对于任何人来说，一家公司只在积极时太令人鼓舞的数据，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
中一个既定目标可能是 增加明年的销售额 。另一方面，在数据驱动的公司中，目标的表 荷兰电话号码列表 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。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 沙特电话号码 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。通常，团队成员对实施数据科学持开放态度，并公开理解这种方法的重要性。然而，最困难的部分是执行 组织为成为数据驱动型公司所需的数字化转型。 这种改变需要付出的经济和时间的努力是不小的，可能正是在这一点上，很多企业表现出了勉强。 如果您发现自己处于这种情况，我们希望为您提供一些可以提供很大帮助的建议。 将 模型付诸实践 无论您收集了多少数据和有价值的信息，如果没有明确的目标来指导您的公司，您都会迷失方向。
