Η Επιστήμη των Δεδομένων ως Υπηρεσία: Πλοήγηση στην αβεβαιότητα μετά την COVID-19

Καθώς οι επιχειρήσεις προσβλέπουν σε έναν κόσμο μετά τον COVID, η αβεβαιότητα παραμένει μια σημαντική πρόκληση. Θα επιστρέψει η συμπεριφορά των καταναλωτών στο φυσιολογικό και πότε; Ποια είναι η προοπτική για την εμπιστοσύνη των καταναλωτών; Πόσο καιρό θα διαρκέσουν οι τάσεις του COVID και τι σημαίνει αυτό για την απόδοση της επιχείρησης;

Η απάντηση σε αυτά τα ερωτήματα μπορεί να είναι η διαφορά μεταξύ μιας προσανατολισμένης στην ανάπτυξη, προορατικής στρατηγικής και των παραπλανητικών, αντιδραστικών αποφάσεων.

Με τις εξελίξεις στην τεχνολογία AI και μηχανικής μάθησης (ML), οι ίδιες οι απαντήσεις είναι πιο εφικτές από ποτέ. Ωστόσο, το πώς να απαντήσετε σε αυτές τις ερωτήσεις (και στις μυριάδες άλλες) βρίσκεται εκτός του πεδίου εφαρμογής των εσωτερικών πόρων των περισσότερων επιχειρήσεων. Απλώς δεν έχουν αρκετούς επιστήμονες δεδομένων, αρκετές τεχνικές δυνατότητες ή αρκετό χρόνο, για να αναπτύξουν και να αναπτύξουν τα σωστά μοντέλα ML στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων.

Η επιστήμη των δεδομένων ως υπηρεσία μπορεί να καλύψει το κενό.

Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων ως Υπηρεσία;

Η Επιστήμη Δεδομένων ως υπηρεσία, ή DSaaS, αναφέρεται στην εξωτερική ανάθεση δεξιοτήτων και ικανοτήτων επιστήμης δεδομένων για να ανταποκρίνεται στις ανάγκες μιας επιχείρησης.

Οι επιχειρήσεις συνήθως επιλέγουν το DSaaS για να ενισχύσουν τους εσωτερικούς τους πόρους επιστήμης δεδομένων—είτε για να δημιουργήσουν μοντέλα ML είτε για να καλύψουν ένα κενό προσλήψεων για αυτούς τους επαγγελματίες με ζήτηση.

Το DSaaS, ωστόσο, είναι κάτι περισσότερο από ένα συμπλήρωμα. Για πολλές εταιρείες, είναι ένα μέσο κλιμάκωσης των δυνατοτήτων ανάλυσης τους για την κάλυψη των κρίσιμων αναγκών της επιχείρησης.

Η ίδια η επιστήμη δεδομένων είναι η πράξη της μοντελοποίησης συγκεκριμένων προβλημάτων και της σύνθεσης μιας κατανόησης των δεδομένων προσαρμοσμένων στην επιχείρηση. Μέσω αυτής της διαδικασίας, τα μοντέλα ML διερευνούν επιλογές, προβλέπουν τα αποτελέσματα και βρίσκουν λύσεις.

Ως εκ τούτου, ο πάροχος DSaaS πρέπει να ευθυγραμμιστεί στενά με την επιχείρηση για τα επιθυμητά αποτελέσματα, καθώς αυτά τα αποτελέσματα οδηγούν την ανάπτυξη του μοντέλου.

Η πραγματική εφαρμογή του μοντέλου θα ποικίλλει επίσης ανάλογα με την ανάγκη.

Στην πράξη, οι σύμβουλοι DSaaS μπορούν να παρέχουν σε επιστήμονες δεδομένων:

• Εκτελέστε προηγμένη ανάλυση για συγκεκριμένα έργα.
• Δημιουργήστε μοντέλα ML για να τα αναπτύξετε στην επιχείρηση.
• Ενεργοποιήστε τις αναλύσεις αυτοεξυπηρέτησης, ώστε οι επιχειρησιακοί χρήστες να έχουν πρόσβαση στα μοντέλα και τα αποτελέσματα (π.χ. insights και οπτικοποιήσεις).

Η αξία του DSaaS αυξάνεται παράλληλα με τις αυξανόμενες ανάγκες αναλυτικών στοιχείων — τώρα, περισσότερο από ποτέ.

Γιατί το DSaaS είναι κρίσιμο τώρα;

Ακόμη και πριν από τον COVID-19, η ανάλυση δεδομένων έχει εξελιχθεί για να καλύψει τις αυξανόμενες ανάγκες των τελικών χρηστών.

