Особливості використання Data Science у сфері бізнесу

Abstract

У статті розглянуто особливості розвитку компаній в умовах активного запровадження інновацій та переорієнтації користувачів та бізнесу на цифрове середовище. Досліджено особливості збору, накопичення та обробки великих масивів структурованої, напівструктурованої та нестуктурованої інформації завдяки використанню хмарних сервісів. Наведено передумови застосування підходів Data Science для потреб бізнесу та істотне зростання попиту фахівців з відповідними вміннями та навичками у найближчій перспективі. Розкрито основні підходи щодо збору інформації у цифровому середовищі, в першу чергу мова йде про стимулювання користувачів надавати особисті дані в обмін на певні вигоди (цікавий та корисний тематичний контент, знижки, безкоштовний доступ до платних ресурсів на певний період часу тощо). Доведено доцільність використання методів машинного навчання в процесі оптимізація діяльності компанії та розробці певних продуктів. Наведено актуальні приклади використання алгоритмів Data Science, що дозволяють підвищити ефективність функціонування компаній в сучасних умовах.

В статье рассмотрены особенности развития компаний в условиях активного внедрения инноваций и переориентации пользователей и бизнеса на цифровую среду. Исследованы особенности сбора, накопления и обработки больших массивов структурированной, полуструктурированной и неструктурированной информации благодаря использованию облачных сервисов. Представлены предпосылки применения подходов Data Science для нужд бизнеса и существенного роста спроса специалистов с соответствующими умениями и навыками в ближайшей перспективе. Раскрыты основные подходы к сбору информации в цифровой среде, в первую очередь речь идет о стимулировании пользователей предоставлять личные данные в обмен на определенные выгоды (интересный и полезный тематический контент, скидки, бесплатный доступ к платным ресурсам на определенный период времени и т. п.). Доказана целесообразность использования методов машинного обучения в процессе оптимизации деятельности компании и разработки определенных продуктов. Представлены актуальные примеры использования алгоритмов Data Science, позволяющих повысить эффективность функционирования компаний в современных условиях.

The article considers the peculiarities of companies development in the conditions of innovations active introduction and users and business reorientation to the digital environment. The peculiarities of collecting, accumulating and processing large arrays of structured, semi-structured and unstructured information due to the use of cloud services are studied. The preconditions for the application of Data Science approaches for business needs and a significant increase in the demand for specialists with relevant skills and abilities in the near future are presented. The main approaches to collecting information in the digital environment are revealed, first of all it is about encouraging users to provide personal data in exchange for certain benefits (interesting and useful thematic content, discounts, free access to paid resources for a certain period of time, etc.). The expediency of using machine learning methods in the process of optimizing the company's activities and developing certain products is proved. Current examples of Data Science algorithms use that increase the efficiency of companies in modern conditions are given. The field of algorithms and approaches, including machine learning and artificial intelligence in the field of Data Science is very wide and includes a large number of methods. The use of data and the use of machine learning methods makes it possible to understand the specific needs of customers within individual groups, using classification approaches. Classification methods allow to build recommendation systems, which on the basis of complex information and appropriate algorithms show users relevant products. The use of sophisticated machine learning algorithms makes it possible to identify suspicious transactions and fraudulent activities in various areas of economic activity. Modern machine learning methods make it possible to implement very complex predictive models, including neural networks with different architectures. Thanks to the anticipation of the company get the opportunity to build effective strategies for the long term with a high probability of achieving the outlined targets.