راهنمای شروع کسب‌وکار در حوزه علم داده

علم داده چیست و کاربردی دارد؟

علم داده (Data Science) دانشی میان‌رشته‌ای است که می‌توان با آن از مجموعه‌ی حجیم داده‌های تولید شده،‌ دانش و آگاهی استخراج کرد. امروزه فعالیت سازمان‌ها داده‌های بسیار حجیم و دسته‌بندی‌نشده‌ای تولید می‌کند. شاید خود صاحبان کسب‌وکار (که تخصصی در این زمینه ندارند) بتوانند تمام این داده‌ها را ذخیره کنند؛ اما دانشمندان علم داده می‌توانند تشخیص دهند که ثبت کدام دسته از داده‌ها ضرورت دارد. استخراج اطلاعات سودمند از آن‌ها نیازمند محاسبات ریاضی پیشرفته،‌ تحلیل آماری تخصصی و گزارش‌دهی بهینه است. داده‌ها، اطلاعات و الگوهای استخراج‌شده توسط دانشمندان علم داده، به صاحبان کسب‌وکار و سهام‌داران کمک می‌کند تا در سطوح مختلف بهتر تصمیم‌گیری کنند. درحال حاضر، تقاضا برای استخدام متخصصین علم داده یا دیتاساینس بسیار زیاد است. بررسی‌های شرکت IBM در سال 2020 نشان می‌دهد تعداد موقعیت‌های شغلی در این رشته هر سال به‌میزان 5 درصد افزایش می‌یابد.

چرا کسب و کار ها به علم داده نیاز دارند؟

هیچ کسب‌وکاری نیست که نتواند با استفاده از دیتاساینس وضعیت خود را بهبود ببخشد. تقریباً تمام فرایندهای یک کسب‌وکار با بهینه‌سازی داده‌محور به کارایی بیشتری می‌رسند. همچنین انواع مختلف تجربه‌ی مشتری (CX) می‌تواند با شخصی‌سازی و هدف‌گیری صحیح بهبود یابد. دانشمندان علم داده به مدیران کمک می‌کنند تا بهتر تصمیم‌گیری کنند. شناسایی روندها، بهینه‌سازی روش‌های انجام کارها، کمّی‌سازی عوامل مختلف کسب‌وکار، مدل‌سازی و آزمایش تصمیم‌های پیشنهادی، شناسایی و طراحی پرسونای مشتری و شناسایی نیازمندی‌های سازمان ازجمله مزایایی هستند که علم داده می‌تواند برای سازمان‌ها و کسب‌وکارهای مختلف به‌همراه داشته باشد.

البته به‌کارگیری علم داده برای کسب‌وکارها نقاط ضعفی نیز به‌همراه دارد. استفاده از علم داده نیازمند جمع‌آوری و ذخیره‌ی مقادیر بسیار حجیمی از داده‌هاست که می‌تواند کاری هزینه‌بر و وقت‌گیر باشد. همچنین تأمین امنیت این داده‌ها و اطلاعات برای سازمان‌ها حیاتی است؛ چه کسی دوست دارد اطلاعات و آمار محرمانه‌ی شرکت خود را در اختیار شرکت‌های رقیب قرار دهد؟ همچنین علم داده و روش‌های آن برای مردم عادی ناشناخته است. ممکن است مشتریان، سرمایه‌گذاران و حتی صاحبان کسب‌وکار به ذخیره و تحلیل سیستماتیک داده‌ها و اطلاعات اعتماد نداشته باشند.

• خدمات تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها و تحلیل داده‌های کسب‌وکارها امر بسیار مهمی است. این کار به شما کمک می‌کند تا بتوانید به کسب‌وکارها پیشنهادهایی ارائه دهید که بتوانند با کارایی بیشتری فعالیت کنند و در تمام زمینه‌های کاری خود اتلاف کمتر و بهره‌وری بیشتری داشته باشند.

• مشاوره

تفاوت اصلی میان «خدمات تحلیل داده‌ها» و «مشاوره»، در عمق جزئیات پیشنهادهای شما‌ست. در مورد اول، مشتری با یک مشکل مشخص به شما مراجعه می‌کند، اما در حالت دوم، می‌خواهند کسب‌وکارشان را بهبود ببخشند. تحلیل داده، برای هر کسب‌وکار این حوزه نقشی اساسی ایفا می‌کند. هر کسب‌‌وکاری با استفاده از آمار و ارقام واقعی ویژه مشتری خود، می‌تواند از رقبای خود سبقت بگیرد.

