Tóm lại, Khoa học dữ liệu thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh. Sudeep Rao, đưa ra bằng chứng chắc chắn về điều này khi tuyên bố rằng trên toàn thế giới gần 30 tỷ USD được đầu tư hàng năm cho các dự án trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML). Khảo sát BI và phân tích chỉ ra rằng 94% người tham gia khảo sát cho biết “dữ liệu và phân tích” là yếu tố quan trọng đối với quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của doanh nghiệp họ.

Những người trong ngành đã đưa ra những điều này tranh luận có lợi chuyển đổi mọi doanh nghiệp thành một tổ chức dựa trên dữ liệu:

• Với những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu và trí thông minh cạnh tranh dựa trên dữ liệu, các doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định ưu việt hơn nhiều.
• Dữ liệu liên quan đến sản phẩm và dịch vụ dưới nhiều dạng — dữ liệu khách hàng, nhật ký sản phẩm, dữ liệu đánh giá sản phẩm, dữ liệu sản phẩm của đối thủ cạnh tranh, dữ liệu phân tích thị trường, dữ liệu phân tích công nghệ — giúp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn.
• Dữ liệu hoạt động và giao dịch được thu thập từ các hoạt động kinh doanh hàng ngày giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
• Phân tích dữ liệu nâng cao, như phân tích tiên đoán, giúp tận dụng thông tin thị trường để đưa ra những dự đoán hoặc dự đoán chính xác cho tương lai.
• Các công cụ hỗ trợ dữ liệu cũng giúp đo lường sự thành công hay thất bại của các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.
• Từ quan điểm nghề nghiệp, lĩnh vực Khoa học dữ liệu mang đến cơ hội làm việc và lương thưởng tốt nhất trong thị trường việc làm ngày nay.

 Vì vậy, dù bạn chọn cách nào để đánh giá vai trò của dữ liệu trong kinh doanh thì dữ liệu vẫn là người chiến thắng. Sử dụng AI và Khoa học dữ liệu để thúc đẩy năng suất của nhân viên  giải thích cách Khoa học dữ liệu nâng cao năng suất trong doanh nghiệp, ngay cả khi nhân viên làm việc từ xa.

Rào cản chung trong việc đưa khoa học dữ liệu vào tổ chức

Theo Forbes, dữ liệu và công nghệ dữ liệu thường hoạt động tách biệt, khiến nhóm Quản lý dữ liệu tách biệt khỏi các hoạt động kinh doanh chính thống. MỘT Deloitte khảo sát chỉ ra rằng 63% giám đốc điều hành của các tổ chức lớn cảm thấy rằng tổ chức của họ thiếu cơ sở hạ tầng tập trung vào dữ liệu và rất thường xuyên, các nhóm kinh doanh có ít mối liên hệ với các nhóm Quản lý dữ liệu. Các yếu tố sau đây thường được mô tả là những rào cản chính đối với việc giới thiệu Khoa học dữ liệu thành một tổ chức:

• Thiếu sự tập trung điều hành
• Thiếu chiến lược công nghệ tổng thể của tổ chức
• Chi phí liên quan đến việc phát triển và duy trì các nhóm dữ liệu nội bộ
• Các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
• Dữ liệu riêng biệt trên các chức năng kinh doanh (không có kiểm soát tập trung)
• Tất nhiên, sự thiếu hụt nhân tài có thể được giảm thiểu bằng Khoa học dữ liệu

Một bài viết blog gần đây đã làm sáng tỏ vấn đề phải đối mặt với dữ liệu doanh nghiệp không biết bắt đầu từ đâu. Khác bài viết coi khoảng cách giao tiếp là trở ngại lớn nhất để đạt được các mục tiêu kinh doanh mong muốn thông qua dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, mặc dù có quyền truy cập vào các công cụ BI nâng cao, người dùng doanh nghiệp vẫn sử dụng Excel hoặc các bảng tính khác để báo cáo kết quả.

Tuy nhiên, như phần lớn các tài liệu trong ngành chỉ ra, việc phát triển Kiến thức dữ liệu các chương trình trong các tổ chức có lẽ là cách tiếp cận phù hợp để khắc sâu “văn hóa dữ liệu”, để tất cả người dùng doanh nghiệp, bất kể vai trò công việc hay chức danh của họ, đều bắt đầu giải quyết các vấn đề với dữ liệu.

Xây dựng kiến ​​thức dữ liệu trong tổ chức

Trong sự xuất sắc này Giấy MIT, Giáo sư Catherine D'Ignazio và nhà khoa học nghiên cứu Rahul Bhargava mô tả Kiến thức dữ liệu là khả năng “đọc dữ liệu, làm việc với dữ liệu, phân tích dữ liệu và tranh luận với dữ liệu”.

