データサイエンスがどのように価値を提供できるかについて

データサイエンスの価値提供法について

価値提案を分類すると、チームの活動内容を伝えることが容易になる

ほとんどのテックワーカーは、現在の経済環境が良くないと同意するでしょう。多くの企業が従業員を解雇しました。キャッシュフローが緊迫している場合、チームのパフォーマンスと組織への価値貢献度がより厳しく監視されることがしばしばあります。そのため、ビジネスの目標への貢献を明確に説明できるよう、あなたとあなたのチームが能力を持つことがますます重要になります。

ただし、価値を創出する方法はさまざまなあります。特にデータサイエンスチームにとっては、指標や測定、製品の特徴、戦略的な洞察、および運用上の意思決定製品などが含まれます。

なぜこれらの4つのカテゴリが重要なのでしょうか？これらは完全に相互に排他的ではありませんが、一部のチームが時折複数のカテゴリにまたがることが予想されます。ただし、一般的にこれらのカテゴリは異なるスキルセットが必要であり、異なる成果物を生み出し、特定の課題に焦点を当てています。自身のチームやプロジェクトにどのラベルが適用されるかを知ることは、求められる成果物を達成するために必要なスキルが適切に代表されていることを確認し、自身の活動内容を伝えることを容易にする手助けになるでしょう。また、組織内にまだ発展の余地があることに気づくかもしれません。

1) 指標と測定

会社において、優れた指標の価値を過小評価しないでください。指標とそれらの測定に責任を持つデータチームは、ビジネスのパフォーマンスを評価する上で重要な役割を果たしています。彼らはビジネスリーダーに減少しているパフォーマンスを知らせ、必要な場合には変更を行うことを助けます。彼らはチームが適切な目標に向かって作業するための主要業績評価指標を定義します。計画とパフォーマンス測定のための予測を作成します。基本的には、ビジネスの大規模かつ複雑な性質を、意思決定の多くを効率化するためのいくつかの主要な統計に簡素化します。この仕事は非常に価値があります。

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さらに、指標と測定には、多くのデータサイエンティストが責任を負う実験も含まれます。新しい機能が指標の向上に貢献したか？最新のマーケティングキャンペーンは予約数を増加させましたか？このような分析はこのカテゴリに含まれます。

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