数据科学的好处

数据科学的好处

原文由 SoftFormance 撰写： https://www.softformance.com/blog/data-science-benefits-for-business/

在过去十年中，数据科学彻底改变了业务发展。现在它几乎支配了所有行业：银行、金融、医疗保健、制造、运输、教育、电子商务等。因此，如今数据科学对商业的价值令人难以置信。

难怪这种转变正在发生。到 2025 年，预计将有 175 泽字节 漂浮的数据。

数据无处不在，而且数据量如此之大，可能很难了解您的业务到底要使用什么，以及如何从中受益。

正确使用数据将使您能够扩展您的业务能力，并以更多的可能性打开世界。您将改进决策流程、发现新见解、降低成本并优化资源。

在本文中，我将讨论您需要了解的有关数据科学的所有内容，我们将介绍数据科学的优势。此外，您将了解为什么是时候开始使用数据来使您的业务和未来项目受益，以及数据科学的价值是什么。

如果您想了解数据科学对业务的所有好处、使用它的项目示例以及如何为此选择合适的团队，请继续阅读。

什么是数据科学？

数据已被称为“21 世纪的石油”。有这么多，不禁要问：我们如何处理所有这些数据以及如何使其有用？

数据科学旨在回答所有这些问题。

那么，究竟什么是数据科学？

这是使用各种技术和工具从所有数据中提取有用信息的过程。该研究领域结合了编程技能、领域专业知识以及统计、数学和分析知识，能够从数据中提取有意义的见解。

数据科学有 五阶段生命周期 ：

1. 捕获。这个阶段包括数据采集、数据输入、信号接收和数据提取。
2. 维持。接下来是数据仓库、数据清理、数据暂存、数据处理和数据架构。
3. 过程。数据挖掘、聚类/分类、数据建模、数据汇总。
4. 分析。探索性/确认性、预测性分析、回归、文本挖掘、定性分析。
5. 交流。数据报告、数据可视化、商业智能和决策。

2009 年，谷歌首席经济学家哈尔瓦里安预测了适应技术影响和重新配置不同行业的重要性。

“获取数据的能力——能够理解、处理、从中提取价值、可视化、交流——这将在未来几十年成为一项非常重要的技能。”

– 变体 .

因此，数据科学家可以识别相关问题，从多个来源收集数据，正确组织数据，在这些数据中找到解决方案，并传达他们的发现以积极影响业务决策。

数据科学家经常使用机器学习算法来生成人工智能系统，这些系统将执行通常需要人类智能的任务。

他们还检测隐藏在大量数据中的模式，分析这些模式，并得出结论。通过使用特定的高级算法和机器学习模型，数据科学家可以帮助企业主进行预测和准确评估。

在过去十年中，数据科学已经发展到几乎在所有行业中使用。让我们看看它最适合应用在哪里，并关注现实生活中的例子。

数据科学应用示例

可以肯定地说，数据科学家已经为几乎所有行业带来了最好的改变。例如，在体育运动中，他们创建的模型和指标重新定义了“运动潜力”是什么。在医学上，现在更容易预测可能的副作用。随着数据量的增长，这种影响只会随着时间的推移而加强。

以下是数据科学最适合应用的几个示例：

卫生保健

该行业从数据科学中受益最多。早在 2008 年，当谷歌创建了谷歌流感趋势——记录流感病例的地图时，数据科学首次被用于医疗保健行业。尽管该项目一开始并不成功，但它展示了在医疗保健中使用数据科学的巨大潜力。现在，数据科学在医疗保健中用于以下目的：

