数据科学如此重要，那它是如何推动业务价值的呢？

有专业人士的专业知识，他们将尖端技术转化为可行的见解，那么大数据将一无所获。如今，越来越多的组织正在向大数据敞开大门并释放其强大功能，这增加了数据科学家的价值，他们知道如何从千兆字节的数据中挖掘出可行的见解。

随着时间的推移，人们越来越清楚地认识到，数据处理和分析具有巨大的价值，而这正是数据科学家步入公众视线的地方。高管们听说过数据科学是一个多么性感的行业，数据科学家是如何像现代的超级英雄，但大多数人仍然不知道数据科学家在组织中的价值。让我们来看看数据科学的好处。

数据科学家做什么?

该行业的大多数数据科学家都在统计、数学和计算机科学方面受过高级培训。他们的经验是一个广阔的领域，还扩展到数据可视化、数据挖掘和信息管理。他们通常都有基础设施设计、云计算和数据仓库方面的经验。

数据科学在商业中的一些优势：

降低风险和欺诈：数据科学家被训练去识别那些以某种方式突出的数据。他们为预测欺诈倾向模型创建统计、网络、路径和大数据方法，并使用这些方法创建警报，以帮助确保在识别不寻常数据时及时响应。

提供相关产品：数据科学的优势之一是，组织可以发现他们的产品在何时何地销售最好。这可以帮助在正确的时间交付正确的产品，也可以帮助公司开发新产品来满足客户的需求。

个性化的客户体验：数据科学最值得关注的好处之一是能够让销售和营销团队以非常细致的方式了解他们的受众。有了这些知识，组织就可以创造最好的客户体验。

为什么选择数据科学：

1. 授权管理层和人员作出更好的决定

一个有经验的数据科学家很可能是一个值得信赖的顾问和组织的高层管理的战略伙伴，通过确保员工最大化他们的分析能力。数据科学家通过度量、跟踪和记录性能指标和其他信息，交流和演示机构数据的价值，以促进整个组织内改进的决策过程。

2. 根据趋势指导行动——这反过来又有助于确定目标

数据科学家检查和探索组织的数据，然后他们建议和规定某些行动，这些行动将有助于改善机构的绩效，更好地吸引客户，并最终提高盈利能力。

3.要求员工采用最佳实践，并关注重要问题

数据科学家的职责之一是确保员工熟悉并精通组织的分析产品。他们通过演示系统的有效使用来提取见解和推动行动，为员工成功做好准备。一旦员工了解了产品功能，他们的重点就可以转移到解决关键的业务挑战上。

4. 识别机会

在与组织当前分析系统的交互过程中，数据科学家质疑现有的流程和假设，以开发其他方法和分析算法。他们的工作要求他们不断地改进从组织数据中获得的价值。

5. 具有可量化的、数据驱动的证据的决策

随着数据科学家的到来，从各种渠道收集和分析数据已经排除了冒高风险的需要。数据科学家使用模拟各种潜在操作的现有数据创建模型——通过这种方式，企业可以了解哪条路径将带来最佳的业务结果。

6. 测试这些决定

战斗的一半包括做出某些决定并实施这些改变。那另一半呢?了解这些决定如何影响组织是至关重要的。这就是数据科学家的用武之地。请一个能够度量与重要变化相关的关键指标并量化其成功的人是值得的。

7. 确定和细化目标受众

从谷歌分析到客户调查，大多数公司都至少有一个正在收集的客户数据来源。但是如果使用不当——例如，识别人口统计数据——数据就没有用处。数据科学的重要性在于，能够获取本身不一定有用的现有数据，并将其与其他数据点相结合，从而产生组织可以用来了解其客户和受众的见解。

数据科学家可以通过对不同数据源的彻底分析，帮助准确地识别关键组。有了这些深入的知识，组织可以根据客户群体定制服务和产品，并帮助提高利润率。

8. 为公司招聘合适的人才

在招聘人员的生活中，每天通读简历是一件苦差事，但随着大数据的出现，这种情况正在改变。通过社交媒体、企业数据库和求职网站等人才信息的数量，数据科学专家可以通过所有这些数据点找到最适合组织需求的候选人。

通过挖掘已经存在的大量数据，内部处理简历和申请，甚至是复杂的数据驱动的能力倾向测试和游戏，数据科学可以帮助你的招聘团队做出更快、更准确的选择。