Το DSaaS είναι η πιο πρόσφατη φάση ωριμότητας των αναλυτικών στοιχείων, ακολουθώντας σε γενικές γραμμές αυτήν τη σειρά:

1. Εργαλεία βάσης δεδομένων — παρέχουν πρόσβαση στα δεδομένα
2. Εργαλεία Business Intelligence — επιτρέπουν στους χρήστες να δημιουργούν κονσέρβες αναφορές και πίνακες εργαλείων
3. Πλατφόρμες Self-Service Analytics — ενεργοποιήστε την εξερεύνηση δεδομένων, εκτελεί σύνθετους υπολογισμούς μετρήσεων και παράγει οπτικοποιήσεις και πληροφορίες υπό όρους
4. Η Επιστήμη Δεδομένων ως Υπηρεσία — μοντέλο δεδομένων για την επίλυση επιχειρηματικών προβλημάτων και την επίτευξη κρίσιμων αποτελεσμάτων, αξιοποιώντας εργαλεία όπως η αυτοματοποίηση όπου είναι απαραίτητο

Το DSaaS καλύπτει το κενό μεταξύ των αναγκών της επιχείρησης και των δεδομένων που μπορούν να λάβουν αποφάσεις.

Δεν αποτελεί πλέον ανταγωνιστικό πλεονέκτημα να βλέπετε απλώς τα αποτελέσματα του προηγούμενου τριμήνου, να βλέπετε γραφήματα ράβδων και γραφήματα πίτας που επιδεικνύουν βασικές υπολογιστικές και οπτικοποιητικές δεξιότητες.

Για να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις που επηρεάζουν την απόδοση, οι επιχειρήσεις χρειάζονται πιο προηγμένα σύνολα δεξιοτήτων που συνήθως ανήκουν στους επιστήμονες δεδομένων.

Εν μέσω του COVID-19, οι δυνατότητες της επιστήμης δεδομένων είναι απαραίτητες για να γίνουν ρεαλιστικές προβλέψεις σχετικά με τον αντίκτυπο εξωτερικών παραγόντων, όπως οι έλεγχοι κινήτρων. Οι λιγότερο ώριμες λύσεις αναλυτικών στοιχείων θα δυσκολευτούν να κατανοήσουν τη συμπεριφορά της πανδημίας, ειδικά για κλάδους που γνώρισαν σημαντική ανάπτυξη ή απώλειες. Στην πραγματικότητα, οι περισσότερες λύσεις θα είναι εντελώς ανίκανες χωρίς την επιστήμη των δεδομένων στον πυρήνα.*

Αυτές οι ανάγκες πρόβλεψης δεν εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής των αναφορών που οι απλές πλατφόρμες αναλυτικών στοιχείων δημιουργούνται σύμφωνα με το χρονοδιάγραμμα.

Η ανεπαρκής τεχνολογία σε συνδυασμό με την επείγουσα ανάγκη και τους σπάνιους πόρους της επιστήμης δεδομένων έχει οδηγήσει στην άνοδο του DSaaS.

Για πολλές επιχειρήσεις, το ερώτημα δεν αφορά πλέον την αξία αυτών των υπηρεσιών, αλλά: πώς μπορούμε να αξιοποιήσουμε το DSaaS για ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα μετά την COVID;

*Ακόμη και οι προηγμένες λύσεις ανάλυσης μπορούν να παρεμποδίσουν τις προσπάθειες της επιστήμης δεδομένων με ιδιόκτητο λογισμικό που περιορίζει άσκοπα την πρόσβαση στον πηγαίο κώδικα. Μόνο οι λύσεις ανοιχτού κώδικα με ανοιχτή επεκτασιμότητα έχουν τη σωστή βάση για να λειτουργήσουν μοντέλα επιστήμης δεδομένων στις πλατφόρμες τους.

Πώς να εφαρμόσετε με επιτυχία το DSaaS

Ενώ το DSaaS δεν θα απαιτεί απαραίτητα εφαρμογή λογισμικού à la, θα απαιτήσει εστιασμένη προσπάθεια από μέρους της επιχείρησης και του παρόχου υπηρεσιών.

Ένας καλός πάροχος θα ακολουθήσει αυτά τα βασικά βήματα για να μεγιστοποιήσει την αξία της επιστήμης δεδομένων σε ολόκληρο τον οργανισμό σας.

1. Προσδιορίστε βασικές ερωτήσεις ανάλυσης

Ο πάροχος θα πρέπει να συνδεθεί με την επιχείρηση για να κατανοήσει πλήρως το πρόβλημα που προσπαθεί να λύσει η επιχείρηση. Οι συνήθεις ερωτήσεις αναλυτικών στοιχείων περιλαμβάνουν:

• Πώς μπορεί ο COVID να επηρεάσει τη ζήτηση;
• Πώς συμβάλλουν τα νέα προϊόντα στην ανάπτυξη;
• Πώς μια αλλαγή τιμολόγησης θα επηρεάσει τις πωλήσεις;

2. Αναπτύξτε το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης

Στη συνέχεια, ο πάροχος θα αναπτύξει, θα εκπαιδεύσει και θα δοκιμάσει το μοντέλο για να επιτύχει υψηλό βαθμό ακρίβειας. Μόλις είναι έτοιμο, η ομάδα DSaaS θα αναπτύξει το μοντέλο και θα συνεχίσει να το συντονίζει. (Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τα μοντέλα ML στα αναλυτικά στοιχεία, ανατρέξτε σε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου).