1. 医学影像分析
2. 遗传学和基因组学
3. 药物开发
4. 为患者和客户支持提供虚拟帮助

将数据科学用于医疗保健的最受欢迎的项目包括 Google、Clue、Oncora Medical 和 Veeva。

谷歌

自 2008 年失败的尝试以来，谷歌并没有放弃将数据科学应用于医疗保健的尝试。

公司开发 莱娜 — 一种有助于识别转移到附近淋巴结的乳腺癌肿瘤的工具。即使需要进行更多测试，LYNA 也可以在 99% 的时间内准确识别转移性癌症。

线索

位于柏林的 线索 应用程序预测用户的月经周期和生殖健康。它跟踪周期开始日期、情绪、头发状况和其他指标。数据科学家使用 Python 和 Jupyter 的 Notebook 挖掘所有这些数据。用户在生育能力最强、下一个月经期开始或即将怀孕时收到通知。

昂科拉医疗

昂科拉 是基于使用机器学习的软件，根据过去的数据为当前的癌症患者创建个性化的建议。为这个应用程序收集的数据包括来自 50,000 多条癌症记录的诊断、治疗计划、结果和副作用。

维瓦

维瓦 是一家为医疗保健行业提供软件解决方案和数据的云软件公司。该公司在临床、监管和商业医疗领域工作。

运动的

到 2026 年，全球体育分析市场预计将达到 84亿 .以下是数据科学在体育运动中的应用：

RSPCT

这个应用程序 是NBA和大学球队采用的投篮分析系统。它依赖于放置在篮球框边缘的传感器。传感器的摄像头会跟踪球击球的时间和地点。然后，数据被传输到实时显示详细信息的设备。

RSPCT 有助于预测射手何时将进行最后一击以赢得比赛。

哎呀

哎呀 创建跟踪人们身体数据的设备：静息心率、呼吸频率和睡眠周期。这些可穿戴设备可帮助运动员了解何时进行训练以及何时休息。

痕迹

痕迹 是一家为足球教练提供人工智能系统的公司，可以分析比赛影片和录音设备。玩家佩戴追踪器——追踪设备——记录比赛。然后，这个镜头被一个人工智能机器人拼接在一起，游戏中最重要的时刻就是亮点。它允许团队和教练从每场比赛中收集详细的见解。

政府

政府机构维护着自己的数据库，其中充满了人们的数据：身份证照片、手机活动、指纹等。他们可以访问的数据比 Google 和 Meta 加起来还要多！

此类数据通常用于调查，例如，当调查人员联系各种机构以获取有关人员的某些信息时。

政府的数据只会越来越大，所以这里有一些使用数据科学的政府机构：

等价物

等价物 被美国司法系统和执法部门使用。该应用程序使用 Northpointe 软件来帮助评估被监禁者再次犯罪的风险。

它基于一种算法，该算法根据涵盖人们教育水平、就业状况等的问卷来预测风险。根据 ProPublica分析 , Equivant 的预测准确率为 60%。

美国移民和海关执法局

冰 ，或美国移民和海关执法局，使用面部识别技术提取人们的驾驶执照照片数据库。目标是驱逐无证移民。

这种做法被许多美国人批评为不道德，并且由于其面部识别技术仍然无法正常工作。尽管如此，它仍然是数据科学，因为面部识别建立在人工智能和机器学习系统的原始数据之上。

国税局

国税局 使用数据科学对其欺诈检测协议进行现代化改造。该机构根据公众可用的数据（主要在社交媒体上）、各种元数据、支付模式和电子邮件分析创建了多维纳税人档案。这有助于该机构预测个人纳税申报表。

电子商务

网上购物几乎成为了线下购物的替代品。越来越多的人选择足不出户购物，而不是去购物中心。

因此，在线零售商现在允许人们创建他们的个人资料，他们可以在其中跟踪他们的订单、保存他们的愿望清单等等。一些商店甚至可以根据人们的支付能力调整价格。以下是使用数据科学来个性化在线购物体验的应用示例：

睡眠

睡眠 被 ESPN 和 Bustle 等广告商和媒体用来签署交易。由于这些交易每天发生数百万次，因此该应用程序收集了大量数据用于分析、洞察和改进其广告技术。 Sovrn 界面可以通过最少的人工监督将媒体货币化。

