Datavidenskab - Dette udtryk findes overalt i disse dage.
Flere og flere folk læser om på Google. Udtrykket er ukendt for mange, så det er spændende at opdage noget, der potentielt kan påvirke deres liv.
Mange af disse mennesker er virksomhedsejere. De har travlt med at lære de forretningsmæssige fordele ved datalogi såvel som hvordan det kan give dem en konkurrencemæssig fordel.
Er du en af dem?
I denne artikel finder du ud af hvordan datalogi hjælper virksomheder med at løse komplekse problemer:
- fremme forsyningskædens ydeevne
- forbedre arbejdsstyrkens engagement og jobtilfredshed
- forbedre datasikkerheden
- udvikle mere sikker og effektiv forretningssoftware.
Lad os nu komme lige til det punkt.
1. Forbedre ydelsen i forsyningskæden
Hvis du er en person, der beskæftiger sig med supply chain management, ved du, at du har brug for flere data om dens ydeevne. Ikke bare nogen data: de rigtige data på det rigtige tidspunkt og giver nøjagtig indsigt til at træffe beslutninger i realtid.
Datalogi kan hjælpe dig med at komme derhen.
Her er de vigtigste ting, du finder interessante:
- mere nøjagtige forudsigelser af efterspørgslen. Receptpligtig og forudsigende analyse gør det muligt for virksomheder at behandle flere data relateret til deres forsyningskæder. Som et resultat kan de oprette forudsigende algoritmer, der hjælper med at opdage optimale aggregeringsniveauer og produktionsplanlægning
- mere effektiv kunde. Takket være AI-aktiverede chatbots kan virksomheder allerede automatisere deres kundeservice. Kunderne kan hurtigere få svar på almindelige spørgsmål som forventede leveringstider uden at skulle vente på en menneskelig agent
- avanceret lagerstyring. Store virksomheder kæmper ofte med lageroptimering og anerkendelse af flaskehalse. For at imødegå disse problemer har Amazon for nylig implementeret en dataanalyseløsning. Det tildeler automatisk lagre baseret på placeringen af kunder og leverandører for at reducere distributionsomkostningerne.
Kraften i datalogi i forsyningskæden er dens evne til at definere vigtige mønstre og træffe hurtige beslutninger baseret på reelle beviser. Dette er noget, som virksomheder desperat har brug for til at automatisere og gøre deres forsyningskæder mere forudsigelige og fleksible.
2. Forbedre arbejdsstyrkeengagement og jobtilfredshed
Selvom HR ikke ser ud til at være et felt, hvor dataforskere vil engagere sig, er sandheden temmelig anderledes.
Virksomheder med store arbejdsstyrker - online forfattere tjenester, konsulentplatforme osv. - søger aktivt efter løsninger til at fastholde deres toptalent og holde arbejdsstyrken engageret. Mange har fundet "folkeanalyser" som en god vej at gå.
Deloitte har for nylig frigivet ConnectMe, et digitalt arbejdsbord dashboard til virksomheder. Den indeholder alle HR-relaterede oplysninger, som både HR-fagfolk og medarbejdere kan få adgang til relevant indhold og projekter.
Især for HR-folk kan løsninger som ConnectME være utroligt nyttige til at spore og styre arbejde.
Værktøjet indsamler og analyserer medarbejderrelaterede data hele tiden, så brugeren kan overvåge engagement, ydeevne og få regelmæssige rapporter. Disse data kan også hjælpe med at måle medarbejderudvikling og læringsresultater.
3. Forbedre datasikkerhed
Vidste du, at softwareapplikationer, især dem der arbejder online, er dit svageste sikkerhedslink?
Cyberkriminelle gør det bestemt også virksomheder skal overveje cybersikkerhed.
For at sikre de højeste beskyttelsesniveauer skal virksomheder udvikle sikker software og anvende de nyeste sikkerhedsløsninger. Machine learning er for nylig blevet føjet til denne blanding som et værktøj til hurtigt at opdage cyberangreb.
