分析和数据科学如何提高业务效率

 什么是数据科学与分析?

Techopedia公司将数据科学定义为：“数据科学是一个广泛的领域，能够从原始数据中审查、分析和提取具有价值的知识和信息的过程、理论、概念、工具以及技术。它旨在帮助个人和组织根据存储、使用、管理的数据做出更好的决策。”

这个术语曾经被称为数据学，但是由于采用人工智能和机器学习技术研究大量数据以供营销实体使用的想法已经变得更加实际，因此，“数据科学”已经成为一种规范。

数据科学和分析作为实用工具的发展
传统上，这些工具用于根据现有数据创建新的构造。但是，信息技术收集和生成可操作数据的能力已经远远超过了人们使用它的能力。而分析数据已经成为一个不断发展的行业。
然而，现代的数据创建和捕获能力正在使数据科学和分析超越其作为创建新理论的一种工具的传统用途，并进入更实际的直接组织管理领域。简单地说，数据科学和分析现在能够被用来积极地调整市场营销和商业实践等活动，使业务流程更加高效。
具有前瞻性的组织正在利用以下讨论的一些通用优化方法。这两种方法是实时报告和现有数据解释。

实时报告
无论是在现实生活中还是网络环境中，经常与客户互动的企业从实时报告(RTR)中获益最大。实时报告(RTR)的好处是可以立即采取行动，使面向公众的商家能够尽快地优化销售流程。随着市场逐渐适应实时报告(RTR)驱动的竞争，越来越多的企业优先考虑更好的响应时间。
实时报告(RTR)使组织的客服代表能够在与客户交互时更全面地了解客户，使客户的互动报告更有意义。例如，拨打客户服务热线，按照提示步骤接通进行交流。这是实时报告(RTR)的传统版本，并没有任何实时功能。如今的会话可以在客户与客户服务代表交互时完成。
这使得客户服务更加快捷，同时也为商家提供了更多的信息。这是一个双赢的局面，每个人都能得到他们想要的结果。最重要的是，客户可能会发现，如果这些公司很好地利用了他们提供的数据，在下次沟通时可能会发现会更快获得结果。这只是一个开始。

现有数据解释
实时报告对于生成和利用微观规模的交互非常有用，这使得它成为组织进行即时政策变更的极好工具。但有些问题需要一些先发制人的解决办法。换句话说，实时报告(RTR)是一个很好的方法，可以从人们所犯的错误中学习，但是现有数据解释(EDI)可以帮助完全避免这些问题。但不仅如此，数据解释(EDI)还预测了组织层面的未来。 现有数据解释(EDI)的目的是构建预测模型，以帮助组织避免客户关系出现问题。
在组织层面，现有数据解释(EDI)可使其能够重新配置资产，以利用季节性机会。例如，那些熟悉房地产市场销售周期的人员青睐现有数据解释(EDI)制定长期预测的能力，而这些预测结果很少有人能想象得到。组织借助数据技术，可以使预测变成现实。

技术驱动市场中的数据驱动结果
假设你是一名销售业务员，已经配备了实时报告工具，这使你对组织更有价值。最重要的是，你还受到端点现有数据解释(EDI)构造的指导，这个构造可帮助你避免可能会导致的销售停滞、破坏事件或破坏销售机会的问题。
这就是将这些技术推销给中小型企业的方式。但是，数据科学与分析的真正力量将在组织层面上得到最大程度的发挥，从而提高效率。真正的变化将会发生，这是由于从大量解释数据中得出的高层管理决策的结果，优化了业务流程，这将彻底改变组织的业务方式。

利用大数据分析服务跨越学习曲线
在没有获得专家帮助的情况下，组织了解新技术的全部功能是难以实现的。互联网驱动技术的最新历史证明，外包是利用尖端数据产品和服务的关键举措。分析和数据科学也不例外。
具有前瞻性的组织不会在自己创建大数据和分析产品方面陷于困境，也不会组建内部部门从头开始工作，他们通常正在外包其重要的数据需求。
在这些技术和方法广泛应用之前，大数据服务、大数据产品以及大数据咨询最好由专业人员来完成，因此组织需要与行业领先的大数据咨询和服务公司开展合作。
这就是数据科学营销专业人士的用武之地。组织得到了想要的产品和服务，而数据顾问拥有预测结构科学的知识，可以使组织的品牌迅速传播。
在这一点上，真正的竞争优势取决于谁将首先采用这些行业领先的数据服务。