Хотелось бы узнать мнение, что такое цифровая трансформация с точки зрения практики Data Science?

Цифровая трансформация - это всеобъемлющая трансформация множества видов деятельности, которые организация контролирует, чтобы использовать возможности, создаваемые цифровыми технологиями и данными. Это касается повсеместной эпохи цифровизации независимо от размера и значимости отрасли. Кроме того, Она отражает цифровые тенденции с точки зрения операций и политик, которые серьезно меняют то, как компании контролируют клиентов и помогают им. Более эффективное достижение целей и отказ от ценностей для клиентов зависит от данных организации, но как мы уловим в следующем разделе. Она широко применяется во многих отраслях, включая банковское дело и финансы, здравоохранение, страхование, информационные технологии, путешествия и туризм, а также розничную торговлю. Вместе с тем, это оказывает влияние на отрасли следующим образом:

Цифровые бизнес-представительства: многие организации изменили способ поиска, создания и внедрения нового бизнеса с внедрением различных бизнес-моделей, развернутых в цифровом виде.

Цифровые модели эксплуатации и использования: предприятия осваивают новые подходы и методы, применяемые в цифровой форме для управления и выполнения различных задач организации.

Цифровой опыт и возможности: требование устойчивых, развитых и увлеченных талантов и навыков как фундаментальный компонент востребован для конкурентного ведения цифрового способа ведения бизнеса.

Метрики цифровой тяги (покупки): необходимо обеспечить цифровую тягу во всех кооперативных группах для быстрой, безопасной и достоверной тяги. В некоторых компаниях также отмечается, что традиционные KPI больше подходят для работы в цифровом формате бизнеса.

===========================================

Какую пользу наука о данных приносит бизнесу?

Неудивительно, что цифровая трансформация охватила все области бизнеса, включая инновационные продукты, операции, финансы, маркетинговые стратегии розничной торговли, обслуживание клиентов и т.д. Стратегия «ЦИФРОВАНИЯ» не только ускоряет бизнес-процессы и производительность, но и открывает новые возможности для бизнеса. Это также помогает избежать цифровых потрясений и фиксирует положение человека в быстрорастущей деловой среде.Рассмотрим ситуацию, когда человек хочет распознать

Короче говоря, компании используют науку о данных и связанные с ними технологии, чтобы сделать среду полностью цифровой, а также бизнес-аналитику для сбора, вычисления и исследования своих бизнес-данных, которые, кроме того, могут быть превращены в практические идеи.Последние опросы показывают, что все больше и больше организаций используют науку о данных как услугу, чтобы получить доступ к обширному ресурсу экспертов по данным для повышения эффективности их принятия решений.

============================================

Таким образом, становится важным растянуть желаемые результаты и выгоды от цифровых технологий. Ниже приведены несколько способов, при которых наука о данных выступает в качестве услуг, повышающих ценность бизнеса.

Как и наука о данных, цифровая трансформация - это запутанный процесс, то есть данные о клиентах в сочетании с соответствующими бизнес-операциями могут использоваться для принятия обоснованных выводов при одновременном ограничении нежелательных рисков. Используя возможности науки о данных, вы можете узнать, как преобразовать бизнес в цифровом формате и какие области бизнеса необходимо преобразовать. Наука о данных как услуга требует, чтобы компании нанимали профессионального поставщика, который является необходимым ресурсом и поможет вам ускорить эту трансформацию и опередить вас в конкурентной борьбе.

Объем доступной информации и идей быстро растет с увеличением объема данных, которые косвенно открывают возможности и, следовательно, возможности для роста как для бизнеса, так и для отдельных лиц.Услуги по обработке и анализу данных позволяют организациям справиться с нехваткой специалистов по данным и дать подробное описание своей бизнес-среды. Наука о данных - это метод, который позволяет результатам следующего поколения предсказать, что произойдет, и как уберечь его от рисков, если таковые имеются. Например, на основе данных о клиентах можно, вероятно, предсказать, какой будет следующая покупка клиентов, чтобы спрогнозировать, какой клиент купит аналогичные продукты и т.д. Для такого процесса используется метод системы рекомендаций и аналитика поведения клиентов, чтобы интерпретировать, что клиенты могут купить. Наука о данных позволяет организациям в режиме реального времени видеть своих клиентов, оказывать поддержку в принятии решений по оптимизации внутренних процессов для более широкой деятельности, расширять гибкость и сокращать расходы.

3.Получение более детальной информации с помощью машинного обучения:

Машинное обучение, являясь важной частью экосистемы науки о данных, может более эффективно стимулировать цифровую трансформацию в биоинформатике и других отраслях. Он поддерживает разбиение массивных данных для выявления тенденций и исключений. Одним из подходов является искусственный интеллект, который использует алгоритмы машинного обучения для получения информации, разработки моделей временных рамок и прогнозирования шансов возникновения сбоев. Например, аддитивная аналитика в качестве решения может использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы определить, какие пациенты подвержены высокому риску повторной госпитализации, используя подходящую модель прогнозирования, персонал больницы может оценить количество поступлений в отделения неотложной помощи для пациентов и, таким образом, улучшить результаты лечения пациентов и сократить время и затраты.

Независимо от того, в какой отрасли вы работаете, будь то индустрия моды или пищевая промышленность, наука о данных может помочь вам преобразовать ваш бизнес в цифровую форму, ИТ топ-менежеры определяют цифровую трансформацию как «Ускорение бизнес-деятельности, процессов, компетенций и моделей для полного использования изменений и возможностей цифровых технологий и их влияния стратегическим и приоритетным образом».

Источник https://www.analyticssteps.com/blogs/driving-digital-transformation-data-science-what-how-and-why