Data Science – Dieser Begriff ist heutzutage allgegenwärtig.
Immer mehr Leute lesen über Google. Der Begriff ist vielen unbekannt, daher ist es aufregend, etwas zu entdecken, das ihr Leben möglicherweise beeinflussen kann.
Viele dieser Leute sind Unternehmer. Sie haben es eilig, die geschäftlichen Vorteile von Data Science kennenzulernen und zu erfahren, wie sie ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können.
Bist du eine von ihnen?
In diesem Artikel erfährst du wie Datenwissenschaft unterstützt Unternehmen bei der Lösung komplexer Probleme:
- Leistungssteigerung in der Lieferkette
- Steigerung des Mitarbeiterengagements und der Arbeitszufriedenheit
- Datensicherheit verbessern
- sicherere und effektivere Unternehmenssoftware entwickeln.
Kommen wir nun gleich zur Sache.
1. Verbessern Sie die Leistung der Lieferkette
Wenn Sie im Bereich Supply Chain Management tätig sind, wissen Sie, dass Sie mehr Daten über deren Leistung benötigen. Nicht irgendwelche Daten: die richtigen Daten zur richtigen Zeit und liefert genaue Einblicke, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Data Science kann Ihnen dabei helfen.
Hier sind die wichtigsten Dinge, die Sie interessieren werden:
- genauere Nachfrageprognosen. Prescriptive und Predictive Analytics ermöglichen es Unternehmen, mehr Daten in Bezug auf ihre Lieferketten zu verarbeiten. Auf diese Weise können sie Vorhersagealgorithmen erstellen, die bei der Ermittlung optimaler Aggregationsebenen und Produktionsplanung helfen
- effizientere Kundenbetreuung. Dank KI-fähiger Chatbots können Unternehmen ihren Kundenservice bereits automatisieren. Die Kunden können schneller Antworten auf häufig gestellte Fragen wie erwartete Lieferzeiten erhalten, ohne auf einen menschlichen Agenten warten zu müssen
- erweiterte Bestandsverwaltung. Große Unternehmen kämpfen oft mit der Bestandsoptimierung und dem Erkennen von Engpässen. Um diesen Problemen entgegenzuwirken, hat Amazon kürzlich eine Datenanalyselösung implementiert. Es weist Lager automatisch basierend auf dem Standort von Kunden und Lieferanten zu, um die Vertriebskosten zu senken.
Die Stärke von Data Science in der Lieferkette liegt in ihrer Fähigkeit, wichtige Muster zu definieren und schnelle Entscheidungen auf der Grundlage echter Beweise zu treffen. Dies ist etwas, das Unternehmen dringend automatisieren und ihre Lieferketten berechenbarer und flexibler machen müssen.
2. Verbessern Sie das Engagement der Mitarbeiter und die Arbeitszufriedenheit
Obwohl HR kein Bereich zu sein scheint, in dem sich Datenwissenschaftler engagieren würden, sieht die Wahrheit ganz anders aus.
Unternehmen mit großer Belegschaft – online Schriftsteller Dienstleistungen, Beratungsplattformen usw. – suchen aktiv nach Lösungen, um ihre Top-Talente zu halten und die Mitarbeiter zu binden. Viele haben festgestellt, dass „People Analytics“ ein guter Weg ist.
Deloitte hat kürzlich veröffentlicht Verbinde mich, ein digitales Arbeitsplatz-Dashboard für Unternehmen. Es enthält alle personalrelevanten Informationen, auf die sowohl HR-Profis als auch Mitarbeiter auf relevante Inhalte und Projekte zugreifen können.
Insbesondere für HR-Mitarbeiter können Lösungen wie ConnectME unglaublich nützlich sein, um die Arbeit zu verfolgen und zu verwalten.
Das Tool sammelt und analysiert ständig mitarbeiterbezogene Daten, sodass der Benutzer Engagement und Leistung überwachen und regelmäßige Berichte erhalten kann. Diese Daten können auch bei der Messung der Mitarbeiterentwicklung und der Lernergebnisse helfen.
3. Verbessern Sie die Datensicherheit
Wussten Sie, dass Softwareanwendungen, insbesondere solche, die online arbeiten, sind Ihr schwächstes Sicherheitsglied?
Cyberkriminelle tun dies sicherlich, also Unternehmen müssen Cybersicherheit berücksichtigen.
Um ein Höchstmaß an Schutz zu gewährleisten, müssen Unternehmen sichere Software entwickeln und die neuesten Sicherheitslösungen einsetzen. Diesem Mix wurde kürzlich maschinelles Lernen als Werkzeug zur schnellen Erkennung von Cyberangriffen hinzugefügt.
