12 stycznia 2024

Czy Twoja firma potrzebuje data scientista? Kluczowe aspekty decyzji

W czasach, gdy każde kliknięcie, każda transakcja i każde połączenie generuje dane, przedsiębiorstwa stoją przed wyzwaniem zrozumienia i wykorzystania tej bezcennej waluty cyfrowej. Rozwój technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy podejmują decyzje i kreują swoją przyszłość. Czy data scientist jest potrzebny w Twoim biznesie? Przeczytaj, by dowiedzieć się, co wziąć pod uwagę, podejmując decyzję.

Czytasz drugą część cyklu poświęconą roli data scientistów w firmie. W poprzednim artykule wyjaśnialiśmy, kim są data scientiści, jakie umiejętności posiadają i jakie płyną korzyści z ich zatrudnienia.

Zrozumienie roli i wartości, jaką specjaliści od data science wnoszą do świata biznesu, jest kluczowe dla każdego przedsiębiorcy, który pragnie prowadzić swoją firmę w zgodzie z najnowszymi trendami technologicznymi.

Przyszłość dzieje się teraz

Od lat dziesiątych XXI wieku dane stanowią podstawę innowacji i postępu biznesowego. Rozwój AI i uczenia maszynowego nie jest już futurystycznym scenariuszem, lecz rzeczywistością, która kształtuje dzisiaj rynek. Firmy, które potrafią skutecznie analizować i wykorzystywać zgromadzone dane, zyskują znaczącą przewagę konkurencyjną.

Wnikliwa analiza danych za pomocą data science pozwala nie tylko na lepsze zrozumienie potrzeb klientów, ale również na optymalizację procesów wewnętrznych, co prowadzi do zwiększenia efektywności i redukcji kosztów.

Zatrudnienie data scientista jest jednak bardzo kosztowne, co sprawia, że decyzja ta powinna być wsparta gruntowną analizą sytuacji i potrzeb firmy. Przedsiębiorstwa muszą także spełniać szereg wymogów wstępnych, by taka decyzja w ogóle miała sens.

Czego potrzeba do efektywnego data science?

Sukces w wykorzystaniu umiejętności data scientista zależy od kilku kluczowych czynników, zwłaszcza od rodzaju i skali danych, z jakimi firma ma do czynienia. Kluczowe są następujące zasoby.

  • Duża baza danych. Dla efektywnego wykorzystania data science nieodzowne jest dysponowanie dużym wolumenem danych. W dobie cyfrowej obecności każdego biznesu firmy generujące i gromadzące duże ilości danych znajdą w data scientiście kluczowego partnera. Poprzez analizę i interpretację tych danych mogą one nie tylko lepiej zrozumieć swoich klientów, ale również znaleźć nowe obszary do rozwoju oraz optymalizacji procesów biznesowych. 
  • Infrastruktura technologiczna. Kluczowe jest także posiadanie odpowiedniej infrastruktury technologicznej. Firmy muszą inwestować w odpowiednie narzędzia i platformy do zbierania, przechowywania i analizowania danych. Bez odpowiedniego wsparcia technologicznego, zdolności data scientista do przetwarzania i analizowania danych mogą być ograniczone.
  • Zespół informatyczny w firmie. Jednym z podstawowych zadań zespołu informatycznego jest zapewnienie, że dane są odpowiednio zbierane, przechowywane i zarządzane. Bez właściwej infrastruktury danych oraz zespołu, który tymi danymi administruje, data scientiści nie będą mieli dostępu do potrzebnych informacji. Data scientiści potrzebują także dostępu do odpowiednich narzędzi analitycznych i obliczeniowych. Zespół IT odpowiada za dostarczanie, konfigurowanie i utrzymywanie tych narzędzi, co umożliwia data scientistom efektywne wykorzystanie ich umiejętności.

Wpływ na realizację określonych celów biznesowych ma nie tylko sama obecność danych, ale także ich typ i charakter. Każdy rodzaj danych otwiera specyficzne możliwości ich wykorzystania, które mogą być kluczowe dla różnych aspektów działalności firmy.

Różne dane, różne zastosowania

Dane strukturalne, takie jak bazy danych klientów, transakcji finansowych czy rekordy sprzedaży, są fundamentem dla analizy trendów sprzedaży, optymalizacji strategii cenowych i zwiększenia efektywności operacyjnej. Poprzez dokładne analizowanie tych strukturyzowanych informacji firmy mogą uzyskać wgląd w kluczowe wskaźniki wydajności oraz identyfikować obszary do poprawy.

Z drugiej strony dane niestrukturalne, które obejmują na przykład treści z mediów społecznościowych, opinie klientów i zapisy rozmów, dostarczają cennych informacji na temat percepcji i oczekiwań klientów. Wykwalifikowany data scientist jest potrzebny, by te dane przetworzyć, co umożliwi głębszą analizę sentymentu, lepsze zrozumienie preferencji klientów i dostosowanie strategii marketingowych do ich potrzeb i zachowań.

Kontekst wykorzystania danych będzie oczywiście zależny od branży: dane zawierające informacje geograficzne i czasowe mogą być nieocenione w logistyce, gdzie służą do optymalizacji tras, w marketingu do celowanego targetowania lokalnego czy w zarządzaniu siecią sprzedaży detalicznej.

Z kolei dane z sensorów urządzeń, szczególnie istotne w kontekście Internetu Rzeczy (IoT), mogą być wykorzystywane do monitorowania stanu technicznego maszyn i urządzeń, co pozwala na wczesne wykrywanie potencjalnych usterek lub awarii, zapobiegając zastojom i zwiększając efektywność operacyjną.