Cách tiếp cận điển hình trong một tổ chức vừa hoặc lớn là dành các nhóm Khoa học dữ liệu cho các vấn đề kinh doanh phức tạp và cấp bách nhất. Về mặt lý thuyết, cách tiếp cận này nghe có vẻ đúng, nhưng trên thực tế, cách tiếp cận toàn diện hơn, có sự tham gia của các thành viên nhóm đa chức năng, thường mang lại kết quả tốt hơn. Dưới đây là một số cách để dân chủ hóa khoa học dữ liệu trong doanh nghiệp:

• Phát triển các chương trình Kiến thức dữ liệu xuất sắc để cải thiện khả năng giao tiếp và chia sẻ kiến ​​thức giữa nhân viên Khoa học dữ liệu và những người dùng doanh nghiệp khác. Khi mọi người bắt đầu nói cùng một ngôn ngữ dữ liệu, việc giải quyết các vấn đề kinh doanh thông qua những hiểu biết dựa trên dữ liệu sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều.
• Xác định các rủi ro hoặc cơ hội kinh doanh cốt lõi có thể được giải quyết thông qua các giải pháp hỗ trợ dữ liệu.
• Xây dựng các nhóm làm việc có một hoặc nhiều “nhà khoa học dữ liệu công dân” trong đó. Điều này sẽ tự động xảy ra nếu các chương trình Kiến thức dữ liệu được tiến hành thành công trong toàn doanh nghiệp.
• Phân bổ số lượng nhà khoa học dữ liệu có hạn cho các nhóm đã phát triển để tài năng của họ được sử dụng tốt nhất cho các nhu cầu kinh doanh chiến lược nhất.

Các tác giả HRB được trích dẫn trong liên kết trên sử dụng những phép loại suy thú vị từ lĩnh vực thể thao (NBA) để minh họa điểm này. Mặc dù việc đầu tư những tài năng Khoa học dữ liệu tốt nhất vào các hoạt động chiến lược là điều có ý nghĩa kinh doanh tuyệt vời, nhưng việc nuôi dưỡng và phát triển Khoa học dữ liệu trong toàn tổ chức cũng khôn ngoan không kém - giữa các chức năng và cấp độ công việc để tối đa hóa lợi ích của Khoa học dữ liệu cấp cơ sở và việc ra quyết định hợp tác.

Gartner dự kiến ​​đến năm 2020, 80% tổ chức sẽ triển khai Kiến thức dữ liệu trong tổ chức của họ để tận dụng tối đa lợi thế của Khoa học dữ liệu trong kinh doanh.

Nhận hoặc của bạn
tổ chức sẵn sàng cho khoa học dữ liệu

Mặc dù các tổ chức lớn đã có thể xây dựng trung tâm dữ liệu và nhóm Khoa học dữ liệu của họ để giải quyết các vấn đề kinh doanh của họ bằng phân tích dữ liệu nâng cao, khoảng cách truyền thông giữa “người làm công nghệ” và “người không chuyên về công nghệ” (người dùng doanh nghiệp) đã tạo ra rào cản rất lớn để đạt được kết quả như mong đợi.

Trong nhiều trường hợp, người dùng doanh nghiệp, dù là chuyên gia lĩnh vực giỏi, đã không truyền đạt được mục tiêu và kỳ vọng kinh doanh của họ bằng ngôn ngữ dữ liệu - do đó cản trở khả năng của các chuyên gia kỹ thuật trong việc hiện thực hóa toàn bộ kết quả kinh doanh từ tài sản dữ liệu có sẵn.

Các biện pháp này có thể giúp tổ chức chuẩn bị cho kết quả kinh doanh dựa trên dữ liệu ở các chức năng:

• Mua vào C-Suite: Tất cả các quyết định kinh doanh, dù mang tính kỹ thuật hay không, đều bắt đầu từ cấp cao nhất. Vì vậy, các giám đốc điều hành và lãnh đạo doanh nghiệp khác điều hành các tổ chức trước tiên sẽ phải bị thuyết phục về tầm quan trọng của việc chuẩn bị cho doanh nghiệp của họ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Phát triển mối quan tâm đến các công nghệ tiên tiến và hiểu rõ vai trò của những công nghệ đó trong các quyết định kinh doanh hàng ngày có lẽ là cách tốt nhất để định hướng nhân viên kinh doanh hướng tới các mô hình kinh doanh tập trung vào dữ liệu.