爱彼迎

爱彼迎 使用数据科学来改进其搜索功能。现在，该应用程序会优先考虑位于 Airbnb 预订密度高的地区的租房搜索排名。人们可以在凉爽的社区寻找租金，而不仅仅是关注价格和可用性。

Instagram

Instagram 还使用数据科学。主要是，它使用数据科学来定位其赞助帖子。 Instagram 的所有者 Meta 拥有许多用户的大量数据，包括他们的年龄、教育程度、购物偏好和搜索历史。因此，Instagram 使用这些数据来制作算法，将所有这些数据转换为人们可能想要购买的东西的预测。

塔博拉

塔博拉 使用人工智能、深度学习和大型数据集为广告商创造参与机会。其发现平台将广告投放到各种在线出版商，创造新的货币化、受众和参与度。在 Taboola，读者可以找到新闻、建议或主题信息，也可以找到新的服务和产品。

赌博

2021年全球电子游戏市场估值为 1956.5亿美元 ，预计到 2030 年将增长近 13%。

几十年来，人工智能和数据科学一直用于视频游戏，现在在游戏中实施数据科学的方式正以惊人的速度增长。

以下是在游戏中使用数据科学的一些示例。

动视暴雪

这家公司支持魔兽世界、使命召唤、糖果粉碎和守望先锋等流行游戏。动视暴雪使用大数据来改善人们的游戏体验。

统一

统一 创建和运营交互式实时 3D 内容，包括游戏。 Riot Games、Respawn Entertainment 和 Atari 等公司使用 Unity 制定数据驱动的决策以监控业务指标。

2K

2K 游戏 是一家创造生化奇兵和无主之地的工作室，以及 PGA 和 WWE 游戏系列。它提取游戏数据并构建模型以改进其体育游戏。该工作室还使用数据来分析玩家的行为并建议如何改善他们的玩家体验。

社交媒体

人们在社交媒体上分享很多关于自己的信息：他们的年龄、教育程度、职业、他们去过的地方、他们看什么、听什么等等。所有的友谊、人际关系，甚至是同事关系都会留下大量可以收集的数据并被各种公司使用。

如今，许多关系都是从网上开始的：友谊、浪漫关系和工作关系，而关于用户的数据会影响他们下一次在网上遇到的人。以下是社交媒体平台使用数据科学的方式：

火种

当人们匹配上 火种 ，这要感谢公司的数据科学家。该应用程序使用一种提高匹配概率的算法，向用户展示他们最有可能喜欢的人。它还优先考虑活跃用户、彼此靠近的用户以及可能是彼此“类型”的人之间的匹配。

元

Meta 使用数据科学的最受欢迎的功能之一是“你可能认识的人”侧边栏。它出现在 Facebook、Instagram 和其他 Meta 平台的主屏幕上，它基于人们的朋友列表。它还基于一种出色的算法，该算法使用一种称为网络科学的数据科学。

数据科学解决的问题

数据科学用于解决可以通过分析解决的问题。因此，用于解决某些业务问题的方法取决于其性质和业务需求。

不可能涵盖数据科学可以解决的所有问题，但让我们关注最普遍的问题。

用新解决方案替换旧解决方案

数据科学促进创新。过去，现在由数据科学解决的许多问题都是通过其他方式解决的，通常没有那么有效。如今，数据科学已经取代了那些过时的解决方案，并且开发了解决问题的新方法。

例如，如今，数据科学家使用大数据来创建消费者需求预测，这些预测比 旧方法 .

