Eines der grundlegenden Ziele eines Datenwissenschaftler ist es, Ihrem Unternehmen zu helfen, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen, damit Sie in Ihrer Branche an der Spitze stehen können.
Die Einstellung eines Datenwissenschaftlers ist von Vorteil, wenn Sie Hilfe benötigen Daten Ihres Unternehmens richtig sammeln, bereinigen, visualisieren und vor allem sinnvoll nutzen. Wenn Sie ein Team von Datenexperten haben, die mit Ihnen zusammenarbeiten, werden Sie in der Lage sein, bessere Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der vorhandenen Daten zu treffen und Ihr Unternehmen über verschiedene Datenpipelines abzuwickeln. Dies wiederum wird Ihnen helfen, bessere Geschäftsangebote und bessere Produkte zu entwickeln und letztendlich besser auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden einzugehen und Ihren Wettbewerbsvorteil zu nutzen.
Schauen wir uns das an warum Data Science für Ihr Unternehmen wichtig ist, und was Fähigkeiten auf die Sie achten sollten, wenn Sie einen Data Scientist einstellen.
Die Idee eines datengesteuerten Unternehmens wurzelt tief in der Unternehmenskultur, d. h. Datenkultur wird langsam zur Unternehmenskultur. Und wenn es Zeit gab, der Zeit einen Schritt voraus zu sein, dann ist es diese. Hier sind die fünf wichtigsten Gründe, warum Data Science heute für Ihr Unternehmen so wichtig ist.
1. Hilft Ihnen, Ihr Geschäft auszubauen
Leistungsstarke Unternehmen verwenden Datenvisualisierungstools zusammen mit Analysetools, um zu verstehen komplexe Daten. Unternehmen suchen Datenwissenschaftler um ihnen zu helfen, eine zu adoptieren datengetriebener Ansatz. Tatsächlich verwenden 59% der Unternehmen weltweit Big-Data-Analysen (Mikrostrategie, 2020). Ein Datenwissenschaftler könnte Ihnen bei der Suche helfen neue potenzielle Märkte Sie interessieren sich für Ihr Produkt und um neue Kunden zu identifizieren, müssen Sie ein gutes Gefühl dafür haben, wie Ihr aktueller Kundenstamm aussieht. Die Datenwissenschaft kann auch neue Trends erkennen oder herausfinden, welche Inventarartikel sofort den größten Einfluss auf den Umsatz haben werden.
2. Sie können Ihre Kunden besser verstehen
Verhalten der Kunden ändern sich ständig, und ohne die Hilfe eines Datenwissenschaftlers wird es schwierig, den Überblick zu behalten. Airbnb zum Beispiel, das Reisenden und Gastgebern hilft, Wohnungen zu finden und zu mieten, hat kürzlich das Nutzerverhalten bei Online-Suchanfragen untersucht und seine Algorithmus-Engine geändert, um persönlichere Ergebnisse zu liefern. Infolgedessen nahmen sowohl Buchungen als auch Reservierungen zu. Ein Entwickler könnte diese Art von ausgraben Einsicht über das Verhalten Ihrer Kundenbasis für die Datenanalyse an verbessern Sie Ihre Unternehmensstrategie.
3. Sie stehen im Mittelpunkt der Entscheidungsfindung
Angesichts der Tatsache, dass Unternehmen mehr einführen Datenanalyse-Ansatz, Datenwissenschaftsabteilungen werden für ihren Lebensunterhalt immer wichtiger. Daher hilft Ihnen ein Datenwissenschaftler, der in Ihrem Team arbeitet, immer dabei, die beste Entscheidung zu treffen, basierend auf nächstbeste Aktion das zeigen die gesammelten Daten, wobei Emotionen und Vorrang aus der Gleichung herausgenommen wurden.
