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为什么您的初创企业需要数据科学

  • 2020-01-14 16:26:01

这是官方的:数据科学不再仅适用于科技公司。Bennett Data Science首席执行官Zank Bennett从农场动物的道德治疗到睡眠的优化和时尚,帮助企业家在众多行业中利用人工智能。Bennett与大型和小型公司合作,使复杂的技术易于使用,因此,即使是没有技术经验的企业家也可以利用AI的力量。我最近与Bennett进行了交谈,以获取有关业务如何利用数据科学并获得回报的更多见解。

即使企业家的创业公司不专注于技术,为什么企业家也应该利用数据科学呢?

为了使如今的公司成功,他们确实必须钉住个性化产品,而企业家获得的收益比大多数人都多。当企业家创办公司时,他们首先想到的就是如何为客户提供服务,但是当需要扩展客户所需的内容时,很难概念化人类将如何做到这一点。那就是机器的用武之地。大规模个性化是我们从企业家那里看到的最多的东西。例如,对于零售业,我们正在努力创建模型,这些模型可以根据人们浏览产品的方式预测人们的需求。因此,我们获取一个产品提要,查看人们正在浏览的内容的属性,并将其与其他人以相似的偏好浏览的内容放在一起。这样,我们可以提出真正明智的建议。衬衫或配饰可以区分多少种不同的属性?我们如何将事物组合在一起并自动标记以及公司需要和想要的所有这些不同事物?

您如何从数据科学的角度描述个性化?

个性化是关于获取我们认为某人想要的产品并将其置于该人的面前并获得胜利。那么我们该怎么做呢?我们如何去抢产品并将其展示给人?最近,我见过一些公司说他们提供个性化服务,而他们实际上在做的是将受众群体细分。第一个要使用的组是性别,然后可能是按年龄段划分的,所以现在有四个不同的组。那不是个性化,而是细分。当然,它开始走向个性化,但不是很了解。这不是我们所谓的智能使用数据。

当我们开始变得更具预测性而不是描述性时,我们开始研究过去的行为以及它们如何预测未来的行为。那是真正有趣的工作发生在推荐者空间甚至分类空间中的地方,我们可能会邀请用户加入我们,然后用户填写大量信息,然后立即我们可以根据如何我们预测客户将来会采取行动。

切碎用户并说:“哦,我们将以不同的方式对待这四个细分市场,并猜测他们可能想要并磨练的东西之间有很大的区别”,然后根据实际操作进行智能细分客户过去执行过的业务时说:“我看到我们有一些细分市场,我们有一些属性。我们可以将所有这些属性插入模型中,以预测在这种情况下某人想要的东西。”

企业家如何才能在公司中成功实施数据科学?

第一件事是将数据科学整合到团队中。我认为数据科学不应该是这种自主的事情。我认为它应该很好地集成到营销,销售,产品等方面。第二件事是我们必须以所需的格式为数据科学家提供所需的数据,以便他们成为高效的工作者。现在,在一些公司中就有这样的想法,我们让数据科学专家访问这些大数据集,然后让他们去处理,这是非常无效的。实际上,给定应用程序的数据科学家不需要许多不同格式的数据。相反,我们可以提供一个数据湖,数据科学家可以在80%的时间内每天使用它。它为团队增加了巨大的效率。

接下来的事情是确保数据科学家可以部署他们的模型并获得很多支持。这些基础设施是我们所谓的管道的一部分。数据进入并进入数据科学,以完成神奇的工作,然后出去部署。中间那神奇的部分通常需要最少的时间。

您是否认为数据科学实际上可以在公司内部创造更多工作而不是代替人工?

借助数据科学,我们可以自动化可以更快,更高效地完成的任务。当我们降低公司成本时,在我看来,它们可以以其他方式扩展。我认为随着我们使公司更高效而不是更少,工作将会越来越多。因为随着我们提高利润率,公司总是花钱发展。他们不只是把钱放在口袋里。我认为这是一个误解,尤其是对于初创公司。创业公司筹集资金的全部原因是增长,而不仅仅是省钱。如果他们变得更有利可图,他们就能将这些钱花在更多的资源上,我认为最终的确会带来更多的工作。

数据科学的下一步是什么?

我认为数据科学将被更好地理解,我们将取消数据科学家的头衔,而将其替换为更具描述性的头衔,例如机器学习工程师,统计学家或数据工程师。我认为数据科学这个笼统的术语需要取消,这样我们才能更具描述性。我也认为它需要更好地与公司整合。数据科学将失去这样一个想法,那就是这个自治团体可以帮助任何人,而我认为它将被视为可以真正帮助产品,销售或市场营销的东西-但作为这些团体的一部分,而不是自己。

我认为我们将在自然语言处理以及我们总结文本的方式以及利用语言进行交流的方式方面看到巨大的变化。我真的希望自动驾驶汽车是我们早于晚些的事情,我认为这将对我们有很大帮助。如今,某些具有计算机视觉的应用程序真是令人赞叹,从我们如何将其与时尚结合使用到我们如何帮助汽车自我驾驶。随着情况的改善和进步,我认为我们的世界将会真正改变。

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