Блог

Нужна ли вам Data Science? Разбираемся, когда бизнесу пора нанимать аналитиков

2025-03-06 17:42

Нужна ли вам Data Science? Разбираемся, когда бизнесу пора нанимать аналитиков

⏳Примерное время чтения: 7 минут
📌 Содержание:
  1. Что такое Data Science и как она помогает бизнесу с анализом данных
  2. Когда Excel достаточно для анализа данных: избегаем сложных решений для бизнеса
  3. Когда переходить на аналитику данных и инвестировать в Data Science для бизнеса
  4. Как избежать ошибок при внедрении аналитики данных: подготовка бизнеса к Data Science
Сегодня многие компании продолжают использовать привычные инструменты, такие как Excel. Но когда объем данных растет, а результаты анализа не соответствуют ожиданиям, появляется вопрос: когда стоит перейти к аналитике данных с помощью Data Science и как правильно это сделать?

Что такое Data Science и как она помогает бизнесу с анализом данных

Data Science (или наука о данных) — это обширная дисциплина, включающая в себя методы извлечения знаний и инсайтов из данных с помощью статистики, программирования, математики и алгоритмов.
В отличие от традиционных методов анализа, Data Science использует более сложные и гибкие подходы, такие как машинное обучение и искусственный интеллект.
Простой пример: если вы используете Excel для анализа продаж, то Data Science сможет предложить вам не только базовый отчет, но и прогноз того, какие товары будут пользоваться спросом в следующем месяце, или поможет выявить скрытые закономерности в потребительских предпочтениях.
Хотите работать с Data Science, но пока совсем нет опыта? DataBoom обучает самым востребованным инструментам аналитики с нуля до уровня pro: Power BI, SQL и Python. Пройдя эти курсы, вы сможете внедрить в свою компанию автоматизацию отчетности, быстрый анализ больших массивов информации, построение прогнозов и выявление закономерностей. Это послужит отличной базой для дальнейшего перехода в Data Science.

Когда Excel достаточно для анализа данных: избегаем сложных решений для бизнеса

Не стоит сбрасывать со счетов Excel. Он идеально подходит для выполнения базовых операций и анализа данных, если:
  • объем данных небольшой (до нескольких тысяч строк);
  • задачи ограничиваются простыми отчетами, расчетами и визуализацией;
  • бизнес не нуждается в сложных прогнозах или автоматизации процессов.
Если ваша задача состоит в том, чтобы просто подытожить продажи за месяц или рассчитать среднюю величину, Excel вполне справится с этим. Пример таких операций — составление отчетов по выручке, расчет простых финансовых коэффициентов или создание базовой диаграммы. Они не требуют сложных аналитических инструментов и вполне выполнимы в рамках традиционной работы с таблицами
Если хотите работать в Excel еще быстрее и эффективнее, обязательно загляните в наш гид «3 чек-листа по горячим клавишам и инструментам Excel». В нем — удобные сочетания клавиш, полезные инструменты и 10 ключевых формул, которые упростят вашу работу.

Когда переходить на аналитику данных и инвестировать в Data Science для бизнеса

Что делать, когда бизнес сталкивается с большим количеством данных, которые невозможно эффективно обработать в Excel? Ответ прост: перейти на более эффективные и многофункциональные инструменты — Power BI, SQL или Python, способные обрабатывать данные на совершенно другом уровне.
Признаки того, что вам пора переходить к более сложной аналитике:
  1. Данные становятся слишком большими для удобной работы в Excel, даже при использовании фильтров и сводных таблиц.
  2. Необходимость в точных прогнозах, например, для предсказания спроса или сезонных колебаний.
  3. Отсутствие возможности для глубокого анализа, например, выявления трендов по нескольким параметрам одновременно.
  4. Требуется автоматизация отчетности для регулярных обновлений без ручного ввода данных.
  5. Необходимость интеграции данных из разных источников, чтобы получить полную картину (например, данные с разных платформ или баз).
  6. Невозможность выявить сложные зависимости, которые не видны при использовании стандартных Excel-функций и графиков.
Машинное обучение позволяет создавать модели, которые могут автоматически адаптироваться к изменениям и повышать точность прогнозов. Например, если компания использует аналитику для прогнозирования спроса на продукцию, то с каждым новым циклом данных точность прогноза будет только увеличиваться.
Так, например, дашборды, построенные с помощью Power BI, обновляются автоматически, что позволяет в реальном времени отслеживать ключевые показатели и оперативно принимать решения
В отличие от Excel, Power BI позволяет не только визуализировать данные, но и интегрировать их с различными источниками (CRM-системы, базы данных, веб-сервисы), создавая единую информационную платформу для анализа. Это позволяет автоматизировать рутину и избавить сотрудников от постоянных ручных сверок данных.
Студенты DataBoom осваивают эти навыки под руководством действующих аналитиков ведущих компаний казахстанского и международного рынка.

Как избежать ошибок при внедрении аналитики данных: подготовка бизнеса к Data Science

Ошибка #1: внедрение Data Science без четкой цели — может привести к неоправданным затратам. Компании часто начинают использовать машинное обучение или другие сложные методы без понимания, как именно они должны помочь бизнесу.
Определите конкретные бизнес-цели, которые должны быть достигнуты с помощью Data Science. Например, увеличение конверсии, улучшение прогнозов спроса или оптимизация маркетинговых кампаний.
Ошибка #2: Низкое качество данных — одна из самых распространенных проблем. Если данные неполные, содержат ошибки или не актуальны, это приведет к неправильным выводам и ошибочным решениям
Проведите процесс очистки и предобработки данных, проверив их на наличие пропущенных значений, дубликатов и ошибок.
Ошибка #4: попытка применить сложные модели машинного обучения без глубокого понимания их применимости. Это может привести к ошибочным выводам, например, как при использовании алгоритмов, требующих больших объемов информации, на малых выборках.
Оценивайте пригодность моделей: подходит ли метод для вашего объема и качества данных, и обязательно валидируйте его, проверяя эффективность на различных наборах.
Хотите, чтобы ваши сотрудники быстрее и эффективнее работали с данными? Обучите команду аналитике данных на курсах по Power BI, SQL и Python в DataBoom и получите квалифицированных специалистов уже через 6–12 недель!
За это время ваша команда не только освоит автоматизацию отчетности, но и научится выявлять причины снижения продаж, прогнозировать спрос, анализировать рыночные тренды, выявлять закономерности между потребителями и продуктом и многое-многое другое.
Для компаний, которые хотят обучить сотрудников всем необходимым навыкам сразу, мы предлагаем интенсивную программу, в которую входят все три курса +Excel.
Ошибка #5: использование конфиденциальных данных без должной защиты — может привести к утечкам информации и юридическим последствиям.
Соблюдайте принципы безопасности данных с самого начала проекта: шифрование, контроль доступа, анонимизация. Используйте только те данные, которые необходимы для решения конкретных задач, и строго придерживайтесь законодательства по защите данных (например, GDPR). Привлекайте специалистов по безопасности для разработки надежных протоколов работы с данными, чтобы обеспечить их защиту на всех этапах.
Инвестиции в Data Science могут значительно улучшить работу бизнеса, но они должны быть обоснованы реальными потребностями и возможностями компании. Понимание того, когда Excel уже не справляется и какие инструменты необходимы для дальнейшего роста бизнеса, — это важный шаг на пути к его цифровой трансформации.