В то время как обычные программные проекты направлены на достижение функциональных бизнес-целей, проекты Data Science идут гораздо дальше, принося ключевую стратегическую ценность. В этом посте мы объясним, как это сделать.
Программные проекты обычно приносят прямую функциональную ценность, такую как управление запасами и надзор за продажами, или косвенную функциональную ценность, такую как расширенная поддержка компьютерной сети. Они могут стоить дорого, но ожидается, что эти функциональные улучшения в конечном итоге приведут к снижению затрат или увеличению доходов. Напротив, проекты Data Science могут достигать более амбициозных целей.
Проекты Data Science приносят гораздо больше, чем просто денежная отдача
Например, в результате проекта программного обеспечения, целью которого является управление запасами, компания может лучше управлять своими запасами и иметь больше возможностей удовлетворять требования клиентов и, таким образом, зарабатывать больше денег. Напротив, в результате проекта Data Science может произойти гораздо больше. Компания может не только быть более эффективной в заданной функциональности, но и изменить свою стратегию и получить огромную нематериальную ценность. Используя пример управления запасами, компания может решить отказаться от некоторых своих запасов и заняться другими видами, и в результате у нее будет лучшая бизнес-стратегия.
Благодаря своим исследовательским, обнаруживаемым и предсказательным возможностям проекты Data Science обладают ярко выраженной способностью влиять на бизнес-стратегии и изменять их, что в свою очередь приносит гораздо большую ценность.
