什么是數據科學與分析?

 Techopedia公司將數據科學定義為：“數據科學是一個廣泛的領域，能夠從原始數據中審查、分析和提取具有價值的知識和信息的過程、理論、概念、工具以及技術。它旨在幫助個人和組織根據存儲、使用、管理的數據做出更好的決策。”

這個術語曾經被稱為數據學，但是由于采用人工智能和機器學習技術研究大量數據以供營銷實體使用的想法已經變得更加實際，因此，“數據科學”已經成為一種規范。

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數據科學和分析作為實用工具的發展
傳統上，這些工具用于根據現有數據創建新的構造。但是，信息技術收集和生成可操作數據的能力已經遠遠超過了人們使用它的能力。而分析數據已經成為一個不斷發展的行業。
然而，現代的數據創建和捕獲能力正在使數據科學和分析超越其作為創建新理論的一種工具的傳統用途，并進入更實際的直接組織管理領域。簡單地說，數據科學和分析現在能夠被用來積極地調整市場營銷和商業實踐等活動，使業務流程更加高效。
具有前瞻性的組織正在利用以下討論的一些通用優化方法。這兩種方法是實時報告和現有數據解釋。

實時報告
無論是在現實生活中還是網絡環境中，經常與客戶互動的企業從實時報告(RTR)中獲益最大。實時報告(RTR)的好處是可以立即采取行動，使面向公眾的商家能夠盡快地優化銷售流程。隨著市場逐漸適應實時報告(RTR)驅動的競爭，越來越多的企業優先考慮更好的響應時間。
實時報告(RTR)使組織的客服代表能夠在與客戶交互時更全面地了解客戶，使客戶的互動報告更有意義。例如，撥打客戶服務熱線，按照提示步驟接通進行交流。這是實時報告(RTR)的傳統版本，并沒有任何實時功能。如今的會話可以在客戶與客戶服務代表交互時完成。
這使得客戶服務更加快捷，同時也為商家提供了更多的信息。這是一個雙贏的局面，每個人都能得到他們想要的結果。最重要的是，客戶可能會發現，如果這些公司很好地利用了他們提供的數據，在下次溝通時可能會發現會更快獲得結果。這只是一個開始。

現有數據解釋
實時報告對于生成和利用微觀規模的交互非常有用，這使得它成為組織進行即時政策變更的極好工具。但有些問題需要一些先發制人的解決辦法。換句話說，實時報告(RTR)是一個很好的方法，可以從人們所犯的錯誤中學習，但是現有數據解釋(EDI)可以幫助完全避免這些問題。但不僅如此，數據解釋(EDI)還預測了組織層面的未來。 現有數據解釋(EDI)的目的是構建預測模型，以幫助組織避免客戶關系出現問題。
在組織層面，現有數據解釋(EDI)可使其能夠重新配置資產，以利用季節性機會。例如，那些熟悉房地產市場銷售周期的人員青睞現有數據解釋(EDI)制定長期預測的能力，而這些預測結果很少有人能想象得到。組織借助數據技術，可以使預測變成現實。

技術驅動市場中的數據驅動結果
假設你是一名銷售業務員，已經配備了實時報告工具，這使你對組織更有價值。最重要的是，你還受到端點現有數據解釋(EDI)構造的指導，這個構造可幫助你避免可能會導致的銷售停滯、破壞事件或破壞銷售機會的問題。
這就是將這些技術推銷給中小型企業的方式。但是，數據科學與分析的真正力量將在組織層面上得到最大程度的發揮，從而提高效率。真正的變化將會發生，這是由于從大量解釋數據中得出的高層管理決策的結果，優化了業務流程，這將徹底改變組織的業務方式。

利用大數據分析服務跨越學習曲線
在沒有獲得專家幫助的情況下，組織了解新技術的全部功能是難以實現的。互聯網驅動技術的最新歷史證明，外包是利用尖端數據產品和服務的關鍵舉措。分析和數據科學也不例外。
具有前瞻性的組織不會在自己創建大數據和分析產品方面陷于困境，也不會組建內部部門從頭開始工作，他們通常正在外包其重要的數據需求。
在這些技術和方法廣泛應用之前，大數據服務、大數據產品以及大數據咨詢最好由專業人員來完成，因此組織需要與行業領先的大數據咨詢和服務公司開展合作。
這就是數據科學營銷專業人士的用武之地。組織得到了想要的產品和服務，而數據顧問擁有預測結構科學的知識，可以使組織的品牌迅速傳播。
在這一點上，真正的競爭優勢取決于誰將首先采用這些行業領先的數據服務。