哈佛的新数据科学计划标志着企业的巨大转变

哈佛大学拥有世界上一些最负盛名的课程，特别是在商业和法律方面。2017年3月，当大学宣布新的数据科学硕士课程时，这是数据科学行业的重大新闻 - 当大学最近将该项目归功于 研究生院国际申请增加2％时，这是一个更大的新闻。  艺术与科学学院。

精英大学现在正在投资并看到数据科学计划的成果，这一事实应该向企业家发出信号：现在是时候开始认真考虑数据科学对每个行业的影响了。与区块链一样，数据科学也很快从几乎无处可寻，无法在各个领域找到应用。到目前为止，较大的大学一直在  缓慢跟进，这使得像Kaggle，Udemy和Coursera这样的独立教育者能够推动这个行业的发展。

在美国历史最悠久，声誉最好的大学之一建立数据科学课程暗示了数据科学对企业家精神的潜在影响 - 毕竟，加密货币和区块链仍然被降级到哈佛大学的课外  俱乐部，即使他们'引起了创业公司和风险资本家的强烈兴趣。

尽管  已有数据科学行业人士持怀疑态度，但应用程序的增加表明哈佛大学的课程具有持久力。但是，愿意接受行业提供的巨大破坏可能性的企业家将实现数据科学的真正价值。

数据正在平衡竞争环境

经济基本上要求一所精英大学的数据科学研究生课程。 IBM分析师预测  ，到2020年，数据和分析人才的职位空缺将在美国增加364,000，同年高级数据科学家的职位将达到近62,000。

数据科学因其灵活性而成为具有吸引力的职业道路。数据科学策略可用于从公司业务和法律到物联网，虚拟现实和SEO等新技术的创业公司。随着初创公司竞相使用新技术收集尽可能多的数据，数据科学家将利用所有数据创造价值。现在，每个颠覆性公司都需要拥有数据科学组件。

但是，结合数据科学可以预示着公司结构的基础变化。随着越来越多的数据从人和设备中免费获得，它将成为任何人都可以收获的自然资源; 一个有效收集和分析数据的独立企业家可以与一家无效地使用其数据的大公司竞争。从这个意义上讲，数据是市场均衡器; 对于拥有良好数据实践的公司而言，扩展将不再是优先事项。

那些忽视数据流的人已经很快被淘汰了。例如，在零售业，  麦肯锡公司发现  ，有效利用大数据的企业可以将其运营利润率提高60％。数据科学可以为任何行业的企业带来新的潜力。关注四个基本目标可以帮助企业家利用数据并跟上竞争：

1.使用高级指标解码市场变化

数据科学作为查看和组织大型数据集以优化洞察力的一种方式最为有用。不要依赖传统智慧; 利用数据揭示实际市场条件，如需求，需求，竞争表现和其他行业特定指标。

一定要批判性地参与数据及其影响; 浏览电子表格是不够的。New Vantage执行调查的受访者中有 85％表示他们使用大数据，但只有37 ％的受访者  表示他们使用了大数据。在数据集成方面，执行比意图更重要。

2.构建强大的客户档案

大多数初创公司都明白客户保留优先于客户获取 - 幸运的是，现有客户提供的数据远远超过潜在客户。这些数据有助于发现客户行为模式，帮助企业家制定有效的保留策略。

当应用于消费者行为时，数据科学技术可以帮助任何规模的组织。新罕布什尔州德里镇聘请了  客户分析初创公司Buxton  来研究其公民的消费者行为，并提出建议以帮助招募新业务。通过利用该数据集，该镇（以及那里的企业）能够更好地了解他们的客户群。

3.揭示产品或服务最有效的方法

消费者的行为有时与他们说的不同。数据科学有助于揭示产品的现实而不是感知。通过发现谁在使用产品以及出于什么原因，初创公司将能够以更低的风险和更高的效率进行调整 - 或完全调整。

例如，苏黎世保险公司最近实施了数据分析AI，以减少其伤害索赔系统的运营效率低下。根据向Gartner提交的案例研究  ，该公司通过使用该计划将医疗报告评估时间从一小时减少到几秒，每年节省500万美元。

4.更有效地失败

数据科学使企业家能够了解所有人，其中一项主要工作就是找到以前隐藏的信息。试错是创业的关键过程 - “正确”的想法经常出现在第四次或第五次独特的尝试中。数据可帮助企业主从失败中学到更多，并最大限度地发挥未来的成功。

例如，UPS使用数据来  调整其庞大的分销网络，  并使用其路上集成优化和导航系统节省数亿美元。数据科学提供了可以提高业务效率的大量可能性的广泛概述。

企业家应该有一个理由支持他们所做的每一个举动，而数据科学为他们提供了做出最佳举措的最佳理由。哈佛并不是第一个加入数据科学潮流的组织。然而，它的威望将延伸到新旧行业。

作者：Kirill Eremenko

SuperDataScience的创始人兼首席执行官