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congruentes entre sí". Al mismo tiempo, si
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Las respuestas no son tan simples como pueden parecer, en parte porque las necesidades y los deseos de los clientes evolucionan tan rápidamente. "No se puede esperar usar información heredada y estar en lo cierto", dice Paradysz. "Realmente Nike Air Max Command Mujer tienes que usar datos. Necesitará alimentar directamente la información Nike Free Run 2.0 Womens con algún tipo de herramienta analítica interna o adquirir el talento www.edizionitolerus.it usted mismo. "Hoy, la mayoría de las marcas apenas están comenzando su viaje de ciencia de datos, dice Michel Ballings, profesor asistente de análisis de negocios en Haslam College de la Universidad de Tennessee. de negocios. Hay tres niveles de madurez para las empresas que utilizan análisis de datos, explica. La primera etapa es descriptiva, usando datos para descubrir lo que está sucediendo ahora. Ahí es donde está la gran mayoría de las compa?ías. El segundo nivel es predictivo; un número menor de marcas está comenzando a utilizar análisis para descubrir qué es probable que suceda. La tercera etapa es prescriptiva, utilizando modelos de datos para tomar decisiones sobre qué hacer a Nike Air Max 2017 Womens continuación. Ahí es donde nativos digitales como Amazon y Google Adidas ZX 750 Dam viven, dice. Alcanzar el nivel tres requiere grandes inversiones, dice Ballings, pero vale la pena el esfuerzo. "Te ayudará a ser creativo en formas que no podrías imaginar y a orientarte en direcciones que no podrías imaginar. "Pienso", dice. "Desea personalizar sus servicios, recomendaciones y productos y proporcionar la mejor experiencia posible al cliente.

Para eso necesita datos ". Pero los datos en sí no tienen valor a menos que tenga la capacidad de comprenderlos, manipularlos y aplicarlos a problemas comerciales reales. Eso requiere talento. Y en este momento, el talento en ciencia de datos tiene una gran demanda. Por tercer a?o consecutivo, el "científico de datos" ha sido nombrado el mejor trabajo en Estados Unidos mediante el reclutamiento del sitio Glassdoor, debido a las abundantes oportunidades y los altos salarios que tales puestos tienen. Y solo va a ser más difícil para las marcas Nike Air Presto Donne contratar a científicos de datos; IBM predice que para 2020 la demanda de profesionales de ciencias de la información aumentará en un 28 por ciento. La competencia por el talento es feroz, y no solo de otras marcas de consumo. Las compa?ías deben competir con gigantes tecnológicos en la costa oeste y grandes firmas de servicios financieros en el este, dice Arnold Pravinata, director científico de decisión de Marlette Funding, que comercializa créditos de consumo a través de la marca Best Egg. "Científicos de datos que se trasladan a la costa oeste quiero conseguir un trabajo en Google, Apple o Facebook ", dice Pravinata, con sede en San Francisco. "Atraer al mejor talento es un gran desafío". Pero la Nike Air Vapormax Mujer contratación o la adquisición de científicos de datos de Nike Air Max 1 Womens primera categoría es solo una parte de la ecuación, dice Purcell de Adidas ZX 750 Mujer Forrester. También necesita construir un equipo a su alrededor.

Antes de que los analistas puedan analizar los datos, aplicar el aprendizaje automático y brindar nuevos conocimientos, las marcas necesitan ingenieros que sepan cómo almacenar, administrar y limpiar los datos. Y necesitan comunicadores conocedores de la tecnología que puedan tomar ese análisis y traducirlo a la realidad empresarial, dice Purcell. Como una marca nativa digital, Best Egg, de 4 a?os, tiene personas con habilidades de análisis de datos repartidas por toda la organización, se?ala Marlette CMO Bobby Ritterbeck. Pero esa amplitud de talento creó un nuevo problema: las diferentes unidades de negocios a veces llegaban a interpretaciones novedosas de los mismos datos. "Aunque estés viendo los Nike Air Zoom Spiridon Womens mismos conjuntos de datos, la estructura de esos datos puede conducir Nike Air Max 95 Womens a respuestas diferentes", Ritterbeck dice. "Realmente necesita tener una fuente única de verdad en la organización para que cada grupo pueda tomar decisiones que sean congruentes entre sí". Al mismo tiempo, sin embargo, debe evitar crear silos de datos que operen de manera independiente del resto del Purcell advierte: "Los científicos de datos se pondrán en marcha y trabajarán en algo durante tres meses y lo llevarán al equipo de marketing, y el equipo de marketing dirá: 'Oh, ya lo sabíamos.' Eso es un problema", dice.
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