사실 과학에서 시민 세부 정보 과학자에 이르기까지(및 모든 SaaS에 대해 나타내는 것)
게시 됨: 2021-12-28
그것을 즐기거나 경멸하는 정보는 계속 여기에 있습니다.
두려운 경우 무시하여 확인할 수 있습니다. 그것이 당신을 위로한다면, 당신은 아마도 그것을 깨물고 싶어할 것입니다. 그러나 사실은 여전히 남아 있습니다. 오늘날에는 거의 모든 행동 중 하나가 정보를 생성합니다. 일상 생활에서 근무일을 생각하면 확립된 데이터가 생성됩니다. 운전을 하기 위해 GPS를 사용하여 점심 시간에 슈퍼마켓에서 식료품 값을 지불하기 위해 휴대폰 기능을 작동시키면 작은 분할을 사용할 때 근무일 내내 Google이 조회합니다. 모든 고독한 인간은 거의 매일, 단지 그들의 일상적인 일과에 대해 생각할 수 없을 정도로 방대한 양의 지식을 만들고 있습니다.
훌륭한 정보는 그것이 두렵더라도 장기적으로 우리의 삶을 더 단순하게 만드는 데 도움이 될 수 있는 상당한 양의 귀중한 데이터가 그 지식에 숨어 있다는 것입니다.
작업을 완료하는 가장 빠른 경로를 얻든, 자금을 계속 주시하든, 기능에 의존할 훨씬 더 직관적인 검색 엔진을 소유하든 상관 없습니다. 비록 한 수준에서 이 정보는 BI 전문가, 사실 전문가 및 기타 경험이 풍부한 정보 전문가와 같은 IT 직원의 유지 관리였지만 이제는 우리 모두를 위한 것입니다. 지식 과학 분야의 박사 학위나 데이터 세트를 인식하는 노하우에 대한 15년의 실무 경험이 더 이상 필요하지 않습니다. 필요한 것은 BI 대시보드와 학습에 대한 열정만 있으면 됩니다.
이 시대에는 누구나 시민 세부 과학자가 될 수 있습니다.
시민 지식 과학자는 특히 무엇입니까?
'시민정보과학자'는 가트너가 처음 시작한 표현이다.
그들은 그것을 “첨단 진단 분석이나 예측 및 처방 기능을 사용하는 모델을 만들거나 생성하지만 주요 직무가 데이터 또는 분석 분야의 외부에 있는 개인”이라고 설명합니다.
다른 텍스트에서 이들은 조직 문제를 해결하기 위해 지식 과학 응용 프로그램을 사용하는 비기술 인력입니다. 그들은 견고한 회사 실적을 보유하고 있으며 이러한 경험을 사용자 지원 시스템과 병합하여 데이터를 이해하고 보다 현명한 기업 선택을 할 준비가 되어 있습니다.
이러한 시민 세부 정보 연구원은 실제로 IT 부서에 있을 필요가 없으며 수익 및 마케팅에서 구매자 서비스 또는 인적 자원에 이르기까지 비즈니스 전반에 걸쳐 적합합니다.
중요하게는 소규모 비즈니스와의 만남과 우선 순위에 대한 인식을 통해 데이터 과학 출력을 조직 절차에 통합할 수 있습니다. 지식을 통찰력으로 전환하는 능력은 비즈니스 기업 맥락에서 가격만이 아니라 개인 정보에 정통한 소비자가 개인 생활에서도 더 나은 결론을 내리기 위해 세부 사항에 의존하기 시작했기 때문입니다.
우리가 더 나은 결정을 내릴 수 있게 해주는 이러한 통찰력은 무엇입니까?
가장 중요한 근거는 더 똑똑해지기 위한 것입니다. 정보는 달성할 수 있는 가장 큰 운동 훈련 과정이 무엇인지 생각하고 우리의 삶을 더 단순하게 만드는 데 도움이 됩니다. 공중에서 손가락질하는 것보다 훨씬 더 세부 사항 중심입니다.
기업 맥락에서 이것은 전자 상거래의 이유일 수 있습니다. 정확히 어디에서 유통업자가 구매자 행동을 사용하여 수입을 향상시키기 위해 웹 사이트를 구성하는 방법을 결정할 수 있는지 또는 역사적 여정 사실이 가능한 가장 빠른 경로를 프로그래밍하는 데 도움이 될 수 있는 물류에서 배달. 구매자 상황에서 이것은 개인 재정을 추적하거나 현금을 절약하는 데 도움이 되는 또 다른 사람이 설계 문서를 보관하는 응용 프로그램을 훨씬 더 능숙하게 적용할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 자동차 사용을 최적화하여 CO2를 훨씬 적게 생성하는 것만큼 크게 될 수도 있습니다.
