Ciències de les dades: aquest terme és avui a tot arreu.
Cada vegada hi ha més gent que està llegint a Google. Molts desconeixen el terme, de manera que és emocionant descobrir alguna cosa que pot afectar les seves vides.
Moltes d’aquestes persones són propietàries d’empreses. Tenen pressa d’aprendre els avantatges empresarials de la ciència de dades, així com de quina manera els pot aportar un avantatge competitiu.
Ets un d’ells?
En aquest article, esbrinarà com fer-ho ciència de dades ajuda les empreses a resoldre problemes complexos:
- avançar en el rendiment de la cadena de subministrament
- millorar la implicació de la plantilla i la satisfacció laboral
- millorar la seguretat de les dades
- desenvolupar programari empresarial més segur i eficaç.
Ara anem directament al punt.
1. Millorar el rendiment de la cadena de subministrament
Si sou algú que participa en la gestió de la cadena de subministrament, sabeu que necessiteu més dades sobre el seu rendiment. No qualsevol dada: les dades adequades en el moment adequat i proporciona informació precisa per prendre decisions en temps real.
La ciència de les dades us pot ajudar a arribar-hi.
Aquests són els aspectes principals que trobareu interessants:
- prediccions de la demanda més precises. Les anàlisis prescriptives i predictives permeten a les empreses processar més dades relacionades amb les seves cadenes de subministrament. Com a resultat, poden construir algoritmes predictius que ajudin a descobrir nivells d’agregació òptims i la programació de la producció
- atenció al client més eficient. Gràcies als chatbots habilitats per a la intel·ligència artificial, les empreses ja poden automatitzar el seu servei al client. Els clients poden obtenir respostes a preguntes més habituals, com ara els terminis de lliurament previstos, sense haver d’esperar un agent humà
- gestió avançada d’inventari. Les grans empreses solen lluitar amb l’optimització d’inventaris i el reconeixement de colls d’ampolla. Per contrarestar aquests problemes, Amazon ha implementat recentment una solució d’anàlisi de dades. Assigna automàticament magatzems en funció de la ubicació de clients i proveïdors per reduir els costos de distribució.
El poder de la ciència de dades a la cadena de subministrament és la seva capacitat per definir patrons importants i prendre decisions ràpides basades en proves reals. Això és una cosa que les empreses necessiten desesperadament per automatitzar i fer que les seves cadenes de subministrament siguin més previsibles i flexibles.
2. Millorar la participació de la plantilla i la satisfacció laboral
Tot i que les RRHH no semblen ser un camp on participin els científics de dades, la veritat és molt diferent.
Empreses amb molta plantilla: en línia serveis d'escriptors, plataformes de consultoria, etc. - estan buscant activament solucions per mantenir el seu màxim talent i mantenir la plantilla compromesa. Molts han trobat que les “anàlisis de persones” són un bon camí per recórrer.
Deloitte ha publicat recentment ConnectMe, un tauler de treball digital per a empreses. Conté tota la informació relacionada amb els recursos humans que tant els professionals com els empleats poden accedir a continguts i projectes rellevants.
Per a les persones de recursos humans, en particular, solucions com ConnectME poden ser increïblement útils per rastrejar i gestionar el treball.
L’eina recopila i analitza dades relacionades amb els empleats tot el temps, de manera que l’usuari pot supervisar el compromís, el rendiment i obtenir informes periòdics. Aquestes dades també poden ajudar a mesurar el desenvolupament dels empleats i els resultats d'aprenentatge.
3. Millorar la seguretat de les dades
Sabíeu que les aplicacions de programari, especialment aquelles que funcionen en línia, són el vostre vincle de seguretat més feble?
Els ciberdelinqüents, certament, sí les empreses han de tenir en compte la ciberseguretat.
Per garantir els nivells de protecció més alts, les empreses han de desenvolupar programari segur i emprar les solucions de seguretat més recents. Recentment s’ha afegit a aquest mix l’aprenentatge automàtic com a eina per detectar ràpidament els ciberatacs.
