Data Science – наука о будущем: как использовать в бизнесе

Ежедневно население планеты генерирует 2,5 квинтиллиона байт данных. Количество информации увеличивается с каждым кликом, каждым переходом на страницу, с каждым принятым решением пользователей на просторах глобального интернета. За секунду Google вынужден обработать 99 000 запросов в поисковой строке. В современном мире потоки информации настолько обширны, что даже теоретически не подвластны ручной обработке, в то время как ценность их в крайне значительной степени велика. В мире бизнеса, в маркетинговой среде в частности, систематизация и анализ данных очень востребованы. Этим и занимается Data Science – наука, позволяющая сделать данные полезными.

Как появилась Data Science

DS – дисциплина на стыке математики, статистики, машинного обучения и системного анализа. Она объединяет все этапы работы со сверхбольшими объемами информации для получения практических рекомендаций в различных отраслях. 

Зарождение науки принято относить к 1966 году, когда начал свою работу Комитет по данным для науки и техники (CODATA). Тогда объемы данных еще поддавались ручной оценке и теоретическому прогнозированию. В 1970-х в обиходе закрепился термин Data Science (его ввел датский ученый Петер Наур). Первоначально Data Science изучала жизненный цикл данных, а со временем приобрела значительную широту и гибкость.

В 2010 годах благодаря развитию техники и интернета зафиксирован экспоненциальный рост объемов данных. Компьютеры научились обрабатывать массивы информации до желаемого результата, data scientist начали обучать в институтах, а наука о данных стала верным помощником бизнесу и маркетологам.

Тесным образом Data Science соприкасается с понятиями машинного обучения, искусственного интеллекта, Big Data и Deep Learning.

Данные, которыми оперирует, Data Science добывает из интернета, с мобильных устройств и прочих гаджетов. В дело идут архивы данных и истории транзакций. Хотя понятия Big Data и Data Science созвучны, в их основе принципиально разные алгоритмы. Аналитика призвана развенчивать загадки прошлого, а наука в буквальном смысле смотрит в будущее, делая возможным построить математические модели, предугадывающие завтрашние тенденции.

Как это работает и чем пригодится бизнесу

Для работы с огромными массивами информации дата-сайентисты владеют широким инструментарием: используют модели статистического моделирования, подключают различные базы данных, пишут специальное ПО под свои задачи. Они прибегают к достижениям AL и Learning machine, нейросетям, для агрегирования информации, обработки, хранения и прогнозирования. 

В таблице по шагам представлено, как работает Data Science.

Преимущества Data Science для бизнеса кроются в том что:

• во-первых, исключаются субъективные суждения, оцениваются только факты;
• во-вторых, наука оперирует такими массивами информации, которые ни при каких условиях не сможет обработать человек.

Таким образом, на основе фактической информации, машинным образом обработанной и выверенной, получаются точные рекомендации бизнесу для принятия управленческих решений.

Как показывает практика, современные компании, независимо от размера, повсеместно используют Data Science. Бизнес понимает, что неструктурированная информация не обладает полезностью, в то время как в агрегированном виде она способствует решению конкретных бизнес-проблем: от изучения целевой аудитории до прогнозирования трендов.

Примеры практического применения Data Science в различных сферах бизнеса

Вот примеры лишь нескольких отраслей экономики, где успешно применяется Data Science:

Промышленность

С помощью прогнозирования спроса оптимизируются объемы производства и цепочки поставок. Снижаются риски дефицита или профицита выпущенной продукции. Происходит оптимизация ресурсов, выравниваются денежные потоки и анализируются причины брака. Аналитика учитывает износ оборудования и напоминает о приближающемся ремонте.

Транспорт и логистика

С помощью Data Science происходит упорядочивание цепочек поставок, оптимизация пассажиро- и грузопотоков. Компании анализируют оптимальные маршруты доставки и минимизируют свои затраты в части логистики. Как и в производстве, наука способна предугадывать поломки транспортных средств и вовремя сигнализировать о ремонте. Например, РЖД внедрила в свою работу Data Science, чтобы мониторить состояние железнодорожных путей и вагонных составов. Анализируется более чем 50 факторов, позволяющих убедиться в исправности линии, чтобы не допустить аварий и катастроф.

Розничная торговля

Прибыль в торговле напрямую зависит от спроса. Ведущие компании применяют множественные алгоритмы для прогнозирования спроса, цен и поведения потребителей в зависимости от внешних факторов. Наука подскажет, когда лучше проводить акции и распродажи, какие группы товаров выделить, кому и когда отправить персональное предложение.