创建新服务

数据科学不仅取代了旧的解决方案，而且还创造了全新的解决方案。这个过程称为原型设计。此过程可用于内部和外部服务的开发。

例如，内部服务可以是机器学习，用于监控潜在的合规违规行为。外部服务是以客户为导向的服务，例如让客户的购物体验更轻松的聊天机器人。

持续改进业务

连续的提高 ，或改善，是现代管理实践的一个关键原则。这不仅是关于改进所有商业实践，而且是关于改进自己。 Kaizen 包括团队成员之间的知识共享和彼此发展的鼓励。

数据科学是持续改进的主要驱动力。这一切都是为了让现有的数据科学项目变得更好。

例如，B2C 公司经常使用数据科学来针对特定的消费者群体进行营销。为了实现这一目标，数据科学家分析了一个消费者群体与其他消费者群体的区别，然后开发出能够识别数据集中这些差异的统计模型。

“危机”解决问题

有时，企业无法识别某些操作过程中出现的问题。由于这些未被认识到的问题和未能解决这些问题的尝试，企业失败了。这就是企业需要数据科学家帮助的时候。他们能够确定问题的根源并找到解决问题的方法。

例如，数据科学家使用 因子分析 调查无法直接测量的概念。他们将一个过程分解为多个因素，它有助于确定每个因素在多大程度上导致了问题。

数据科学挑战

随着越来越多的企业使用数据科学和数据分析，他们不仅体验了它的好处，也体验了它的挑战。大多数这些数据科学问题都不是公司特有的，它们可能出现在任何业务中。

1. 多个数据源

如今，许多公司使用 CRM 和 ERP 来收集和管理有关其客户、销售和员工的信息。这些应用程序通常不是结构化的，因此数据整合可能具有挑战性。结果，公司从各种来源收集了太多的非结构化数据，他们需要找到处理和提取这些数据的方法。

此外，使用许多不同的来源来收集数据使得收集有意义的见解变得困难。这会导致更多的错误、挑战并浪费大量时间。

这个挑战有一个解决方案，它在于数据科学的正确格式。重要的是要知道 4 Vs 大数据 ：

• 体积： 术语“大数据”并不意味着您需要大量数据。您需要的是正确的技术来处理任何数量的数据并知道如何处理它。
• 速度： 信息传输的速度很重要。由于交换是实时发生的，因此实时分析数据集也很重要。
• 种类： 不要忘记数据是多种多样的。它可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。每条数据都需要根据其类型进行特殊处理。
• 真实性： 在开始大数据分析之前，请选择与您的特定业务案例相关的数据。

1. 数据安全

数据科学的主要问题之一是数据安全。该术语包括应用于分析和数据流程的所有安全措施和工具。

一些数据安全漏洞包括对数据系统的攻击、勒索软件和盗窃。

在这三者中，信息盗窃是最常见的。最常见的是，它发生在有权访问敏感数据（例如客户的个人信息或财务信息）的组织中。

为了保护数据，公司应遵循数据安全的三个基本原则：

• 保密
• 正直
• 可访问性

为确保所有数据都以机密方式存储，公司需要使用安全系统来访问和存储这些数据。可以使用的一些方法包括数据渗透测试、数据加密和假名化。此外，最好更新隐私政策以确保您的商业信息受到保护。

1. 未定义的 KPI 和指标

知道如何开发算法对于数据科学来说是不够的。定义将促进业务增长的指标和 KPI 也很重要，如果不这样做，公司可能会面临严峻的挑战。

以下是识别关键指标和 KPI 的一些方法：

• 明确的目标和愿景： 设定一个现实的目标，并以一种让每个人都清楚的方式表达出来。该目标应该允许您跟踪项目的进度。
• 投资回报： 如果您选择投资数据科学项目，请确保结果将最大化您的投资回报率或至少将损失最小化。
• 可重用的工件： 可重用的工件可帮助您节省大量时间并提高基于 DS 的项目的整体生产力。此类工件包括框架、人工智能模型和开源软件。
• 提供可操作的见解： 如果您的基于 DS 的项目成功，它可以帮助您获得可操作的见解，从而改善库存、销售和生产流程。
• 一些生产部署： 可以在生产中进行更改以确保您的模型按预期工作。