3. Σχεδιασμός παραγωγής για τελικούς χρήστες

Σε πολλές περιπτώσεις, οι τελικοί χρήστες είναι επιχειρηματίες που χρειάζονται πληροφορίες και οπτικοποιήσεις για να λάβουν αποφάσεις. Το DSaaS μπορεί να βάλει στα χέρια του μοντέλα ML, αλλά η έξοδος πρέπει να είναι συνειδητά και προσεκτικά σχεδιασμένη. Οι πληροφορίες θα πρέπει να παρέχονται σε φυσική γλώσσα που είναι άμεσα κατανοητή σε ένα μη τεχνικό άτομο. Ομοίως, οι οπτικοποιήσεις πρέπει να αποδίδονται με ευφυΐα και επιλογές για προσαρμογή.

4. Ενσωματώστε εργαλεία ανάλυσης για αυτοεξυπηρέτηση

Η λειτουργικότητα της επιστήμης δεδομένων σε όλη την επιχείρηση δίνει τη δυνατότητα στους τελικούς χρήστες να αξιοποιήσουν προηγμένες αναλυτικές ικανότητες ανεξάρτητα από τον ρόλο τους. Ένας καλός πάροχος DSaaS θα κατανοήσει την αξία της σύζευξης μοντέλων ML με αναλυτικά στοιχεία αυτοεξυπηρέτησης και θα συνεργαστεί με την επιχείρηση για να καλύψει τις διαδοχικές ανάγκες σε κάθε επίπεδο.

Το τελικό αποτέλεσμα αυτών των προσπαθειών θα πρέπει να είναι ταχύτερες πληροφορίες που παρέχονται απευθείας στους επιχειρηματίες που τις χρειάζονται περισσότερο. Για να δείτε ένα παράδειγμα DSaaS σε δράση, ανατρέξτε στην επόμενη ενότητα.

Η Επιστήμη των Δεδομένων ως Υπηρεσιακή Μελέτη περίπτωσης — Μοντελοποίηση του αντίκτυπου των ελέγχων ερεθισμάτων COVID-19

Μία από τις κορυφαίες εταιρείες σνακ στον κόσμο, με ετήσια έσοδα 26 δισεκατομμυρίων δολαρίων, χρειαζόταν για να κατανοήσει καλύτερα τον πιθανό αντίκτυπο των ελέγχων τόνωσης του COVID-19 στη ζήτηση.

Το εξελιγμένο σύστημα προβλέψεων αυτής της εταιρείας δεν ήταν σε θέση να προβλέψει την έκτακτη ζήτηση που δημιουργήθηκε από τα δημοσιονομικά κίνητρα σε τοπικό επίπεδο. Χρειαζόντουσαν ένα νέο μοντέλο που θα μπορούσε να μάθει από το προηγούμενο ερέθισμα και να κάνει μορφωμένες προβλέψεις — μπείτε στο RocketScience, τη λύση DSaaS της AnswerRocket.

Δουλεύοντας με την AnswerRocket, ο πελάτης δημιούργησε ένα εργαλείο μοντελοποίησης σεναρίων που θα μάθαινε από το 2020 και θα προσαρμόζονταν στο 2021 καθώς εξελίσσεται το έτος. Ως αποτέλεσμα, ο πελάτης εντόπισε ευκαιρίες εκατοντάδων εκατομμυρίων δολαρίων. Θα μπορούσαν να ανταποκριθούν σε αυτήν την ευκαιρία ικανοποιώντας τη ζήτηση των πελατών, αντί να τους απογοητεύσουν με άδεια ράφια.

Αυτή η μελέτη περίπτωσης είναι μόνο ένα παράδειγμα της σημασίας του DSaaS στον κόσμο μετά την COVID-19. Κάθε επιχείρηση θα έχει τα δικά της μοναδικά προβλήματα να λύσει εν μέσω των επιπτώσεων της πανδημίας. Το DSaaS μπορεί να καλύψει αυτή την ανάγκη και να βοηθήσει τις εταιρείες να αναπτυχθούν.

Έχετε κάποιο επιχειρηματικό πρόβλημα να λύσετε με την επιστήμη δεδομένων; Δεν είστε σίγουροι από πού να ξεκινήσετε; Το RocketScience μπορεί να βοηθήσει! Ζητήστε μια δωρεάν διαβούλευση.