Casos de uso de análise preditiva para cientistas de dados cidadãos - DATAVERSITY

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Tecnologia Gartner analistas prevêem que as organizações que utilizam soluções de análise aumentada crescerão duas vezes mais rápido que aquelas que não utilizam essas soluções. As organizações que fornecem análises aumentadas de autoatendimento para seus usuários corporativos podem atingir as metas de mercado e ficar a par da concorrência com tomadas de decisões baseadas em fatos e uma equipe que utiliza análises diariamente para tomar essas decisões.

Se sua empresa está considerando cientista de dados cidadão abordagem e deseja democratizar os dados e disseminar o uso de análises em toda a organização, é importante envolver os usuários de negócios e mostrar-lhes como eles podem usar a análise para facilitar seu trabalho e função.

Neste artigo, consideramos alguns casos de uso de negócios e exemplos de como análise preditiva pode ajudar o usuário empresarial médio a obter informações reais e acionáveis para concluir tarefas com mais precisão e rapidez.

Exemplos de casos de uso de negócios de análise preditiva para cientistas de dados cidadãos

A rotatividade de clientes: O custo de aquisição e interação com clientes é algo que uma empresa deve financiar e, cada vez que a empresa perde um cliente (rotatividade de clientes), deve gastar mais dinheiro para substituir esse cliente. Toda empresa deseja identificar os problemas que mais frequentemente fazem com que um cliente saia. Os cientistas de dados cidadãos podem usar análises preditivas para melhorar a retenção de clientes e reduzir a rotatividade de clientes, identificar e classificar problemas de insatisfação dos clientes e identificar e melhorar as mensagens de marketing e a eficácia das campanhas. Os usuários empresariais também podem identificar e conceber novos serviços ou produtos para atrair e reter clientes.

Aprovação de empréstimo: O custo de lidar com empréstimos “maus” é elevado e reduz a rentabilidade e a produtividade. Para terem sucesso, estas empresas devem ter um processo confiável para atrair a clientela certa e analisar, aprovar e gerir empréstimos. Os cientistas de dados cidadãos podem usar análises preditivas para melhorar o processo de aprovação de empréstimos para acelerar o processo, fornecer um processo de revisão e decisão mais preciso, diminuir a inadimplência de empréstimos e otimizar os fundos disponíveis.

Análise preditiva usando dados externos: A capacidade de integrar dados de fontes externas à empresa é crucial para o sucesso de um negócio e muitas vezes representa uma parte importante da função de um membro da equipe na organização. Os dados macro externos são muitas vezes facilmente acessíveis e os dados governamentais estão frequentemente disponíveis gratuitamente, mas a análise de múltiplas fontes de dados externos pode exigir um processo manual que é tedioso e demorado se uma solução de análise aumentada não lidar facilmente com isso. Os cientistas de dados cidadãos podem planejar com mais precisão, ajustar e gerenciar mensagens de marketing e publicidade, otimizar estoques e fornecimento de produtos, analisar e tomar decisões sobre preços, produtos e serviços e melhorar os processos de manutenção e planejamento.

Estas são apenas algumas das maneiras pelas quais um cientista de dados cidadão pode usar análises aumentadas e análises preditivas no dia a dia para testar a precisão das políticas e decisões existentes e para se adaptar rapidamente ao mercado e à concorrência. Você pode explorar mais casos de uso de negócios para diversas funções e setores de negócios SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA.

Quando uma organização implementa um cientista de dados cidadão iniciativa, ele pode aproveitar a modelagem preditiva assistida e fornecer vantagens para a organização, usuários de negócios e cientistas de dados, além de fornecer vários benefícios para você como candidato a cientista de dados cidadão.