Data Science

Data Science (наука о данных) — междисциплинарный подход, отвечающий за анализ большого объема данных и извлечения из них практических знаний.

Data Science включает:

• очистку, агрегирование и систематизацию данных для анализа и последующей обработки;
• комплексный анализ для обнаружения закономерностей, в том числе с использованием алгоритмов, аналитики, инструментов и технологий, таких как Python;
  
• обработку полученных результатов для формирования обоснованных выводов и их представление в виде графиков или таблиц.

Цикл обработки данных в Data Science направлен на нахождение закономерностей и их преобразование в долгосрочные прогнозы, необходимые для обоснованного принятия бизнес-решений.

Польза, потенциал и применение прогнозов

Использование доступных данных для построения и использования прогностических моделей дает большие преимущества компаниям из разных сфер и даже способствует преобразованию их бизнес-моделей.

Использование прогнозов:

• Помогает в финансовом планировании. Позволяет определять цели уровня продаж, количество необходимых складских запасов, годовую прибыльность и другие показатели. Прогнозы помогают понять цель развития и позволяют своевременно принимать меры при отклонении от плановых показателей.
• Улучшает взаимодействие между департаментами компании. Обеспечивает вовлеченность сотрудников всех отделов в процесс подготовки данных для последующей разработки прогностических моделей. Внедрение в бизнес-процессы обязательного прогнозирования подразумевает изменение корпоративных правил.
• Определяет возможные точки роста и снижает риски. Подробное изучение статистики и других данных компании может использоваться для определения перспективных направлений. Например, если компания занимается продажами — прогнозирование позволяет понять, когда нужно увеличить складские запасы того или иного товара. Если продаж нет — компания может своевременно отказаться от закупок или производства.
• Повышает осведомленность о рынке. При обработке данных не только из внешних, но и из внешних источников — например, открытой финансовой отчетности или информации о продажах — бизнес получает возможность долгосрочного прогнозирования общей ситуации на рынке, что важно для подстраивания под конъюнктуру рынка.
• Позволяет предвидеть внутренние процессы. Аналитика внутренних данных, в том числе поступающих от собственного отдела кадров компании, помогает предвидеть повышение кадровых потребностей, оценивать периодичность кадровых перестановок и другие процессы. Например, прогнозы помогают руководству понимать, когда чаще увольняется человек с той или иной должности и когда лучше мотивировать его для повышения лояльности.
  
• Помогает осваивать новые направления. Применение прогнозов, в том числе сделанных на основе исторических данных, помогает прогнозировать потенциал отдельных продуктов, быстро подстраиваясь под изменение потребностей потребителей. Это используется компаниями для освоения новых направлений и масштабирования бизнеса.
  

Сферы применения Data Science

Обработка неструктурированной информации позволяет получить потенциально важные для компаний или организацией сведения, поэтому Data Science используется для решения задач в разных отраслях:

• медицина — для прогнозирования заболеваний, предварительной оценки эффективности лечения, разработки рекомендаций по сохранению здоровья;
• промышленность— для предиктивной аналитики, позволяющей определить оптимальные сроки ремонта оборудования и объемы производства;
• продажи и развлекательные сервисы — для разработки рекомендательных систем, прогнозирования уровня продаж и спроса на отдельные группы предложений;
• логистика — для планирования быстрых и безопасных маршрутов поездок или доставки товаров;
• финансовый сектор — для оценки платежеспособности клиентов, анализа операций, распознавания и предотвращения мошеннических действий;
• недвижимость — для оценки потребностей клиентов, анализа доступных предложений и поиска объектов, отвечающих запросам покупателя;
• государственное управление — для прогнозирования состояния рынка занятости и наполняемости бюджета, отслеживания финансовых операций и борьбы с преступлениями.