Что такое Data Science и зачем это бизнесу

Ежедневно люди с помощью смартфонов, телевизоров и компьютеров просматривают огромное количество контента — используют поисковики, заходят в соцсети, отмечают геолокации, посещают разные сайты, публикуют фотографии, видео и тексты. Все это — цифровые данные, которые можно использовать для получения полезной информации и создания бизнес-стратегии. Этим и занимается наука о данных — Data Science (дата сайенс).

В чем суть Data Science

Основная цель Data Science — поиск общих связей между цифровыми данными, выявление закономерностей в поведении пользователей и извлечение выгоды из этих знаний. Эта наука позволяет узнавать предпочтения людей и подстраивать бизнес под их интересы. Данные собираются, например, из поисковых запросов, покупок в онлайн-магазинах, звонков, путешествий, заказов в службах доставки — из всего, что делает человек в интернете.

В Data Science применяются знания из математики, информатики, статистики, программирования и бизнес-аналитики. Используются следующие инструменты для работы:

• Большие данные (Big Data) — это гигантские объемы бесконечно создаваемых данных, которые поступают из разных источников. Данные финансовых организаций, например, помогают выявить неплатежеспособных клиентов при выдаче кредитов.
• Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) — это технология, выполняющая сложные цифровые задачи без участия человека. Это, например, Chat GPT — чат-бот, распознающий запросы человека и подбирающий нужные ответы.
• Машинное обучение (Machine Learning) — это возможность искусственного интеллекта самообучаться и самосовершенствоваться, например, выдавать рекомендации и рекламу на основе уже просмотренной человеком информации.
• Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) — это поиск скрытых или ранее неизвестных закономерностей в данных. К примеру, анализ потребительской корзины помогает эффектно разложить товар на витринах супермаркетов.
• Глубокое обучение (Deep Learning) — это возможность искусственного интеллекта имитировать человеческое мышление и с помощью многоуровневых нейронных сетей быстрее и точнее определять и сортировать данные. Так, например, беспилотные автомобили «видят» помехи на дороге и считывают дорожные знаки.

Все эти инструменты не способны полностью заменить человека. Зато специалисты по изучению данных — дата сайентисты — с их помощью могут прогнозировать развитие бизнеса, предсказывать события на рынке и строить маркетинговые стратегии.

Чем Data Science полезен бизнесу

С помощью Data Science можно ускорить работу и уменьшить ручной труд. К примеру, можно не тратить время на опросы и отзывы клиентов — достаточно собрать данные об их действиях с продуктом, чтобы понять, что им нравится, что можно предложить, а что убрать, когда проводить акции, в какой момент клиенты не завершают оплаты в интернет-магазинах, какая реклама действует на них эффективнее и так далее.

Работа с данными во много раз ускоряет и облегчает многие задачи:

• Прогнозирование — большие данные о поведении людей позволяют предсказать их действия в будущем. Например, в торговле — предположить, как будет продаваться новый товар, а в здравоохранении — спрогнозировать склонность к заболеваниям.
• Рекомендации — информация о выборе и предпочтениях пользователей дает возможность предлагать то, что может их заинтересовать. Например, в интернет-магазинах — показать похожие или сопутствующие товары.
• Ценообразование — с данными о скорости изменения цен на рынке и информацией о среднем чеке можно устанавливать цены, которые будут доступными для покупателей, но неубыточными для продавца.
• Поиск ошибок — изучив записанные данные, можно найти упущения, установить их общие причины и следствия, принять меры, чтобы не допустить их повторения в будущем. К примеру — определить, по каким причинам происходит сбой работы аппаратов, или установить ошибки в больших отчетах.
• Использование виртуальных помощников — чат-боты анализируют диалоги операторов и дают клиентам ответы на вопросы, экономя время и ресурсы сотрудников.

Data Science полезен не только в сферах продаж, рекламы и IT, но и в здравоохранении, логистике, финансах, промышленности, государственном управлении, недвижимости, страховании и т.д. Автоматизация работы и внедрение новых технологий ускоряют развитие бизнеса, поднимают доход и помогают превзойти конкурентов.