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时才显示数据并保存不太令人鼓

对于任何人来说,一家公司只在积极舞的数据,这对任何人来说都不是积极的。 数据科学专业人士的形象 数据科学家的身影在任何以数据为基础的公司中都是必不可少的。该专业人员负责 通过应用他们在统计、技术和数学方面的知识来构建组织拥有的大型数据库。也就是说,它负责提取、收集和处理其中所有有价值的信息。 多亏了 数据科学家,组织的所有成员都可以轻松访问、理解和信任数据。 目前,这种专业形象正在经历巨大的增长,因为许多不同行业的公司对它都有很高的需求。 目标是一个数字 许多公司以抽象的方式建立他们的目标,但在数据驱动的公司中,这不会发生。这些类型的公司将他们的目标建立在数据提供的信息之上,并使其客观和数字特征非常明确。

例如,在一家非数据驱动的公司中

其中一个既定目标可能是 增加明年 阿根廷 WhatsApp 号码列表 的销售额 。另一方面,在数据驱动的公司中,目标的表达会更加准确: 在 月至 月期间将销售额增加 。 在第一家公司, 目标 非常分散,无论增长 还是 ,我们都能实现,因为在这两种情况下都有增长。但是,在第一种情况下,增长不足,如果我们没有很好地实施数据科学,我们可能不会意识到这一点。另一方面,在第二种选择中,我们可以确切地知道我们的策略是否成功,并且我们将能够知道如何采取相应的行动。 观点有数据支持 正如数据有数据支持一样,团队成员的意见也是如此。公司专业人员所做的每项贡献都必须经过验证,并提供其所依据的数据。

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通过这种方式,基于数据的公司确保所有贡献

都来自 客观性 而不是来自人的主观性,从而保证他们的决策取得更 大的成功。正如我们在开头所说,目标是不惜一切代价避免情绪、感受或个人意见决定组织的进程。 为组织服务的数据 尽管在数据驱动的公司中,数据是任何战略的轴心,但人力资本和公司的福 KYB名录 祉才是目标。这意味着数据驱动组织,但它不是决策的动力。公司不是为数据服务,而是反过来,数据为组织服务。 基于数据的公司不仅仅受其收集的数据的激励,因为有许多因素可以推动它并影响其决策,其中许多因素不能总是量化。 如何采用数据驱动的方法 将您的公司转变为数据驱动型公司需要时间并经历适应过程。

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