1. 难以找到熟练的数据科学家

企业主面临的另一个问题是难以找到熟练的数据科学家。对于专家来说，仅仅了解 ML 和 AI 算法是不够的。他们还应该了解数据科学的商业观点。

因此，企业主寻找能够通过数据讲述组织故事并具有强大解决问题能力的团队。此外，数据科学家应不断与其他团队合作，并以清晰的方式解释技术复杂性。

1. 从数据科学中获取价值

数据科学可以为您的业务流程带来很多价值。它鼓励您的团队更加协作，做出更好的决策并更有效地工作。

它还可用于更好地了解客户、定位正确的客户群并提高您提供的产品的质量。

尽管存在这些挑战，但数据科学为企业主提供了多种好处，这就是为什么越来越多的组织现在正在与数据科学家合作以改进他们的业务流程。让我们来看看数据科学的价值和好处。

数据科学的价值和好处

您可能会问，数据科学有什么好处？

好吧，数据科学家的关键功能之一是研究和构建您的业务数据，以便能够为您的组织提取更有价值的见解。因此，数据科学对一个人的业务有很多好处和价值：

提高业务可预测性

这是数据科学的关键优势之一。分析意味着更高的可预测性。当您选择投资数据科学时，您就可以为您的业务投资更多的可预测性，从而减少错误。数据科学家使用人工智能和机器学习来处理收集的数据，以便公司可以进行更精确的分析并提取更有价值的见解。这种全面的分析可帮助您做出将对您的业务未来产生积极影响的决策，因为您可以更轻松地预测结果。

新产品和创新

数据科学使组织能够收集和分析有关其客户的更多信息，更快、更有效地进行，从而能够对未来趋势做出更准确的预测。此外，数据科学使我们能够跟上这些市场趋势并分析人们喜欢、想要和需要什么。因此，更容易提出新想法、创造新产品和创新。

改进决策过程

数据科学是组织决策过程的最佳助推器之一。原因是在新开发的系统的帮助下实时查看数据可以让业务经理更加灵活。此外，这些工具为业务主管提供了更大的灵活性。此类系统和工具的示例包括由数据科学家的数据处理启用的仪表板和投影。

确保实时智能

与 RPA 专业人士合作，数据科学家可以识别其业务的各种数据源以创建自动化仪表板。这些仪表板将以集成方式实时搜索所有这些数据。这有助于组织做出更准确的决策并更快地完成。

有利于营销和销售领域

使用和分析数据是创建产品和提供满足客户需求和期望的解决方案的唯一途径。这就是为什么如今营销是数据驱动的。数据科学家帮助公司获得更多关于客户的见解，并帮助企业改进营销运营。借助数据科学，甚至可以获取整个客户旅程地图并更深入地了解自己的客户。

提高数据安全性

当数据科学得到如此广泛的应用时，数据安全问题变得普遍。组织意识到应该比以往更安全地保护数据。例如，数据科学家致力于欺诈预防系统。这些系统使客户更安全。此外，借助数据科学家，可以识别可能的架构缺陷。

SoftFormance 的数据科学

在 SoftFormance，我们相信由于数据科学的诸多好处，它可以促进增长并提高效率，我们的目标是将其应用到我们尽可能多的项目中。近年来，数据科学帮助我们成功完成了诸如 破折号 & AdsPro, 收入指南针 , 教 , 本地电源 ， 和别的。让我们简短地谈谈它们。

破折号 是太阳能电池板机构的分析平台。有一个仪表板工具可以收集和调整来自不同来源的数据，例如 Facebook 和 SalesForce。这就是应用数据科学的地方——我们创建了一个工具来收集和分析数据，并为太阳能电池板机构提取有价值的见解。

广告专业 是我们以前的一位客户的 Facebook 广告管理工具。它允许使用自定义广告构建器设置 FB Ads Customer Segments API 和 Bid Multiplier API。我们使用数据科学来识别客户群、分析评论并推荐特定产品。