Ara, l’anàlisi predictiva és el següent candidat que millora la seguretat de dades emmagatzemades. Hi ha algunes maneres en què aquesta solució habilitada per a la ciència de dades ho fa:
- cerca en temps real de possibles atacs. La captura d’un problema potencial sovint és la millor manera de minimitzar l’impacte. Els algoritmes predictius basats en analítiques processen dades en temps real i poden trobar patrons i tendències inusuals en les dades per indicar possibles atacs
- automatització de processos de seguretat. Amb els algoritmes fent les seves coses, els especialistes en seguretat de dades poden treballar en altres tasques crítiques que requereixen intervenció humana. A més, la possibilitat d’error humà en el processament de dades també disminueix gràcies a la capacitat dels algorismes de classificar la informació i prioritzar els incidents
- processant grans quantitats de dades. Fer front a enormes volums de dades és un repte important per als especialistes en ciberseguretat. Els científics de dades els poden ajudar a gestionar aquesta tasca proporcionant els algoritmes.
Amb la delinqüència cibernètica cada vegada més eficaç, l’ús de les solucions d’anàlisi de dades més recents pot esdevenir aviat una necessitat per mantenir segures les dades en línia.
4. Desenvolupeu programari empresarial més segur i eficaç
La ciència de les dades també s'ha anat obrint pas a l'àrea de desenvolupament de programari empresarial. Proves de programari automatitzades és un dels millors exemples en què pot marcar la diferència per a les empreses.
Recentment, cada vegada hi ha més provadors que han començat a aprendre ciències de les dades per poder utilitzar algoritmes per trobar problemes. Té perfecte sentit. El procés de prova tracta de dades i patrons, que és exactament per a què es creen algoritmes de dades. També fan preguntes similars com QA per ajudar a definir com pot funcionar millor el programari.
Aquí hi ha algunes maneres en què la ciència de dades pot millorar les proves de programari per a empreses:
- reduir la càrrega de treball i estalviar temps. Sovint, els provadors han de processar enormes volums de dades en períodes breus, cosa que no sempre és possible. Mitjançant l’ús de tècniques de mineria de dades amb una velocitat de càlcul súper ràpida, poden buscar ràpidament registres i estalviar molt de temps
- cerqueu patrons en dades no estructurades més ràpidament. Aquest és un dels superpoders de l’anàlisi de dades que realment poden aprofitar els verificadors. Poden aplicar algoritmes, ressaltar patrons a les dades i comprendre l'estructura subjacent. Com a resultat, els seria més fàcil trobar anomalies i altres problemes. Aquests algoritmes ja s’estan aplicant a la indústria financera per trobar rastres de possibles fraus amb targetes de crèdit
- predicció de valors futurs. Els provadors poden utilitzar mètodes de ciència de dades per processar dades històriques i predir valors futurs, fins i tot en condicions complexes. Aquests resultats també poden ajudar-vos a definir si una aplicació específica utilitza massa recursos o comença a anar més enllà dels paràmetres esperats.
Els provadors de programari cada cop troben maneres més eficients de fer la seva feina amb mètodes de ciència de dades. És evident que poden aprofitar l’automatització i altres solucions, de manera que hauríem de veure més aplicacions de ciència de dades en el camp.
La ciència de les dades és important per a les empreses?
Absolutament.
Pot beneficiar tots els negocis?
Sí, perquè totes les empreses de cada indústria utilitzen dades.
Des d’una petita empresa de desenvolupament de programari fins a un gegant minorista com Amazon (que, com ja sabem, ja l’utilitza), les empreses invertiran més en l’aprenentatge dels algoritmes de dades que poden fer per elles.
La ciència de dades ja té una bona cartera de problemes empresarials que pot resoldre. Aprendre a aplicar-lo a aquests problemes pot, de fet, influir molt en les empreses.
Biografia de l'autor. Daniela McVicker és una bloguera i escriptora independent que treballa estretament amb empreses B2B i B2C proporcionant serveis de redacció de blogs, redacció i escriptura de fantasmes. Actualment, és col·laboradora de Assaig guarda. Quan Daniela no escriu, li encanta viatjar, llegir romanços i ciència ficció i provar vins nous.