• Chương trình kiến ​​thức dữ liệu: Cách duy nhất để thu hẹp khoảng cách giao tiếp không mong muốn giữa các nhóm Khoa học dữ liệu và các đồng nghiệp của họ là xác nhận và triển khai các chương trình Kiến thức dữ liệu mạnh mẽ.
• Thiết lập CNTT bắt buộc: Các công nghệ hiện đại như đám mây, IoT, AI, ML, điện toán biên và nhiều công nghệ liên quan khác hiện đã giúp các tổ chức, cả lớn và nhỏ, có thể truy cập các nền tảng và dịch vụ hỗ trợ dữ liệu.

Các tổ chức lớn thường có trung tâm dữ liệu và nhóm Khoa học dữ liệu, nhưng thậm chí họ còn ngày càng kết hợp tại chỗ với kiến ​​trúc đám mây lai hoặc nhiều đám mây để mở rộng khả năng của cơ sở hạ tầng CNTT hiện có của mình. Hơn nữa, các doanh nghiệp vừa và nhỏ, những người không có nguồn lực CNTT phù hợp về cơ sở hạ tầng, nhân sự hoặc ngân sách, giờ đây có thể mua dịch vụ từ các nhà cung cấp dịch vụ dựa trên đám mây với chi phí tối thiểu.

Câu hỏi ở đây dành cho các tổ chức thiếu trung tâm dữ liệu nội bộ - liệu họ có thể xây dựng các chương trình Kiến thức dữ liệu để giúp nhân viên kinh doanh của họ hiểu biết về dữ liệu không? Có lẽ là có, vì hầu hết các chương trình đào tạo hoặc giáo dục cũng có sẵn trên nền tảng được lưu trữ.

• Xây dựng văn hóa dữ liệu: Đây có lẽ là kết quả tự nhiên của sự thành công Kiến thức dữ liệu các chương trình. Sau khi hoàn thành khóa đào tạo đầy đủ về Kiến thức dữ liệu, tất cả nhân viên kinh doanh, bất kể bộ phận hay chức danh, đều có thể giao tiếp suôn sẻ với các nhân viên kỹ thuật cao như nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu hoặc kiến ​​trúc sư dữ liệu. Giao tiếp hoặc cộng tác là một khía cạnh; khía cạnh khác của văn hóa dữ liệu là dạy mọi người dùng doanh nghiệp giải quyết các vấn đề hàng ngày với dữ liệu.

Xây dựng nhóm khoa học dữ liệu trong tổ chức

Chủ tịch của Hội đồng EDM — một tổ chức toàn cầu thúc đẩy các tiêu chuẩn DS, các phương pháp thực hành tốt nhất và đào tạo — John Bottega, cho biết, “Ở một mức độ nào đó, xây dựng và duy trì một nhóm Khoa học dữ liệu mạnh mẽ là một nghệ thuật”.

Người đứng đầu nhóm Khoa học dữ liệu của doanh nghiệp đôi khi là người Giám đốc dữ liệu hay CDO, một vai trò đã được công ty dịch vụ tài chính Capital One tiên phong vào năm 2002. Một cuộc khảo sát năm 2020 do công ty tư vấn phân tích và dữ liệu thực hiện Đối tác Vantage mới, chỉ ra rằng 65% công ty được khảo sát (85 công ty lớn) có CDO.

Nhóm Khoa học dữ liệu mạnh và hiệu quả thường sẽ bao gồm các nhà khoa học dữ liệu - chuyên gia về toán học, lập trình, thống kê và khai thác dữ liệu; kỹ sư dữ liệu - chuyên gia về khoa học máy tính hoặc nền tảng phần mềm có kiến ​​thức đặc biệt về các vấn đề cơ sở hạ tầng dữ liệu như thu thập, lưu trữ và chuẩn bị dữ liệu; kiến trúc sư dữ liệu - “người có tầm nhìn xa” tổng thể, người xây dựng kế hoạch chi tiết cho hệ thống dữ liệu và thiết kế kiến ​​trúc dữ liệu; và cuối cùng là nhà phân tích dữ liệu - người thu thập và duy trì dữ liệu, sử dụng các công cụ để diễn giải dữ liệu, chuẩn bị báo cáo cho người dùng cuối và giải phóng thời gian cho các nhà khoa học dữ liệu bận rộn.

Trong thời gian gần đây, ngay cả các nhà khoa học và kỹ sư AI và máy học cũng tham gia vào nhóm DS để củng cố công việc của các nhà khoa học dữ liệu bằng cách đưa ra các mô hình đào tạo.