Nu er forudsigende analyse den næste kandidat, der forbedrer sikkerheden for lagrede data. Der er et par måder, hvorpå denne datavidenskabelige løsning gør det:
- realtidssøgning efter potentielle angreb. At fange et potentielt problem er ofte den bedste måde at minimere påvirkningen på. Forudsigende analytiske baserede algoritmer behandler data i realtid og kan finde usædvanlige mønstre og tendenser i data for at indikere mulige angreb
- automatisering af sikkerhedsprocesser. Med algoritmerne, der gør deres ting, kan datasikkerhedsspecialister arbejde på andre kritiske opgaver, der kræver menneskelig indgriben. Desuden mindskes chancen for menneskelig fejl ved behandling af data takket være algoritmernes evne til at kategorisere information og prioritere hændelser
- behandling af enorme mængder data. Håndtering af enorme datamængder er en stor udfordring for cybersikkerhedsspecialister. Dataforskere kan hjælpe dem med at håndtere denne opgave ved at give algoritmerne.
Da cyberkriminalitet bliver mere målrettet og effektiv, kan ansættelse af de nyeste dataanalyseløsninger snart blive et must for at holde onlinedata sikre.
4. Udvikl mere sikker og effektiv forretningssoftware
Datavidenskab har også været på vej ind i udviklingen af forretningssoftware. Automatiseret softwaretest er et af de bedste eksempler, hvor det kan gøre stor forskel for virksomheder.
For nylig er flere og flere testere begyndt at lære datalogi for at kunne bruge algoritmer til at finde problemer. Det giver perfekt mening. Testprocessen handler om data og mønstre, hvilket er præcis, hvad datalgoritmer er oprettet til. De stiller også lignende spørgsmål som QA for at hjælpe med at definere, hvordan software kan fungere bedre.
Her er nogle måder, hvorpå datalogi kan forbedre softwaretest for virksomheder:
- reducer arbejdsbyrden og spar tid. Ofte skal testere behandle enorme datamængder i korte tidsrammer, hvilket ikke altid er muligt. Ved at bruge dataminingsteknikker med superhurtig beregningshastighed kan de hurtigt se på logfiler og spare masser af tid
- finde mønstre i ustrukturerede data hurtigere. Dette er en af superkræfterne ved dataanalyse, som testere virkelig kan drage fordel af. De kan anvende algoritmer, fremhæve mønstre i data og forstå den underliggende struktur. Som et resultat ville det være lettere for dem at finde anomalier og andre problemer. Disse algoritmer anvendes allerede i den finansielle industri for at finde spor af potentiel kreditkortsvindel
- forudsigelse af fremtidige værdier. Testere kan bruge datavidenskabelige metoder til at behandle historiske data og forudsige fremtidige værdier, selv under komplekse forhold. Disse resultater kan også hjælpe med at definere, om en bestemt app bruger for mange ressourcer eller begynder at gå ud over de forventede parametre.
Softwaretestere finder i stigende grad nye, mere effektive måder at udføre deres job med datavidenskabelige metoder på. Det er klart, at de kan drage fordel af automatisering og andre løsninger, så vi bør se flere datavidenskabelige applikationer i marken.
Er datalogi vigtigt for virksomheder?
Absolut.
Kan det gavne enhver virksomhed?
Ja, fordi enhver virksomhed i enhver branche bruger data.
Fra et lille softwareudviklingsfirma til en detailkæmpe som Amazon (som, som vi allerede ved, allerede bruger det), vil virksomheder investere mere i at lære, hvad datalgoritmer kan gøre for dem.
Datavidenskab har allerede en god portefølje af forretningsproblemer, den kan løse. At lære at anvende det på disse problemer kan faktisk gøre stor forskel for virksomhederne.
Forfatterens bio. Daniela McVicker er blogger og freelance skribent, der arbejder tæt sammen med B2B og B2C virksomheder, der leverer blogskrivning, copywriting og ghostwriting-tjenester. I øjeblikket er hun en bidragyder til Essayvagt. Når Daniela ikke skriver, elsker hun at rejse, læse romantik og science fiction og prøve nye vine.
