Narzędzia Business Intelligence oferują doskonałe możliwości śledzenia kluczowych wskaźników wydajności operacji dla bieżących strategii i modeli biznesowych. Jednak dzisiejsi liderzy cyfrowi coraz częściej wykorzystują Data Science do zaawansowanej analizy dużych ilości danych. Data Science umożliwia przewidywanie nadchodzących wydarzeń, które mogą wpływać na organizację i napędzać rozwój zupełnie nowych modeli biznesowych, wpływając jednocześnie na wyraźną przewagę konkurencyjną. Specjaliści z tej dziedziny obejmują w firmach niezwykle ważne role, ale co za tym idzie – muszą cechować się niezwykłą wszechstronnością.
Data Science odnosi się do wykorzystania metod naukowych, takich jak matematyka, programowanie i informatyka w połączeniu z procesami i systemami technologicznymi w celu wydobycia wiedzy i spostrzeżeń z danych. Za pomocą zaawansowanej analizy możemy zrozumieć, przewidzieć i odpowiedzieć na cyfrowe dane, optymalizując działania w sposób, który w innym przypadku nie byłby możliwy. Jednym z ważnych narzędzi w Data Science jest grupa algorytmów znana jako Machine Learning (uczenie maszynowe, ML). Ideą uczenia maszynowego jest to, że sam algorytm nieustannie uczy się znajdować wzorce i reguły. Jest to konieczne, gdy ilość danych jest tak duża, że zasady i wzorce stają się zbyt skomplikowane, aby ludzki mózg mógł je zinterpretować. Dziś sztuczna inteligencja przybiera formę uczenia maszynowego, co jest możliwe dzięki szerokiej digitalizacji i ogromnej ilości dostępnych danych.
Jednym z ważnych czynników związanych z uczeniem maszynowym jest to, że zwykle wymaga dużych ilości danych, często z historią sięgającą wielu lat. Ta obszerna ilość danych, którą często określa się mianem Big Data. Dane mogą być pozyskiwane wewnętrznie, np. z systemów biznesowych, produkcyjnych lub CRM, lub mogą pochodzić ze źródeł zewnętrznych, takich jak różne strony internetowe i media społecznościowe, czy dane z czujników (np. Internet Rzeczy).
Główna różnica między Business Intelligence (BI) i Data Science (DS.) polega na poziomie inteligencji. Można powiedzieć, że Data Science zaczyna działać tam, gdzie kończy się samoobsługowe BI. Narzędzia BI można na przykład wykorzystać w rozwiązaniu DS do wizualizacji wyników. Jednak w porównaniu z BI, Data Science generalnie zapewnia głębszy wgląd i może zapewnić większą przewagę konkurencyjną. Kolejną istotną różnicą jest to, że Data Science pozwala na proaktywną strategię, ponieważ jej analizy mogą oferować prognozy na przyszłość, podczas gdy Business Intelligence w zasadzie reaguje, prezentując informacje historyczne.
Wiele różnych obszarów zastosowań
– Aby zobrazować, jak bardzo wszechstronne są nasze zespoły, wystarczy opowiedzieć o tym, jakimi obszarami zajmujemy się w organizacji. Dla przykładu, w Capgemini Invent łącząc wiedzę z zakresu strategii, technologii, nauki o danych i kreatywnego projektowania z twórczym podejściem, współpracujemy z naszymi klientami w celu wprowadzania innowacji i przekształcania ich działalności. Ekosystem naszej marki korzysta obecnie z bogatej wiedzy specjalistycznej z zakresu projektowania zorientowanego na człowieka, przełomowych innowacji oraz badań i rozwoju, a także budowania ruchów społecznych, co potwierdza naszą wiodącą rolę w transformacji, inwencji i reinwencji – mówi Marcin Andrzejewski, Head of Capgemini Invent Poland.
Zespoły Data Science mają możliwość pracować z klientami, będąc wsparciem m.in. dla zespołów marketingowych – opierając się na analizie danych dotyczących klientów, są w stanie odpowiedzieć na pytania: kim jest klient, czego dokładnie chce i w jakim czasie, ile jest on wart dla organizacji, jak do niego dotrzeć oraz jaki rodzaj kampanii jest najbardziej opłacalny. Ale relacje z klientem to tylko jeden z przykładów, a tych można mnożyć. Dodatkowo zespoły te prowadzą analizy sprzedaży, prognozy, zautomatyzowane działania sprzedażowe i rekomendacje zakupowe, są w stanie przewidzieć z wyprzedzeniem poziom sprzedaży i zaplanować w odpowiedni sposób, jaką wielkość zamówienia złożyć, aby zaspokoić popyt, bez tworzenia nadmiernych zapasów. Dodatkowo, dzięki analizie danych z czujników, pojedynczo lub w połączeniu z innymi danymi, specjaliści mogą pomóc zoptymalizować i usprawnić działanie maszyn, testów, pojazdów i rozwoju produktów w czasie rzeczywistym. Inne obszary zastosowań obejmują optymalizację produkcji, czy utrzymanie zapasów.
– Obecnie większość firm, nie tylko z sektora usługowego, posiada ogromne aktywa w postaci tekstów. Mogą przybierać formę ankiet, instrukcji, dokumentów prawnych, a nawet mediów społecznościowych i stron internetowych. Analizując tekst na dużą skalę, można znaleźć nowe spostrzeżenia i stworzyć wartość. Capgemini Insights & Data dysponuje zarówno dogłębną wiedzą w tej dziedzinie, jak i inteligentnymi narzędziami, które pozwalają samodzielnie przeprowadzić analizę – dodaje Marcin Andrzejewski.
Proaktywne zarządzanie operacyjne i innowacje możliwe dzięki Data Science to nie tylko dostęp do danych i zaawansowanej technologii. Droga do organizacji opartej na danych jest równie strategicznym posunięciem, gdzie metody działania są nieustannie kwestionowane, a firma musi reagować na podstawie nowych spostrzeżeń. Nie chodzi tu tylko o działania wspierające dotychczasową strategię – ale w równym stopniu o działania zmieniające dotychczasową strategię i model biznesowy. Dane stają się coraz ważniejszym zasobem w działalności biznesowej – dlatego już dziś należy zarządzać nimi w odpowiedni sposób.
