Business-Centric Data Science - les nuls

Les affaires sont complexes. La science des données est complexe. Parfois, il est facile d'être si pris dans les arbres que vous oubliez de chercher un moyen de sortir de la forêt. C'est pourquoi, dans tous les secteurs d'activité, il est extrêmement important de rester concentré sur l'objectif final. En fin de compte, peu importe votre secteur d'activité, le vrai nord est toujours le même - la croissance des bénéfices des entreprises.

Que vous réalisiez cela en augmentant l'efficacité ou en augmentant les taux de vente et la fidélité des clients, l'objectif final est de créer un taux de croissance des bénéfices plus stable et solide pour votre entreprise. Vous trouverez ci-dessous une liste de quelques façons d'utiliser la data science et la business intelligence centrées sur l'entreprise pour augmenter les bénéfices:

• Diminuer les risques financiers. Un data scientist centré sur les affaires peut réduire les risques financiers dans le commerce électronique en utilisant des méthodes de détection des anomalies de séries temporelles pour détecter les fraudes en temps réel - réduire la fraude par carte et réduire la fréquence des prises de contrôle..

• Augmentez l'efficacité des systèmes et des processus. Il s'agit d'une fonction d'optimisation des systèmes d'entreprise exécutée à la fois par le data scientist centré sur l'entreprise et l'analyste métier. Les deux utilisent des analyses pour optimiser les processus métier, les structures et les systèmes, mais leurs méthodes et sources de données diffèrent. L'objectif final devrait être de réduire les dépenses inutiles en ressources et d'augmenter le retour sur investissement pour des dépenses justifiées.

• Augmenter les taux de vente. Pour augmenter les taux de ventes de vos offres, vous pouvez employer un data scientist centré sur l'entreprise pour vous aider à trouver les meilleurs moyens de vente incitative et croisée, augmenter la fidélité des clients, augmenter les conversions dans chaque couche de l'entonnoir et cibler votre publicité et vos réductions. Il est probable que votre entreprise utilise déjà plusieurs de ces tactiques, mais un data scientist axé sur les affaires peut regarder toutes les données liées à l'entreprise et, à partir de là, en tirer des conclusions qui renforcent ces efforts.