Tăng năng suất lao động với văn hóa khoa học dữ liệu

Kể từ buổi bình minh của các ngành công nghiệp, và tăng tốc thông qua một số cuộc cách mạng công nghiệp, các doanh nghiệp và cá nhân đã khao khát làm được nhiều hơn, lợi nhuận nhiều hơn với ít tài nguyên hơn. Tuy nhiên, với số liệu tăng trưởng năng suất lao động ở mức thấp nhất mọi thời đại như hiện nay, có lẽ ít nhất các tổ chức không thể không tối đa hóa khả năng của các nguồn lực hiện tại mà không nắm bắt và khai thác công nghệ.

Một trong những “tài nguyên” chính của các doanh nghiệp hiện đại, được ghi nhận về giá trị của nó nhưng được coi là chưa được tận dụng chính là DỮ LIỆU.

Tăng năng suất lao động với dữ liệu là một trong những thách thức lớn nhất trong doanh nghiệp hiện đại, và tất cả bắt nguồn từ việc tìm cách trích xuất và tối đa hóa giá trị. Trong thế giới kinh doanh, giá trị là tất cả về việc đạt được năng suất tối đa có thể.

Điều này phù hợp với mục đích trung tâm của khoa học dữ liệu, mà các nhà tư vấn tại Mango định nghĩa là sử dụng dữ liệu chủ động và phân tích nâng cao để thúc đẩy quá trình ra quyết định tốt hơn. Điều đó có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu lấy tài nguyên dữ liệu hiện có và sử dụng những tài nguyên này để tạo ra nhiều hơn nữa bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích.

Phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu có thể được áp dụng cho nhiều case studies, nhưng việc thúc đẩy năng suất lao động từ ​​dữ liệu thường rơi vào một số loại chính – cung cấp giải pháp cho các vấn đề kinh doanh, báo cáo theo thời gian thực và sử dụng dữ liệu xu hướng để thúc đẩy tăng trưởng trong tương lai.

Chìa khóa đầu tiên của khoa học dữ liệu thành công là phải sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực sự. Điều này có nghĩa là tăng cường tích hợp giữa các nhóm khoa học dữ liệu và dữ liệu bằng cách thúc đẩy sự hợp tác và thảo luận sáng tạo để giúp họ hiểu những gì cần thiết và những gì có thể. Rõ ràng về mục đích và giao tiếp cho phép hiểu rõ hơn về những gì cần thiết và các tài nguyên họ cần để đạt được điều đó. Trong khi đó, nhóm kinh doanh sẽ không chỉ có thể giải thích những gì họ cần, làm thế nào và tại sao, mà còn có thể biết các nguồn dữ liệu cụ thể của bộ phận hoặc nhóm cụ thể có thể hỗ trợ trong việc tạo ra một giải pháp mới. Điều này cho phép tất cả các nhóm làm việc hiệu quả hơn, với các nhà khoa học dữ liệu được thông báo rõ hơn về giải pháp đó là gì và các nhóm kinh doanh tự tin hơn rằng giải pháp sẽ hoạt động.

Tuy nhiên, khoa học dữ liệu không phải lúc nào cũng cần phải tạo ra các giải pháp mới. Thông thường, với sự giàu có của dữ liệu mà các doanh nghiệp đang nắm giữ, các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng dữ liệu xu hướng lịch sử để thúc đẩy hiểu biết về các hoạt động trong tương lai.

Điều này có thể là đối mặt bên ngoài (chẳng hạn như tối ưu hóa các chiến lược để gắn kết với khách hàng) hoặc nội bộ (như dự đoán tác động của các mô hình tuyển dụng khác nhau hoặc cải tổ tổ chức). Mặc dù dữ liệu lịch sử không thể đưa ra một câu trả lời hoàn hảo về cách một tình huống có thể diễn ra trong tương lai, các mẫu trước đó có thể giúp định hình các mô hình ít nhất đưa ra lời giải thích có thể xảy ra về những gì có thể xảy ra tiếp theo. Điều này giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn nhanh hơn và chính xác hơn thúc đẩy hiệu suất công ty.

Thứ ba, các nhà khoa học dữ liệu có thể tăng năng suất cho cả nhóm của chính họ và toàn bộ tổ chức bằng cách triển khai nhiều giải pháp phân tích thời gian thực hơn. Chúng không chỉ sử dụng dữ liệu lịch sử mà còn tìm cách chủ động tạo ra những hiểu biết bên cạnh hành động.

Trong khi các nhà khoa học dữ liệu thường được xem là một phần của đường ống chiến lược – nghĩa là các nhà cung cấp hiểu biết sâu sắc về các quyết định – xem xét các quyết định – sự phát triển của phân tích thời gian thực và dữ liệu cho phép các nhà khoa học cung cấp các công cụ hỗ trợ vai trò chiến thuật tại tốc độ lớn trong điều kiện thay đổi.

Điều này có thể hỗ trợ năng suất kinh doanh liên tục thời gian thực – chẳng hạn như khi giao dịch với khách hàng trong cuộc gọi khiếu nại, hoặc với những hiểu biết sâu sắc về những thành công và thách thức với việc triển khai dự án khoa học dữ liệu hiện có.

Những lợi ích của khoa học dữ liệu để tăng năng suất rất khó để nói. Tuy nhiên, chống lại thời kỳ công nghệ XaaS (Everything As A Service) của chúng ta, khoa học dữ liệu không chỉ là một giải pháp plug-and-play. Năng suất của một nhóm khoa học dữ liệu, và toàn bộ doanh nghiệp, không chỉ dựa vào các công cụ hoặc đào tạo hoặc các nguồn lực phù hợp.

Thay vào đó, việc bắt nguồn từ việc tạo ra một nền văn hóa khoa học dữ liệu. Khai thác dữ liệu như một nguồn tài nguyên, tài sản của chính doanh nghiệp, và sau đó tìm cách sử dụng nó một cách hiệu quả trong môi trường làm việc đòi hỏi các doanh nghiệp phải xây dựng một nền tảng của sự tò mò và chấp nhận các khả năng xung quanh dữ liệu. Tạo ra một nền văn hóa khoa học dữ liệu thịnh vượng sẽ là sự khác biệt giữa sự bùng nổ năng suất lao động cho doanh nghiệp.