4. Es verbessert die Prognose
Durch die Verwendung aktueller und historischer Daten können Sie genau zukünftige Trends und Prognosen vorhersagen. Angesichts des ständigen Wandels unseres Alltags kann Data Science bessere Erkenntnisse liefern, indem sie Muster erkennt, die wir vielleicht nicht immer erkennen. Prognosen ermöglichen es Ihnen, Geschäftsentscheidungen zur Datenanalyse zu treffen und datengestützte Strategien zu entwickeln. Finanzielle und operative Entscheidungen basieren sowohl auf den aktuellen Marktbedingungen als auch auf Zukunftsprognosen. Vergangene Daten werden zusammengestellt und untersucht, um Muster aufzudecken, die dann zur Prognose zukünftiger Trends und Veränderungen verwendet werden.
5. Big Data ist überall
Wenn Sie sich umschauen, ist ein Computer wahrscheinlich eines der ersten Dinge, die Sie entdecken. Wenn nicht ein herkömmlicher Desktop oder Laptop, dann ein einfaches Smartphone. Durch den Einsatz dieser Maschinen sind wir erzeugt täglich eine enorme Menge an Daten. Wie? Indem du einfach Beiträge auf Instagram twitterst oder teilst. Diese Daten heißen in ihrer stark vereinfachten Form Große Daten. Big Data zu verstehen bedeutet, Daten in ihrer komplexesten Form zu verstehen. Dieses Verständnis hilft Unternehmen, ihre Daten zu nutzen und sie zu nutzen, um neue Möglichkeiten zu erkennen. Das führt zu intelligentere Geschäftsabläufe, effizientere Abläufe, höhere Gewinne und zufriedenere Kunden.
Data Scientist ist einer der am schnellsten wachsenden Jobs der letzten Jahre, weil hohe Geschäftsnachfrage. Bevor Sie sich damit befassen, wie und worauf Sie bei der Einstellung eines Datenwissenschaftlers achten sollten, sollten Sie zunächst Folgendes wissen Keine zwei Data Scientist-Rollen sind genau gleich.
Im Gegensatz zu den Rollen eines Anwalts oder Arztes zum Beispiel ist Data Scientist eine relativ neue Berufsbezeichnung und ein Schlagwort. Infolgedessen gibt es ein hohes Maß an Inkonsistenz zwischen den Rollen, die diesen Titel tragen, und damit verbunden ist auch eine Variabilität in den Arbeitstagen der Fachkräfte, die diese Rolle innehaben.
Es gibt viele alternative Berufsbezeichnungen, hinter denen tatsächlich eine Stellenbeschreibung als Data Scientist steht. Sie beinhalten:
Wir haben bereits zuvor darüber gesprochen, dass wir klassifizieren können Datenwissenschaftler als forschungsorientiert, geschäftsorientiert oder entwicklungsorientiert. Im Allgemeinen sind dies die wichtigsten Hard- und Softskills, die sie alle haben sollten.
Neben dem oben genannten technischen Fachwissen gibt es auch bestimmte Soft Skills, die Sie bei der Einstellung eines Data Scientists berücksichtigen sollten. Er oder sie sollte über die folgenden sozialen Fähigkeiten und Anforderungen verfügen:
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Technische Kompetenz ist zwar ein Muss für die Einstellung eines Wissenschaftlerteams, kann aber nicht die Hauptvoraussetzung sein. Der Aufbau und die Pflege eines hochwertigen Data-Science-Teams erfordern eine umfassende, langfristige Strategie, daher müssen Sie sicherstellen, dass Sie den richtigen Data Scientist einstellen.
Wenn Sie selbst ein Team aufbauen möchten, finden Sie am besten geeignete Data Scientists-Teams unter LinkedIn, Upwork, Glastür und Datencamp.
Auf der anderen Seite sollten Sie vielleicht einen anderen Ansatz in Betracht ziehen, wenn Sie eine robustere Strategie wünschen und Erweiterung des Personals ist vielleicht genau das, wonach du suchst. Der Hauptvorteil der Erweiterung der Kapazität Ihres Teams durch spezielle Fähigkeiten besteht darin, schneller skalieren, Senkung der Betriebs- und Einstellungskosten, haben Zugang zu einem breiteren Talentpool, höher Flexibilität um dein Team zu erweitern und Zugriff auf Know-how des Dienstanbieters.
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