Data Science обрабатывает огромные массивы информации, структурирует, анализирует данные и отвечает на вопросы бизнеса в маркетинге, ритейле, промышленности, банкинге и других сферах. Разбираемся, что это за технология и как можно применить Data Science в маркетинге и бизнесе в целом.

Что такое Data Science

Изначально Data Science была наукой о данных, в котором изучали жизненный цикл данных и учились быстро обрабатывать огромные массивы данных. С появлением мощных компьютеров в 2010-х годах значение этой науки только возросло.

Сейчас Data Science — помощник бизнеса в любом направлении и двигатель инноваций.

Это область знаний, в которой изучают данные и анализируют их, учатся находить закономерности и применять на практике полученные решения. С помощью Data Science учатся извлекать и задействовать полученные ресурсы. Само понятие тесно связано с искусственным интеллектом и машинным обучением.

Откуда получают данные для технологий Data Science:

смартфоны компьютеры умные устройства специальные датчики корпоративные логи архивы истории транзакций С помощью своих инструментов Data Science может обработать полученные данные, структурировать их и визуализировать в понятном для пользователя виде.

Как работает Data Science

Технология обрабатывает данные для будущего анализа, агрегирует их, ищет закономерности в массивах данных, строит гипотезы и моделирует картину будущего.

Если разобрать по этапам работу системы, то получатся такие шаги:

Обозначение проблемы. Поставить цель и определить проблематику, с которой нужно работать. Также на этом этапе нужно обозначить, какой ответ нужно получить от технологии. Сбор и обработка данных. Ведётся поиск необработанных данных из разных источников, информация извлекается из всех доступных источников. Подготовка информации. Данные очищаются и хранятся, удаляется всё, что не подходит под задачу, убираются пустые строки в базах данных. Вся информация, которая не обработана, переводится в удобную для анализа форму. Обработка и моделирование данных. Весь полученный массив разбивается по кластерам, классифицируется и моделируется. Начинается поиск закономерностей. Определяется, что было в прошлом и планируется, как может быть через время. Заглядывают в будущее с помощью методов статистики, интеллектуального анализа и машинного обучения. Анализ данных. Используются все доступные методы проведения анализа, чтобы спрогнозировать ситуацию и найти ответы на вопросы. Оформление данных. Вся информация преобразуется в вид, который удобен для изучения конечному пользователю. Это могут быть диаграммы, графики, списки или другие виды визуального и текстового отчета. Принятие решения. На основе полученной и проанализированной информации руководитель может принять решение относительно бизнес-проблемы. При работе с Data Science не играет роли авторитет руководителя или опыт маркетолога. Значение имеют только факты. Поэтому система выдает бесстрастные развернутые ответы на все вопросы.

В чём плюсы использования Data Science в аналитике и принятии решений:

Обработка огромных массивов данных. Можно изучить и обработать любой объём информации для принятия решения, на который не способен человек.

Бесстрастное принятие решения. Все выводы система делает исключительно на основе полученной информации. Субъективное мнение и принятие решения в пользу определённого человека или компании исключается.

Защита от ошибок и заблуждений. С применением Data Science в аналитике исключается вероятность принятия решения на основе заблуждения или непродуманной стратегии.

Как использовать Data Science в email-маркетинге