각 상황에서 쇼핑객에게 자신의 사실을 평가할 수 있는 기능을 제공함으로써 즉시 훨씬 더 나은 데이터 기반 대안을 만들 수 있습니다.
데이터로 무엇을 할지 결정
정보 구매자가 사실을 확인하기 위해 운전대보다 선택하고 시민 세부 정보 과학자가 되기를 원하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다.
우선, 일상 생활에서 정보를 사용하지 않는 것은 거의 도달할 수 없는 수준으로 성장했습니다. 오늘날 대부분의 기업은 KPI를 통해 전반적인 성과를 평가하고 이 정보가 알려주는 내용을 중심으로 추가 및 추가 소규모 기업 결정이 내려집니다. 그들은 다음 단계를 선택하기 위해 자신의 지식에 진지하게 의존하므로 지식에 참여하지 않는 경우 몇 단계를 안내하는 것일 수 있습니다.
둘째, 기본적으로 통찰력에 대한 고객의 요구를 따라갈 수 있는 적절한 정보 연구자가 없습니다. 그리고 언제든지 방대한 양의 사실이 늘어나면서 정보 과학자의 시간은 현재 데이터 모델링, 계획, AI 및 ML 알고리즘과 같은 고급 분석 업무에 소비되고 있어 일상적인 기업에서 작업할 수 있는 시간이 줄어듭니다. 평가.
그리고 세 번째로(잠재적으로 가장 중요하게는) 기술 혁신은 이제 단순히 관리할 뿐만 아니라 지식을 중요한 실제 컨텍스트에 넣어 지식을 풍부하게 하기 위해 제공됩니다.
기술 혁신은 데이터 과학의 대규모 민주화를 위한 길을 열었으며 드래그 앤 폴 응용 프로그램은 조직 정보를 분할 및 분석하고 복잡성을 제거하는 것을 그 어느 때보다 훨씬 쉽게 생성합니다. 그리고 비즈니스 엔터프라이즈 최종 사용자가 특정 작업에 대한 주제 주제 전문 지식을 가지고 있다는 사실로 인해, 이는 그들이 헌신적인 사실 전문가가 전에는 불가능했던 맥락에 지식을 실현하고 배치할 수 있음을 시사합니다.
그렇다면 이것이 소규모 비즈니스 컨텍스트에서 SaaS 제품 소유자에게 중요한 이유는 무엇입니까?
단순히 장소, 주로 기업 구매자가 시민 사실 전문가로 성장할 수 있도록 하는 엔지니어링은 기술적 기술을 요구하지 않고도 적용 가능한 데이터 푸시 선택을 할 수 있음을 의미하기 때문입니다. 직원의 관점에서 이것은 SaaS 제공업체/상품이 최종 사용자의 비즈니스에서 긍정적인 변화를 주도하는 것을 볼 수 있는 혁신적인 솔루션입니다. 소비자가 자신의 정보를 조사하는 데 필요한 도구를 갖추면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 주요 분석을 대상으로 할 수 있도록 팩트 전문가의 손쉬운 작업
- 선택을 위해 엔지니어링을 사용하도록 영감을 받은 사업가들과 함께 비즈니스 전반에 걸쳐 이상적인 정보의 전통을 조성하십시오.
- 훨씬 더 나은 결정을 위해 실행 가능한 통찰력을 제공하도록 구성된 인상적이고 지원적인 SaaS 솔루션을 포지셔닝하십시오.
장기적으로 기업 소비자는 회사 맥락이 훨씬 적은 정보 과학자가 만든 하나의 정보 스냅샷에 국한되어서는 안 됩니다. 그들은 테이블에 전달하는 능력과 컨텍스트를 기반으로 세부 사항에 대한 자신의 견해를 확인하고 개발해야 합니다. 결과적으로 시민 정보 과학자의 증가와 분석 지원 SaaS 플랫폼이 함께 갈 수 있습니다.
카렐 칼렌스 (Karel Callens), Cumul.io CEO 겸 공동 설립자