Услуги сотовых операторов

Персонализация продуктов и сервисов – задача, которую ставят сотовые операторы перед Data Science. Умные алгоритмы проанализируют поведение клиента и определят наиболее выгодное предложение для него. Так формируются пакетные предложения. Салоны связи и сотовые вышки также размещаются не наобум, а с опорой на данные. Компания МТС использует Data Science для продвижения сервиса по развитию туризма. Он учитывает более 5000 характеристик, чтобы построить сегменты аудитории.

Банковский бизнес

С одной стороны, Data Science в банковской среде работает схоже с мобильными операторами: отслеживает действия клиентов, определяет потребности и направляет персонализированные банковские предложения. С другой стороны, незаменим ее вклад в оценку платежеспособности заемщиков. Система оценит кредитный потенциал и финансовую устойчивость просителя и подсветит все риски, связанные с ним. Учитывается кредитная история и наличие сбережений. Во многих банках предварительное решение выносится даже без участия человека: при наличии серьезных рисков невозврата кредитных средств заявка автоматически отклоняется. Что важно: Data Science прекрасно зарекомендовала себя в сфере безопасности. При наличии подозрительных действий – больших транзакций, нетипичных покупок – система приостановит действие и запросит дополнительное подтверждение от клиента.

Недвижимость

Помимо формирования персональных предложений покупателям, Data Science в сфере недвижимости выполняет ряд важных функций. Алгоритмы задействуют кадастровые данные объектов, прогнозируют спрос, владеют ценообразованием. С этой информацией инвесторам легче принимать решения о вложении денег. Airbnb с помощью Data Science агрегирует информацию о действиях пользователей относительно рынка аренды жилья. Система сравнивает просмотренные и выбранные варианты и прогнозирует вероятность бронирования.

Так выглядит Сан-Франциско по данным Airbnb

А что в маркетинге?

Ниже приведены основные направления работы Data Science в маркетинге.

• Интернет-площадки

Data Science проанализирует пользовательскую активность на разных площадках: в соцсетях, приложении, на сайте. Таким образом обозначится наиболее эффективный канал взаимодействия с клиентами и подсветятся проблемные места других площадок. Эти знания можно использовать для того, чтобы улучшить сервис: где-то что-то упростить, где-то – добавить.

• Аудитория

Бизнесу крайне важно знать, кто его клиент. Необходимо выделить свою целевую аудиторию, изучить ее и сегментировать. Data Science накапливает данные обо всех шагах пользователей, в дальнейшем систематизирует ее и выделяет характерные черты поведения той или иной группы. На основании такого анализа строится персонализация, открываются дополнительные возможности для кросс-продаж и допродаж.

• Аналитика

В маркетинге важно идти «в ногу со временем». С Data Science информация поступает специалистам в режиме реального времени. Это позволяет корректировать маркетинговые кампании и успешно адаптироваться к изменениям рынка. 

• Маркетинговый бюджет

Все описанное выше приводит к тому, что более рационально расходуется маркетинговый бюджет: задействуются эффективные площадки, таргетированная реклама показывается нужным людям в нужное время. Акции, распродажи и спецпредложения формируются в наиболее подходящий момент с учетом динамики рынка.

• Лояльность клиентов.

В результате точных, аналитически подкрепленных действий бизнес получает лояльных клиентов. Его рассылки осуществляются вовремя, не надоедают и не раздражают адресатов. Контент интересен читателям, общение происходит в наиболее удобном формате. Всегда помните о том, что удержание текущих клиентов обходится дешевле, чем привлечение новых. Впрочем, Data Science поможет и в том, и в другом вопросе.

Заключение

За сравнительно небольшое время своего существования Data Science прочно укрепилась на лидирующих позициях в числе помощников бизнесу. Сфера применения обширна: на производстве, в логистике, в банках и страховых, в здравоохранении, в недвижимости и в маркетинге – везде полезно использовать Data Science.

Алгоритмы отвечают на вопросы о будущем, тревожащие бизнес: о спросе, ценах и наиболее вероятных действиях клиентов. При этом оценка носит объективный характер, а информация, на основании которой появляются рекомендации, настолько широка, что ее не под силу обработать живому человеку. Количество переменных, которые используются в анализе, свидетельствует о высокой точности и практической ценности результатов. Вот, пожалуй, все, что нужно знать о Data Science – дисциплине, которая делает сверхмассивы разрозненной информации полезными.