收入指南针 是最快、最先进和最用户友好的商业智能平台，旨在帮助快速消费品制造商减少企业范围内的价格泄漏、优化贸易支出并通过向每个渠道合作伙伴收取独一无二的价格来最大化价值捕获他们。

教 是一款营销自动化 SaaS 应用程序，通过提供使用 Facebook Messenger 产生潜在客户、营销和销售所需的一切，立即提高打开率、点击率和转化率。我们利用数据科学来识别潜在客户群，预测他们的潜在需求，并分析最畅销的产品。

本地电源 是一种屋顶设计工具，可在其顶部自动放置最佳面板。我们使用独特的屋顶设计工具和建议为太阳能电池板机构创建了 CRM。此外，我们还致力于应用数据科学的前端太阳能软件、建模、提案和项目管理。

在哪里可以找到数据科学专家？

由于数据科学现已应用于所有行业，因此对熟练数据科学家的需求急剧增长。全球众多企业都在寻找专家来帮助他们处理数据并将其用于最大利益。您在哪里找到数据科学家，您首先应该注意什么？

如今，大多数数据科学家都是外包的。我们有一个完整的 文章 关于外包的好处，所以如果你想详细了解这种做法，请阅读它。

如果您想在全球人才库中找到最适合您的数据科学家，请注意专家的背景、教育和经验。

如果您正在寻找通才数据科学家，请不要仅仅因为此人的学位或来自与您期望的不同领域而丢弃某人的简历。

请记住，数据科学家来自世界各地！他们的教育和背景非常多样化。有许多数据科学家拥有软件工程或数据分析角色的背景，这是通向数据科学的非常常见的途径。

关键是要知道你实际招聘的角色。例如，如果您需要一名数据科学家，但您的工作重心是工程，请聘请一位具有工程经验的专家。

一个好主意是创建一个数据科学家团队，每个人都有不同的背景、学位或以前的工作经验。这样，您将拥有商业、经济学、生物学、社会学、工程学等方面的专家。拥有一支多元化的数据科学团队对于完成出色的工作至关重要。

常问问题

数据科学能提高信息安全吗？

数据科学对于提供网络安全至关重要。大多数网络攻击旨在破坏组织的数据并随后使用它。这就是为什么定期更新和分析现有数据对于改善您的网络安全环境如此重要的原因。此外，大多数处理大数据的组织都有数据科学家来识别可能的风险并帮助预防安全问题。

我们应该在多长时间内收集信息以获得最佳结果？

收集数据所需的时间取决于许多因素：项目范围、数据可用性、项目任务和意外事件。因此，要回答“这需要多长时间？”这个问题，首先要确定项目的范围，然后确保有足够的可用数据，定义高级任务并查看每个任务的预计时间，然后应用捏造因素（花在意外事件、会议、回答问题等上的时间）。

我们如何将数据货币化？

有几种技术可以帮助您通过数据获利。首先，将数据保密。其次，将其作为产品销售。它对不同的人和公司可能很有价值，因此您可以根据某些数据产生的价值来创建产品。另一个想法是与合作伙伴交易或交换数据以实现互惠互利。最后，你可以尝试让数据开放和免费，让人们可以使用它，这将以另一种方式产生价值。

包起来

知道如何正确使用数据科学可以为企业在市场上带来很多好处。

他们能够更轻松地分析客户的旅程并了解客户的需求和期望，更轻松地构建各种工具，预测销售，并使他们的项目和产品总体上更加成功。

如今，所有行业都使用大数据和数据科学来管理和节省资金、优化资源、改进工作流程和决策流程，以及获得有关其业务运作方式的清晰统计数据。

起初，使用数据科学似乎太复杂了，不值得付出努力。

然而，在现实中，这不是真的。关键是要找到一个专家团队来帮助你，回答你所有的问题，并向你展示数据科学对你的业务有多大的好处。此外，还有很多可用的工具可以重用。在大多数情况下，您不需要从头开始创建。

因此，如果您一直在考虑将大数据用于您的业务，那么现在是最好的时机。

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