Lernen anwenden und neue Erkenntnisse liefern k?n

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Lernen anwenden und neue Erkenntnisse liefern k?n

Postby yaya2017 » 2018-05-18 03:42

Die Antworten sind nicht so einfach, wie sie scheinen m?gen, zum Teil, weil die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden sich so schnell weiterentwickeln. "Sie k?nnen nicht hoffen, Legacy-Informationen zu verwenden und Recht zu haben", sagt Paradysz. "Sie müssen wirklich Daten verwenden. Sie müssen Informationen direkt in ein internes Nike Air Max 95 Femme Analysetool einspeisen oder das Talent selbst erwerben. "Heute beginnen Nike Air Max 1 Mujer die meisten Marken gerade mit der Data Science-Entwicklung, sagt Michel Ballings, Assistant Nike Air Presto Mujer Professor für Business Analytics am Haslam College der University of Tennessee Für Unternehmen, die Datenanalysen durchführen, gibt es drei Reifegrade, erkl?rt er. Die erste Stufe ist deskriptiv und verwendet Daten, um herauszufinden, was jetzt passiert. Hier ist die gro?e Mehrheit der Unternehmen. Die zweite Ebene ist pr?diktiv; Eine kleinere Anzahl von Marken beginnt mit Analysen, um herauszufinden, was wahrscheinlich passieren wird. Die dritte Stufe ist pr?skriptiv und verwendet Datenmodelle, um Entscheidungen darüber zu treffen, was als n?chstes zu tun ist. Dort leben Digital Natives wie Amazon und Google. Das Erreichen von Level 3 erfordert gro?e Investitionen, sagt Ballings, aber es lohnt sich. "Es wird Ihnen Adidas ZX Flux Donne] helfen, kreativ zu sein, wie Nike Air Max 2017 Womens Sie es sich nicht vorstellen k?nnen, und Sie in die gewünschte Richtung weisen denke nicht ", sagt er. "Sie m?chten Ihre Dienstleistungen, Empfehlungen und Produkte personalisieren und das bestm?gliche Kundenerlebnis bieten.

Dafür brauchen Sie Daten. "Aber Daten allein sind wertlos, wenn Sie nicht in der Lage sind, sie zu verstehen, zu manipulieren und auf reale Gesch?ftsprobleme anzuwenden. Das braucht Talent. Und gerade jetzt, Data Science Talent ist sehr gefragt.For das dritte Jahr in Folge, "Data Scientist" wurde der beste Job in Amerika durch die Rekrutierung der Website Glassdoor, wegen der gro?en Chancen und hohe Geh?lter solche Positionen Befehl genannt. Und es wird immer schwieriger für Marken, Datenwissenschaftler einzustellen; IBM prognostiziert, dass bis 2020 die Nachfrage nach Data Science-Experten um 28 Prozent Nike Air Vapormax Femme steigen wird. Der Wettbewerb Nike Air Huarache Mujer um Talente ist hart und nicht nur von anderen Verbrauchermarken. Nike Air Max 1 Donne Unternehmen müssen sich mit Technologiegiganten an der Westküste und gro?en Finanzdienstleistungsunternehmen im Osten messen, sagt Arnold Pravinata, Chief Decision Science Officer bei Marlette Funding, der Konsumentenkredite über die Marke Best Egg vermarktet. "Datenwissenschaftler, die an die Westküste ziehen Ich m?chte einen Job bei Google, Apple oder Facebook bekommen ", sagt Pravinata, die in San Francisco lebt. "Die besten Talente zu gewinnen, ist eine gro?e Herausforderung." Aber die Einstellung oder der Erwerb erstklassiger Datenwissenschaftler ist nur ein Teil der Gleichung, sagt Purcell von Forrester. Sie müssen auch ein Team um sie herum aufbauen.

Bevor Analysten die Daten verarbeiten, maschinelles Lernen anwenden und neue Erkenntnisse liefern k?nnen, ben?tigen Marken Ingenieure, die wissen, wie sie die Daten speichern, verwalten und bereinigen. Und sie brauchen technisch versierte Kommunikatoren, die diese Analyse übernehmen und in die Gesch?ftsrealit?t übersetzen k?nnen, sagt Purcell. Als vierk?pfige Marke hat das vier Jahre alte Best Egg Menschen mit Datenanalysef?higkeiten im gesamten Unternehmen verteilt, bemerkt Marlette CMO Bobby Ritterbeck. Aber diese Breite an Talent schuf ein neues Problem: Verschiedene Gesch?ftsbereiche würden manchmal zu neuen Interpretationen der gleichen Daten kommen. "Obwohl Sie die gleichen Datens?tze betrachten, kann die Struktur dieser Daten zu unterschiedlichen Antworten führen", sagt Ritterbeck sagt. "Sie müssen wirklich eine einzige Quelle der Wahrheit in der Organisation haben, damit jede Gruppe Entscheidungen treffen kann, die deckungsgleich sind." Gleichzeitig müssen Sie jedoch vermeiden, Datensilos zu erstellen, die unabh?ngig von den anderen funktionieren ", warnt Purcell." Datenwissenschaftler werden drei Monate lang an etwas arbeiten und es zum Marketingteam bringen, und das Marketingteam wird sagen: "Oh, das wussten wir schon." Das ist ein Nike Air Odyssey Donne Problem ", sagt er.
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