• اطلاعات و گزارش‌دهی

برخی ‌شرکت‌های تجاری حوزه علم داده هم هستند که تمام هدفشان شناسایی و کمّی‌سازی روندهای پرطرفدار (ترندها) است. کسب‌وکارهای سراسر جهان ازخدمات این نوع شرکت‌ها برای شناخت بهتر تغییرات جهان و مشتریان خود استفاده می‌کنند. نکته اینجاست که موارد بسیار زیادی برای تحلیل و تجزیه وجود دارند؛ به همین دلیل باید سعی کنید در یک حیطه مشخص تخصص کسب کنید. در مواردی چون شناسایی روندهای پزشکی، روندهای تجاری، روندهای اجتماعی و مانند اینها می‌توان از تحلیل داده استفاده کرد. می‌توانید در یک حیطه مشخص و محدود شروع به کار کنید و همراه با رشد کسب‌وکار، خدمات گزارش‌دهی خود را نیز به زمینه‌های دیگر این رشته گسترش دهید.

انواع کسب‌وکارهای موجود حوزه علم داده

اگر هدف شما راه‌اندازی یک کسب‌وکار متمرکز بر علم داده است، چندین مدل تجاری مختلف برای انتخاب در اختیار دارید.

معرفی مدل های تجاری مختلف راه اندازی یک کسب و کار متمرکز بر علم داده

مدل‌های تجاری مختلفی برای راه‌اندازی یک کسب‌وکار مبتنی بر علم داده وجود دارند که اکثر آن‌ها را می‌توان در سه دسته‌بندی کلی قرار داد. اما این که کدام مدل بهتر است بستگی به شرایط شما خواهد داشت.

1. مدل ژرف‌فن (Deep Tech)

در این مدل کسب‌وکار، هدف اصلی ایجاد نوآوری‌هایی در علم داده است. کسب‌وکارهایی که با این مدل فعالیت می‌کنند، با استفاده از تحقیقات و آزمایش، به ابزارها و روش‌هایی دست می‌یابند که ثبت حق انحصاری استفاده از آن‌ها منبع درآمدشان خواهد بود. در این مدل نیازی به مهارت‌هایی همچون بازاریابی، برنامه‌ریزی کسب‌وکار، طراحی و غیره نیست؛ تنها تخصص مورد نیاز، دانش و تحقیق است که این مدل کسب‌وکار برای دانشجویان مقطع PhD مرتبط با علوم و فناوری جذاب باشد. چون می‌توانند بدون این که مهارت جدیدی را از نو یاد بگیرند، پروژه‌ی پی‌اچ‌دی خود را تبدیل به یک کسب‌وکار پردرآمد کنند. البته مهمترین ریسک این مدل را می‌توان حدس زد. برای انجام این تحقیقات و به‌دست آوردن نوآوری، باید وقت و هزینه‌ی زیادی صرف شود و طبیعتاً احتمال شکست برای هر آزمایش و تحقیقی وجود دارد.

2. علم داده به‌عنوان یک قابلیت فرعی

این مدل رایج‌ترین نوع استفاده از علم داده در استارتاپ‌ها (به‌ویژه در مدل  B2C) است. در این حالت، علم داده بخش اساسی محصول و خدمات شما نیست؛ بلکه روشی مهم برای سامان‌دهی و بهبود جنبه‌های مختلف کسب‌وکار است. برای نمونه، طراحی سیستم‌های پیشنهاد دهنده یا توصیه‌گر کاربرد زیادی به‌ویژه در زمینه‌ی تجارت الکترونیک دارد. در این حالت نتیجه‌ی عملکرد یک دانشمند داده برای موفقیت سازمان حیاتی نیست اما می‌تواند در حوزه‌های مختلف کسب‌وکار سودمند باشد.

3. خدمات مشاوره‌ی علم داده

این مدل پلی میان بازاریابی و تولید است. دیتاساینس کاربردهای زیادی دارد اما مانند هر کسب‌وکار دیگری، ارائه‌ی خدمات آن به بازاریابی احتیاج دارد زیرا  رشته‌ای جوان است و همه‌ی مدیران و صاحبان کسب‌وکار از قابلیت‌ها و میزان اهمیت آن آگاه نیستند. شرکتی که بر طبق مدل مشاوره فعالیت می‌کند، پس از شناسایی نیازهای بازار، تلاش می‌کند تا برای پیاده‌سازی پروژه‌های علم داده بازاریابی کند. این مدل تجاری ریسک کمتری به‌همراه دارد اما موفقیت آن امری زمان‌بر خواهد بود. چون برای پیدا کردن مشتری، ابتدا باید چند پروژه‌ی مختلف را در رزومه‌ی خود داشته باشید تا صاحبان کسب‌وکار بتوانند به شما اعتماد کنند. همچنین فرایندهای مرتبط با شناسایی مشتریان و بستن قرارداد نیز زمان‌بر هستند.