Jetzt ist Predictive Analytics der nächste Kandidat, der die Sicherheit von gespeicherte Daten. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie diese Data Science-fähige Lösung dies tut:
- Echtzeitsuche nach potenziellen Angriffen. Das Erkennen eines potenziellen Problems ist oft der beste Weg, um die Auswirkungen zu minimieren. Predictive Analytics-basierte Algorithmen verarbeiten Daten in Echtzeit und können ungewöhnliche Muster und Trends in den Daten finden, um auf mögliche Angriffe hinzuweisen.
- Automatisierung von Sicherheitsprozessen. Wenn die Algorithmen ihr Ding machen, können Datensicherheitsspezialisten an anderen kritischen Aufgaben arbeiten, die menschliches Eingreifen erfordern. Darüber hinaus sinkt auch die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler bei der Verarbeitung von Daten dank der Fähigkeit der Algorithmen, Informationen zu kategorisieren und Vorfälle zu priorisieren
- Verarbeitung riesiger Datenmengen. Der Umgang mit enormen Datenmengen ist für Cybersecurity-Spezialisten eine große Herausforderung. Data Scientists können ihnen bei dieser Aufgabe helfen, indem sie die Algorithmen bereitstellen.
Da Cyberkriminalität zielgerichteter und effektiver wird, kann der Einsatz der neuesten Datenanalyselösungen bald zu einem Muss für die Sicherheit von Online-Daten werden.
4. Entwickeln Sie sicherere und effektivere Unternehmenssoftware
Data Science hält auch Einzug in die Entwicklung von Unternehmenssoftware. Automatisierte Softwaretests ist eines der besten Beispiele, wo es für Unternehmen viel bewirken kann.
In letzter Zeit haben immer mehr Tester damit begonnen, Data Science zu erlernen, um Algorithmen verwenden zu können, um Probleme zu finden. Es macht absolut Sinn. Beim Testprozess geht es um Daten und Muster, und genau dafür werden Datenalgorithmen erstellt. Sie stellen auch ähnliche Fragen wie QA, um zu definieren, wie Software besser funktionieren kann.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie Data Science Softwaretests für Unternehmen verbessern kann:
- Arbeitsaufwand reduzieren und Zeit sparen. Oftmals müssen Tester in kurzer Zeit enorme Datenmengen verarbeiten, was nicht immer möglich ist. Durch den Einsatz von Data-Mining-Techniken mit superschneller Rechengeschwindigkeit können sie Protokolle schnell einsehen und viel Zeit sparen
- Finden Sie Muster in unstrukturierten Daten schneller. Dies ist eine der Superkräfte der Datenanalyse, die Tester wirklich nutzen können. Sie können Algorithmen anwenden, Muster in Daten hervorheben und die zugrunde liegende Struktur verstehen. Dadurch wäre es für sie einfacher, Anomalien und andere Probleme zu finden. Diese Algorithmen werden bereits in der Finanzindustrie eingesetzt, um Spuren von potenziellem Kreditkartenbetrug zu finden
- Vorhersage zukünftiger Werte. Tester können datenwissenschaftliche Methoden verwenden, um historische Daten zu verarbeiten und zukünftige Werte auch unter komplexen Bedingungen vorherzusagen. Diese Ergebnisse können auch bei der Bestimmung helfen, ob eine bestimmte App zu viele Ressourcen verwendet oder beginnt, die erwarteten Parameter zu überschreiten.
Softwaretester finden mit Data-Science-Methoden zunehmend neue, effizientere Wege, ihre Arbeit zu erledigen. Sie können ganz klar die Vorteile von Automatisierung und anderen Lösungen nutzen, daher sollten wir mehr Data-Science-Anwendungen in diesem Bereich sehen.
Ist Data Science für Unternehmen wichtig?
Unbedingt.
Kann es jedem Unternehmen nützen?
Ja, denn jedes Unternehmen in jeder Branche verwendet Daten.
Von einem kleinen Softwareentwicklungsunternehmen bis hin zu einem Einzelhandelsriesen wie Amazon (der es, wie wir bereits wissen, bereits nutzt) werden Unternehmen mehr investieren, um zu lernen, was Datenalgorithmen für sie tun können.
Data Science hat bereits ein schönes Portfolio an Geschäftsproblemen, die es lösen kann. Zu lernen, wie man es auf diese Probleme anwendet, kann für Unternehmen in der Tat einen großen Unterschied machen.
Biografie des Autors. Daniela McVicker ist Bloggerin und freiberufliche Autorin, die eng mit B2B- und B2C-Unternehmen zusammenarbeitet und Blog-, Copywriting- und Ghostwriting-Dienste anbietet. Derzeit ist sie Mitwirkende bei Aufsatzwächter. Wenn Daniela nicht schreibt, liebt sie es zu reisen, Romantik und Science Fiction zu lesen und neue Weine zu probieren.