Các nhóm Khoa học dữ liệu thực sự cũng chào đón các nhà phân tích kinh doanh, người trực quan hóa dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu công dân (người dùng doanh nghiệp trở thành chuyên gia dữ liệu), những người đóng vai trò tích cực trong tổ chức dựa trên dữ liệu hàng ngày.

Dưới đây là những lời khuyên bổ sung dành cho các doanh nghiệp có kế hoạch xây dựng nhóm Khoa học dữ liệu thành công:

• Theo Mục tiêu công nghệ, những thành viên giỏi nhất trong nhóm sẽ thể hiện sự kết hợp giữa các kỹ năng kỹ thuật và kinh doanh.
• Nuôi dưỡng văn hóa học tập khám phá là cách tốt nhất để phát huy tài năng của các thành viên trong nhóm đồng thời giải quyết các vấn đề kinh doanh thường ngày.
• Phát triển các dự án thúc đẩy sự hợp tác giữa các chuyên gia kỹ thuật và kinh doanh sẽ nâng cao tinh thần đồng đội và hợp tác giải quyết vấn đề.
• Các chương trình cố vấn sẽ giúp các em tiến bộ nhanh hơn và các trại huấn luyện định kỳ có thể giúp tất cả các thành viên trong nhóm theo kịp các công nghệ hiện tại.
• Phát triển các chương trình “quản lý tài năng” có thể giúp giữ chân các nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất.

Thực tiễn tốt nhất về khoa học dữ liệu

Đây là một số thực hành tốt nhất thường được các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu thành công áp dụng:

• Tập trung vào Chất lượng dữ liệu để mang lại cơ hội tốt nhất cho các mô hình AI và máy học đào tạo về dữ liệu.
• Ghi nhãn hoặc gắn thẻ chính xác cho dữ liệu: Thông thường, nhãn dữ liệu không rõ ràng hoặc không chính xác sẽ cản trở hiệu suất của mô hình đào tạo và có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
• Doanh nghiệp, Quản trị dữ liệu đặt con người lên hàng đầu (DG) phải được triển khai để tạo điều kiện thuận lợi cho các vai trò, trách nhiệm, kênh liên lạc và biện pháp kiểm soát Quản lý dữ liệu được xác định cho DG.
• Công nghệ bảo mật dữ liệu tiên tiến giám sát và quản lý các mối đe dọa dữ liệu cũng như các vấn đề bảo mật trong thời gian thực.

Vì sự tăng trưởng phi thường của các công ty khởi nghiệp có thể thấy rõ trên toàn cầu, nên không có cuộc thảo luận nào về việc giới thiệu Khoa học dữ liệu trong các tổ chức có thể hoàn thành mà không đề cập đến các công ty khởi nghiệp.

Đưa khoa học dữ liệu vào các doanh nghiệp khởi nghiệp

An Phân tích Ấn Độ bài báo trên tạp chí cung cấp hướng dẫn cho các công ty khởi nghiệp trong việc xây dựng nhóm Khoa học dữ liệu. Bài đăng này khám phá một cách khéo léo những thách thức hiện tại trong việc đưa Khoa học dữ liệu vào một doanh nghiệp khởi nghiệp.

Theo bài đăng, bất kể lĩnh vực nào, các yếu tố sẽ giúp hình thành việc thiết lập Khoa học dữ liệu là sự trưởng thành của doanh nghiệp và sự tham gia hiện tại của AI vào việc phát triển sản phẩm.

Sự trưởng thành của công ty khởi nghiệp thường được xác định bởi ngân sách hoạt động, khả năng tài trợ trong tương lai, doanh thu hiện tại, triển vọng tăng trưởng và người dùng. Những yếu tố này sẽ giúp xác định chính xác công ty khởi nghiệp đang ở giai đoạn tăng trưởng nào.

Như hầu hết busin
Các bài luận ngày nay đã lấy dữ liệu làm trung tâm, bước tiếp theo để đánh giá mức độ thân thiện với dữ liệu của chúng có thể được xác định bằng sự tham gia của AI trong suốt vòng đời sản phẩm của chúng. Các công ty khởi nghiệp liên quan đến AI có thể được phân loại thành giai đoạn đầu hoặc giai đoạn muộn (trưởng thành).

Theo bài báo, danh mục cuối cùng là các công ty khởi nghiệp không sử dụng AI, một lần nữa, bao gồm cả doanh nghiệp ở giai đoạn đầu và giai đoạn cuối.

Các cách tiếp cận để đưa Khoa học dữ liệu vào mô hình kinh doanh của họ sẽ khác nhau đối với từng danh mục trên.

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock.com

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Nguồn: https://www.dataversity.net/bringing-data-science-into-the- Organisation/