Są to jednak jedynie przykłady, ponieważ jeśli firma dysponuje dostatecznie dużą bazą danych, wysoce prawdopodobne jest, że znajdzie w data scientiście swojego sojusznika. 

Nie w każdej firmie data scientist jest potrzebny

Praca data scientist może dać firmie dużo korzyści. Osiągnięcie ich wymaga jednak zaangażowania sporych zasobów: finansowych, kompetencyjnych i osobowych. Dlatego nie w każdym przedsiębiorstwie data scientist jest potrzebny. Które biznesy nie skorzystają?

  • Małe firmy z ograniczonymi zasobami. Małe przedsiębiorstwa często działają z ograniczonymi zasobami, zarówno finansowymi, jak i ludzkimi. Zatrudnienie specjalisty takiego jak data scientist może być dla nich znaczącym obciążeniem budżetowym. Małe firmy często generują zbyt małą ilość danych, by można było z pełnym przekonaniem stwierdzić, że data scientist jest potrzebny.
  • Firmy bez jasno zdefiniowanych celów wykorzystania data science. Bez jasno określonych celów i strategii, trudno jest mierzyć skuteczność i zwrotu z inwestycji w data science. Brak wyraźnych celów może prowadzić do nieefektywnego wykorzystania umiejętności i czasu data scientista, co w konsekwencji może nie przynosić oczekiwanych wyników biznesowych, szczególnie w przedsiębiorstwach z ograniczonymi zasobami.
  • Przedsiębiorstwa z niewystarczającą infrastrukturą danych. Efektywna analiza danych wymaga zaawansowanych narzędzi i systemów, których brak może stanowić poważną przeszkodę. Inwestycję w data science powinny poprzedzać nakłady na odpowiednie technologie i systemy zarządzania danymi. Firmy, które nie są gotowe na wyłożenie pieniędzy na infrastrukturę, mogą nie uzyskać oczekiwanych korzyści z pracy data scientista.
  • Branże zdominowane przez metody tradycyjne. W niektórych branżach wprowadzenie zaawansowanej analizy danych może napotkać opór kulturowy lub brak zrozumienia jej wartości. Przejście od tradycyjnych metod do opartych na danych wymaga czasu i zrozumienia, a nie wszystkie firmy mogą być gotowe lub chętne do podjęcia tego wysiłku.

Są alternatywy!

Nie każda firma musi od razu zatrudniać data scientista na pełny etat. Istnieją alternatywne ścieżki, które mogą być bardziej odpowiednie dla niektórych przedsiębiorstw:

  • Wprowadzenie narzędzi analitycznych. Istnieje wiele narzędzi i platform analitycznych, które umożliwiają przedsiębiorstwom przeprowadzanie podstawowych analiz danych bez konieczności głębokiej wiedzy technicznej. Takie narzędzia mogą być wystarczające dla podstawowych potrzeb analizy danych.
  • Outsourcing usług analitycznych. Współpraca z firmami zewnętrznymi specjalizującymi się w analizie danych może być kosztowo efektywnym rozwiązaniem. Pozwala to na skorzystanie z doświadczenia i umiejętności specjalistów bez konieczności zatrudniania ich na etat.
  • Szkolenia wewnętrzne dla obecnego personelu. Inwestowanie w szkolenia i rozwijanie kompetencji pracowników w zakresie analizy i zarządzania danymi to kolejna możliwość. Należy jednak pamiętać, że data science jest działką wysoko specjalistyczną. Szkolenie w tej dziedzinie pracowników bez mocnego zaplecza statystyczno-programistycznego może dawać niesatysfakcjonujące rezultaty. Za to szkolenia dotyczące zarządzania danymi może nie tylko zwiększyć kompetencje zespołu, ale także wzmocnić kulturę opartą na danych w organizacji.

Czy data scientist jest potrzebny? Odpowiedz na te pytania

Decyzja o zatrudnieniu data scientista powinna być dokładnie przemyślana. Warto rozważyć zarówno potencjalne korzyści, jak i wyzwania, jakie niesie ze sobą taka inwestycja. Kluczowe kwestie, które należy wziąć pod uwagę, to między innymi:

  • Potrzeby biznesowe i cele: Czy Twoja firma generuje wystarczającą ilość danych? Czy masz jasno określone cele biznesowe, których osiągnięcie może być wsparte przez analizę danych?
  • Zasoby i infrastruktura: Czy Twoja firma dysponuje odpowiednimi zasobami finansowymi, technologicznymi i ludzkimi, aby w pełni wykorzystać potencjał data scientista?
  • Alternatywne ścieżki: Czy istnieją inne, bardziej odpowiednie ścieżki, które mogą sprostać Twoim potrzebom analitycznym?

Pamiętaj, że data scientist to nie tylko analityk danych, ale strateg i innowator, który może przyczynić się do transformacji Twojego biznesu. Jednak ich pełne wykorzystanie wymaga odpowiedniego podejścia i zrozumienia. Data science to dziedzina dynamiczna i nieustannie ewoluująca.

Dla przedsiębiorców, którzy chcą być na bieżąco z najnowszymi trendami i wykorzystywać dane w sposób strategiczny, zatrudnienie data scientista może być kluczowym krokiem ku przyszłości opartej na danych, jednak nie każda firma będzie w stanie efektywnie skorzystać z zatrudnienia takiego specjalisty. 

Źródło zdjęcia: Mika Baumeister/Unsplash

Home Strona główna Subiektywnie o finansach
Skip to content email-icon