معرفی 5 شرکت‌ برتر در حوزه علم داده برای کار در سال 2022

امروزه داده‌ها مهم‌ترین دارایی سازمان‌ها هستند. از خدمات درمان گرفته تا موسسات مالی، تمام صنایع شروع به شناخت اهمیت استفاده از داده‌ها کرده‌اند. به‌همین دلیل تقاضا برای استخدام متخصصان علوم داده در حال افزایش است. سازمان‌ها و شرکت‌های مختلف برای پیدا کردن خدمات بهتر علم داده با هم رقابت می‌کنند و در پرداخت دستمزد به متخصصان بااستعداد کوتاهی نمی‌کنند. در سراسر جهان شرکت‌های متعددی در زمینه‌ی علم داده فعالیت می‌کنند که به معرفی تعدادی از آن‌ها می‌پردازیم.

1. آی‌بی‌ام (IBM)

آی‌بی‌ام یک شرکت فناوری چندملیتی در آمریکاست که ساختمان اصلی آن در نیویورک قرار دارد. این شرکت در بیش از 171 کشور جهان فعالیت می‌کند و از لحاظ تعداد کارکنان، یکی از بزرگترین شرکت‌های جهان به‌شمار می‌رود. بیشترین شهرت آی‌بی‌ام درزمینه‌ی نوآوری‌های فناورانه است و رکورددار بیشترین تعداد ثبت اختراع در آمریکاست. از شناخته‌شده‌ترین نوآوری‌های این شرکت می‌توان به فلاپی دیسک، هارد درایو، پایگاه داده رابطه‌ای، زبان برنامه‌نویسی SQL، دستگاه‌ خودپرداز (ATM) و بارکد اشاره کرد.

2. ویپرو (Wipro)

شرکت ویپرو در زمینه‌ی فناوری اطلاعات، مشاوره و خدمات فرایندهای کسب‌وکار شهرت دارد. این شرکت در سال 1945 در شهر بنگلور هند تأسیس شد و از نظر تعداد کارکنان، با 221000 نفر نهمین کارفرمای بزرگ در این کشور است. Wipro با برگزاری همایش‌ها و هکاتون‌ها (گردهمایی متخصصان علوم رایانه) تلاش می‌کند تا سطح همکاری متخصصین خود را بالا ببرد و همچنین ببرای جذب نیروی متخصص با معتبرترین دانشگاه‌ها همکاری می‌کند.

3. Cloudera

کلاودرا یک شرکت توسعه‌ی نرم‌افزار است که خدمات ابری داده ارائه می‌دهد. پلتفرم Cloudera یک فناوری متن باز است که با استفاده از تحلیل داده و یادگیری ماشین از داده‌ها دانش و آگاهی استخراج می‌کند. این شرکت در سال 2008 در شهر سانتا کلارای کالیفرنیا تأسیس شد. این شرکت به‌پشتوانه‌ی ساختار متن باز خود، یکی از سریع‌الرشدترین شرکت‌های ابری جهان است و برای بزرگترین سازمان‌های جهان خدمات دیجیتال ارائه می‌دهد.

4. Splunk

شرکت اسپلانک اولین پلتفرم تبدیل داده‌ها در جهان است که نرم‌افزارهایی برای جستجو، پایش و تجزیه‌وتحلیل داده‌های تولیدشده توسط دستگاه‌ها تولید می‌کند و رابط کاربری مشابه وب دارد. این شرکت در سال 2003 تأسیس شد و ساختمان مرکزی آن در سن فرانسیسکوی کالیفرنیا قرار دارد. شرکت Gartner در سال 2021 اسپلانک را به‌عنوان برترین شرکت در زمینه‌ی سیستم‌های مدیریت اطلاعات و رویدادهای امنیتی (SIEM) معرفی کرد.

5. Numerator

شرکت نیومریتر، یک شرکت فناوری و داده است که مرکز آن در ایلینویز شیکاگو قرار دارد. شهرت این شرکت مرهون تکنیک‌های نوآورانه‌ی آن درزمینه‌ی تحقیقات بازار است که با ترکیب داده‌های اختصاصی با فناوری پیشرفته، از داده‌ها آگاهی و دانش استخراج می‌کند. اکثر شرکت‌های موجود در لیست 100 شرکت منتخب مجله‌ی تجاری Fortune از مشتریان شرکت نیومریتور هستند.

چطور کسب و کار در حوزه علم داده را شروع کنیم؟

برای شروع یک کسب‌وکار متمرکز بر علم داده، باید ابتدا مهارت‌های لازم را کسب کرده باشید. اگر نتوانید خدمات خود را به‌درستی ارائه دهید‌ یا نتیجه کارتان باب طبع مشتریان نباشد، کسب‌وکارتان شکست خواهد خورد. همچنین اگر یک ایده تجاری واضح نداشته باشید ‌یا کار را با منابع و امکانات خیلی محدود شروع کنید، باز هم راه به جایی نخواهید برد. برای اینکه از ابتدا مسیر درستی را در پیش بگیرید، این نکته‌ها و پیشنهادها را در نظر داشته باشید.

