo sole 5 settimane di lavoro con la scienza dei dati.
Secondo le statistiche dello scorso anno, il 30-35% delle aziende ha adottato Data Science e, finora, le trasformazioni hanno avuto grandi benefici ininterrottamente. Laddove le grandi aziende trovano questa adozione facile, le piccole e medie imprese si chiedono soprattutto se questo investimento sarebbe positivo o meno per loro. Il più grande ostacolo nel loro processo decisionale è il limite finanziario.
Perché le PMI dovrebbero investire nella scienza dei dati
Per qualsiasi economia, le piccole imprese agiscono come la spina dorsale, perché non importa quanto sia grande il numero di grandi imprese, non può mai superare quello delle più piccole.
Sono in realtà il settore che dovrebbe fare pieno uso della scienza dei dati. La ragione principale è che la competizione tra le piccole imprese è dura e devono lavorare giorno dopo giorno per ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti. Hanno il vantaggio di agilità dalla loro parte, rendendoli perfettamente adatti ad agire su intuizioni derivate dai dati, efficienza e velocità miracolosa. Essendo un proprietario di una piccola o media impresa o PMI, l’unica domanda che potresti avere è come puoi cogliere questa opportunità.
Come usare la scienza dei dati
Data Science non è un software, ma un processo che richiede una catena di azioni appropriate.
Alcune di esse sono:
Determinare l’obiettivo aziendale
Prima di immergerti nella scienza dei dati, è fondamentale identificare il punto in cui è possibile trovare l’oro. Non sarebbe sbagliato affermare che la scienza dei dati può rispondere a molte domande e va bene avere una mente curiosa. Dovresti conoscere il problema prima di iniziare a cercare le sue soluzioni. L’approccio migliore consiste nel concentrarsi sull’obiettivo aziendale in modo da poter lavorare nella giusta direzione per raggiungerli.
Assemblare il tuo team di dati
Hai il team interno che può portare avanti il progetto o devi estendere la tua ricerca all’esterno? Quando esci, puoi essere certo che gli scienziati dei dati caricano una tariffa elevata ma, alla fine, ne vale la pena. Tuttavia, è possibile utilizzare una combinazione di dipendenti e specialisti interni. Il numero di componenti della squadra dipende dal progetto e dal tuo obiettivo aziendale. Quello che puoi fare è cercare una consulenza in materia di dati scientifici per superare questo passaggio.
Aspettarsi di meno
Anche se ho spiegato sopra che i vantaggi offerti dalla scienza dei dati sono enormi, è necessario mantenere le proprie aspettative con i piedi per terra. È un processo che richiede tempo per completare e offrire risultati. Iniziare in piccolo offrirà risultati più grandi delle tue aspettative. Puoi iniziare esaminando l’integrità dei tuoi dati e passare a spiegare la dimostrazione del concetto.
Mostrare pazienza
I risultati non arrivano durante la notte. Il team di scienziati dei dati investe tempo per estrarre i dati, identificare modelli simili, creare strategie e arrivare a una conclusione. Se devi ancora raccogliere dati, avrai bisogno di più tempo del solito. Non dimenticare di monitorare i tuoi progressi in tutte le fasi e misurare i risultati per determinare l’efficacia del tuo progetto.
Ripeti il metodo
Se la scienza dei dati sembra funzionare per te, ripeti ancora e ancora. I comportamenti dei consumatori continuano a cambiare nel tempo a causa di numerosi fattori e quando la tua azienda cresce nel tempo, è meglio cercare nuove tendenze nel settore. Quando lo fai, inizierai a capire i difetti della tua strategia di marketing e a trovare modi per migliorare. Le aziende che ripetono il processo trovano guadagni di efficienza che sono maggiori di altri sistemi precedenti. Essere una piccola impresa non significa che devi finire per essere piccolo. Come disse il grande Bill Gates:
Se sei nato povero, non è un tuo errore. Ma se muori povero, è un tuo errore .
Pensa in grande, guadagna alla grande e diventa grande.
Conclusione
La scienza dei dati è per ogni azienda che cerca di diventare grande e di ottenere grandi guadagni. Non importa quale sia il tuo business, se non stai cercando di aumentarlo, nessuno ti aiuterà. La scienza dei dati è il modo migliore e più fattibile per aiutarti a trovare modi migliori per migliorare le dimensioni della tua azienda attraverso le tue risorse, semplicemente concentrandoti sui dati passati dei clienti e estraendo informazioni importanti attraverso di essa.
Offre una crescita dei ricavi del 30-35%. Puoi facilmente immaginare quanto saranno grandi i premi se ripeti il processo dopo un considerevole lasso di tempo.
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