클래스: 데이터 과학 학습: 기본 이해
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인사이트 발견과 지식 창출
지난 20년 동안 대부분의 조직은 운영 효율성을 높이는 데 중점을 두었습니다. 그들은 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 열심히 노력했습니다. 그들은 더 가늘고 유연하기를 원했습니다. 그들은 어떻게 하면 더 빠르고 스마트하게 작업할 수 있는지와 같은 운영상의 질문을 했습니다. 데이터 과학은 다릅니다. 달성 가능한 목표에 초점을 맞추지 않습니다. 탐구적이며 과학적인 방법을 사용합니다. 유용한 비즈니스 지식을 얻는 것입니다. 데이터 과학을 사용하면 다양한 유형의 질문을 합니다. 고객에 대해 무엇을 알고 있습니까? 더 나은 제품을 제공하려면 어떻게 해야 합니까? 경쟁사보다 우리가 잘하고 있는 것은 무엇입니까? 우리가 시장을 떠나면 어떻게 될까요? 이들은 모두 더 높은 수준의 조직적 사고를 요구하는 질문입니다. 대부분의 조직은 이러한 유형의 질문을 할 준비가 되어 있지 않습니다. 답변을 제공하고 이정표를 설정하는 데 집중하는 직원들로 가득 차 있습니다. 그들은 회의적이거나 탐구적인 것에 대해 보상을 받지 못했습니다. 마지막으로 비즈니스 회의에 참석했을 때를 생각해 보세요. 이제 방에 있는 누군가가 몇 가지 질문을 한다고 상상해 보세요. 우리는 왜 이런 식으로 하고 있습니까? 이것이 효과가 있을 것이라고 생각하는 이유는 무엇입니까? 이것이 좋은 생각인 이유는 무엇입니까? 질문한 사람이 성가신 것으로 보일 가능성이 있습니다. 보통 누군가가 짖어대는데 메모를 읽지 않았나요? 그러나 이러한 기술은 조직 지식을 구축하는 데 필요한 기술입니다. 다음은 데이터 과학 팀에서 원하는 질문입니다. 그럼에도 불구하고 조직의 대부분의 사람들은 일을 완성하는 데 집중하고 있습니다. 새로운 가능성을 모색하는 변화가 될 것입니다. 질문은 종종 앞으로 나아가는 데 걸림돌로 여겨집니다. 조직으로서 당신은 흥미로운 질문을 통해서만 지식을 얻을 수 있습니다. 저는 잠재적인 자동차 구매자와 딜러를 연결하는 웹사이트에서 일한 적이 있습니다. 사이트에서 그들은 수백 개의 정보 태그를 만들었습니다. 이…
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