مهارت‌های شخصی خود را بهبود دهید

ابتدا اطمینان حاصل کنید که مهارت‌های لازم برای جذب و تاثیرگذاری بر مشتریان را دارید. حداقل باید مدرک کارشناسی ارشد علوم داده را داشته باشید. برای تحصیل در مقطع ارشد علوم داده، حتی به مدرک کارشناسی علوم کامپیوتر یا علوم داده هم نیازی ندارید. فقط باید پیش‌زمینه‌ای در مورد الگوریتم‌ها، ریاضی یا آمار داشته باشید. البته باید با تعدادی از پرطرفدارترین زبان‌های برنامه‌نویسی هم آشنا باشید، هرچند این مورد جای تعجب ندارد چون در هر زمینه‌ای از علم داده به این مهارت نیاز خواهید داشت.

فارغ‌التحصیلان کارشناسی ارشد علوم داده، در زمینه مدیریت پایگاه داده و تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل تخصص کسب خواهند کرد. همچنین می‌توانید بسته به نوع کسب‌وکار موردنظرتان و نوع داده‌های آن در هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی‌ یا تجزیه‌وتحلیل کلان داده (Big Data) هم متخصص شوید.

طرح و برنامه و طرح تجاری شفافی داشته باشید

کسب مهارت‌ها و مدارک ضروری حداقل کاری است که باید بکنید. هرچه نباشد به‌هرحال یکی از مهم‌ترین نقاط قوت و اساس خدمات شما را تشکیل خواهد داد.

شما به یک طرح تجاری(Business plan) و یک طرح و برنامه احتیاج دارید. طرح تجاری به شما تضمین می‌دهد که ایده یکپارچه‌ای دارید،‌ جریان‌های درآمدی متعددی در نظر گرفته‌اید و نیازهای خود و روش رفع آنها را می‌دانید. داشتن طرح تجاری حداقل پیش‌نیازی است که بانک‌ها برای گرفتن وام استارتاپی از شما درخواست می‌کنند. همچنین به استارتاپ شما کمک می‌کند تا از مسیر خود خارج نشوید.

همچنین باید یک طرح‌وبرنامه احتمالی را هم در نظر بگیرید. باید در این طرح‌وبرنامه مشخص باشد که کسب‌وکارتان از چه راه‌هایی، تا چه حدی و چطور می‌تواند گسترش یابد. برای مثال، اگر بخواهید در مورد روندهای خرید پایدار در آمریکا گزارش‌دهی کنید، می‌توانید بعدها حیطه کاری خود را به تمام بازار خرده‌فروشی گسترش دهید.

از طرفی، همچنین می‌توانید خدمات بیشتری ارائه دهید. برای مثال، می‌توانید علاوه‌بر تحلیل داده، در زمینه مشاوره‌ و بیزینس کوچینگ نیز فعالیت کنید.

شما می توانید برای اگاه شدن از کسب و کار ها بر روی انواع مدل های کسب وکار کلیک کنید.

جذب سرمایه استارتاپ

بهترین راه جذب سرمایه برای هر کسب‌وکاری، بهره‌گیری از منابع متعدد است. جذب سرمایه کامل از یک منبع واحد کار ساده‌ای نیست. بخشی از این سرمایه باید از پس‌انداز‌های خودتان (البته نه همه آن)، بانک‌ها، سرمایه‌گذاران و حتی دوستان و خانواده کسب شود. اسناد و مدارک همه‌چیز را به صورت قانونی و مکتوب ثبت کنید؛ به‌خصوص وقتی با عزیزان خود کار می‌کنید. به‌این‌صورت آنها می‌توانند برای بازگشت سرمایه خود به شما اعتماد کنند.

چطور کسب‌وکارتان را رشد دهید؟

اگر می‌خواهید کسب‌وکار دیتاساینس خود را رشد دهید، باید آوازه و شهرت خود را در همه‌جا گسترش دهید. برای این کار به رویکردی چندجانبه احتیاج خواهید داشت. هرچند مشتریان سابق از طریق معرفی و اظهار رضایت به تبلیغ کسب‌وکار شما کمک شایانی می‌کنند، اما تنها راه پیشرفت‌تان نیستند. همچنین می‌توانید به رهبر فکری بازار تبدیل شوید. سخنرانی کنید، مقاله بنویسید و مطالب خود را در نشریات منتشر کنید. اگر بتوانید آوازه خود را در سازمان‌های صاحب نفوذ گسترش دهید، مشتریانی به سراغ شما خواهند آمد که می‌دانند می‌توانند به تخصص شما تکیه کنند.

منابع:

Data Science

Top 5 Data Science Companies to Work for in 2022