Big Data, Data Science, Business Intelligence, Text Mining. Albo: analiza predyktywna i eksploracyjna oraz prognozowanie zdarzeń i zachowań. Masz minutę, aby wytłumaczyć swojej babci jedno z tych pojęć. Czas - start.
Zbyt skomplikowane? Wymawianie się tym argumentem już niedługo przestanie uchodzić na sucho, zwłaszcza w biznesie. Analiza Wielkich Danych to już nie tylko koncepcją, która “kiedyś zrewolucjonizuje… (wstaw dowolną branżę). Dzisiaj najwięksi rynkowi gracze nie wyobrażają sobie planowania strategii rozwoju bez brefingu od departamentu Data Science. Namacalnych przykładów nie trzeba szukać daleko - wystarczy wyciągnąć z kieszeni telefon i sprawdzić stan konta w aplikacji.
Wszystko się zgadza, chociaż saldo na koncie mogłoby jeszcze trochę urosnąć, zwłaszcza że w tym miesiącu planujesz zrobić remont kuchni. Przeglądasz więc przy okazji zakładkę z propozycjami kredytu, a chwilę później w internetową przeglądarkę wpisujesz “piekarnik do zabudowy”. Parę minut później dostajesz telefon z banku. Okazuje się, że akurat mają bardzo interesującą ofertę kredytów konsumpcyjnych. Oczywiście, że mogą zająć ci chwilę - przecież właśnie wyjaśnienia warunków umowy potrzebowałeś.
Ten perfekcyjny timing to właśnie zasługa specjalistów, którzy monitorują przyzwyczajenia i zachowania użytkowników bankowych aplikacji. Big Data można więc wykorzystać w celu lepszego targetowania usług. Można też lepiej “pilnować” swoich interesów i sprawdzać, czy klienci nie zamierzają nas zdradzić dla konkurencji. Fakt, że przeglądają strony innych banków to dość mocny argument za. Jeśli śledzimy tego typu informacje na bieżąco możemy, również na bieżąco, reagować - zadzwonić z ofertą czy wysłać promocyjny kupon.
Wracając do poszukiwanego wcześniej w wyszukiwarce piekarnika. Jeśli sądzisz, że uda ci się dokonać obiektywnego wyboru najlepszej “maszyny piekącej” na podstawie informacji dostępnych w internecie - mylisz się. Marketing i reklama to branże, które już dawno zapomniały, że kiedyś były w stanie bez Big Data funkcjonować. O twoim wyborze zdecyduje więc w znacznym stopniu to, który z producentów AGD trzyma rękę najbliżej internetowego pulsu i potrafi interpretować różnego rodzaju "mapy klikalności". Analiza typów treści, motywów, kolorów i dźwięków, które w największym stopniu angażują uwagę to dzisiaj standard. I nawet jeśli ty sam nadal wahasz się pomiędzy matowym i błyszczącym wykończeniem, producent z dużym prawdopodobieństwem potrafi określić, co wybierzesz.
Pytanie, jak poszczególnym firmom, z ogromu wszelkich dostępnych danych udaje się wyłowić te najpotrzebniejsze? Odpowiedź najprostsza brzmi: ich managerowie zatrudnili kogoś, kto się na tym zna. Odpowiedź dopełniająca: managerowie sami podszkolili się w dziedzinie Data Science.
Nie trzeba mieć na drzwiach tabliczki z napisem Data Scientist żeby usprawniać biznes rozwiązaniami z tej dziedziny - wystarczy pogłębiona wiedza, która pozwoli płynnie poruszać się w zagadnieniach analizy, statystyki i kompilacji danych. Specyfika pracy w sektorze nowych technologii ma jednak to do siebie, że zarówno specjalista, jak i manager, który jego pracą zarządza, muszą swoją wiedzę nieustannie pogłębiać - na własną rękę, co oczywiste, ale i w ramach specjalistycznych szkoleń oraz studiów kierunkowych..
Specjaliści, lub kandydaci na specjalistów, częściej niż na ogólne studia podyplomowe, wybierają się na specjalistyczne bootcampy. Intensywne szkolenie kierunkowe dla “badaczy danych” organizuje na przykład Kodołamacz.pl - projekt pod egidą Sages, potentata na rynku szkoleń z branży IT.
Managerowie, którzy chcą się przekonać, jakie zastosowanie ma Data Sicience w ich branży, oraz jak przełożyć tę wiedzę na praktyczne przewagi biznesowe, mogą skorzystać z propozycji Sages i Akademii Leona Koźmińskiego.
W ramach dwusemestralnego programu studiów realizowane są najważniejsze zagadnienia z dziedziny Data Science. Uczestnicy poznają wiodące metody podejmowania decyzji w oparciu o dane, dowiedzą się, jak przygotować firmę do wprowadzenia rozwiązań Big Data, jakie problemy można w trakcie tego procesu napotkać, czy też jak prawidłowo zaplanować infrastrukturę do przetwarzania danych. Szczegółowy wykaz zagadnień oraz kluczowe informacje dotyczące studiów znajdziecie tutaj.
Decyzje biznesowe oparte na analizie danych w znaczący sposób poprawiają jakość i świadomość decyzji biznesowych, co zwiększa prawdopodobieństwo sukcesu przedsięwzięcia. Sama rewolucja Big Data daje nam możliwość dostosowania oferty i kształtowania usług nie w oparciu o mitycznego statystycznego klienta, tylko rzeczywiste potrzeby ludzi, którzy nie są statystycznym monolitem. To z kolei poprawia zarówno krótkofalowy wynik, jak wzrost sprzedaży, ale też długofalowo zwiększa prawdopodobieństwo powrotu klienta do produktu, który jest "szyty na miarę" i spełnia indywidualne oczekiwania.