什么是数据科学和分析？Techopedia将数据科学定义为：“数据科学是一个广泛的领域，它检查、分析并从原始数据中提取有价值的知识和见解。旨在帮助个人和组织根据他们存储、使用和管理的数据做出更好决策的信息过程、理论、概念、工具和技术。”机器学习技术研究大量数据供营销使用的思想实体变得更加实用，因此，“数据科学”已成为一种规范。尽管数据科学的定义涵盖了分析，但最好考虑Techopedia对数据分析的定义：“数据分析是定性和定量的技术和过程，使用以提高生产力和业务收益。数据被提取和分类以识别和分析行为数据和模式，其技术因组织要求而异。”数据科学和分析作为实用工具的发展传统上，这些工具用于从现有数据创建新的结构。但是信息技术收集和生成可操作数据的能力已经远远超过了人们使用它的能力。分析数据已成为一个不断发展的行业。然而，现代数据创建和捕获能力正在推动数据科学和分析超越其作为创建新理论的工具的传统用途，并进入更实际的直接组织管理领域。简而言之，数据科学和分析现在可用于主动调整营销和业务实践等活动，以提高业务流程的效率。具有前瞻性的组织正在利用下面讨论的一些通用优化方法。这两种方法是实时报告和解释现有数据。实时报告经常与客户互动的企业，无论是在现实生活中还是在网上，都能从实时报告(RTR)中获益最多。实时报告(RTR)的好处是可以立即采取行动，让面向公众的商家尽快优化销售流程。随着市场适应由实时报告(RTR)驱动的竞争，越来越多的企业开始优先考虑缩短响应时间。实时报告(RTR)使组织的客户服务代表能够在与客户互动时更全面地了解客户，从而实现有意义的客户互动报告。例如，拨打客服热线，根据提示进行连接和沟通。这是实时报告(RTR)的传统版本，没有任何实时功能。今天的对话可以在客户与客户服务代表互动时完成。这有助于加快客户服务速度，同时也为商家提供更多信息。这是一个双赢的局面，每个人都能得到他们想要的。最重要的是，客户可能会发现，如果这些公司善用他们提供的数据，下次他们沟通时，他们可能会发现会更快地得到结果。这仅仅是个开始。现有的数据解释实时报告对于生成和利用微观交互非常有用，使其成为组织立即更改政策的绝佳工具。但有些问题需要一些先发制人的解决方案。换句话说，实时报告(RTR)是从人们犯的错误中吸取教训的好方法，但对现有数据(EDI)的解释可以帮助完全避免这些问题。但不仅如此，解释数据(EDI)还在组织层面预测未来。现有数据解释(EDI)的目的是建立预测模型以帮助组织避免客户关系问题。在组织层面，现有数据的解释(EDI)使其能够重新分配资产以利用季节性机会。例如，那些熟悉房地产市场销售周期的人喜欢现有数据解释(EDI)制定很少有人能想象到的长期预测的能力。借助数据技术，组织可以使预测成真。技术驱动市场中的数据驱动结果假设您是一名销售员，已经配备了实时报告工具，使您对组织更有价值。最重要的是，您还会受到端点现有数据解释(EDI)结构的指导，这有助于您避免可能导致销售停滞、事件中断或破坏销售机会的问题。这就是您向SMB推销这些技术的方式。但数据科学和分析的真正力量将在组织层面得到最大化，从而提高效率。高层管理人员根据大量经过解释的数据做出决策，从而优化业务流程，从而彻底改变组织开展业务的方式，从而发生真正的变化。使用大数据分析服务跨越学习曲线如果没有专家的帮助，组织很难理解新技术的全部功能。互联网驱动技术的近期历史证明，外包是利用尖端数据产品和服务的关键举措。分析和数据科学也不例外。有远见的组织通常不会将其重要的数据需求外包，而不是陷入自己创建大数据和分析产品或建立内部部门从头开始工作的泥潭。在这些技术和方法得到广泛应用之前，大数据服务、大数据产品、大数据咨询最好由专业人士来完成，因此机构需要与行业领先的大数据咨询和服务公司合作。这就是数据科学营销专业人士的用武之地。组织获得了它想要的产品和服务，数据顾问拥有预测结构科学的知识，可以使组织的品牌迅速传播。在这一点上，真正的竞争优势取决于谁将率先采用这些行业领先的数据服务。
