Вопрос
Почему многие компании до сих пор не понимают, зачем им Data Science?
19 комментов
· 04.03.2025
А кто такой этот ваш дата саенс?
0
ответить
коммент удалён
· 04.03.2025
Правда в том, что Data Science — это инструмент, использовать который нужно, исходя из реальных задач и окупаемости, а не потому что «так делают все». DS — это дорого, и без чёткого прикладного применения он просто сжигает бюджет, не принося пользы.
0
ответить
коммент удалён
· 04.03.2025
Вот тут полностью согласен. Чаще всего отказ от DS и даже в DS от сложных моделей идет именно из-за костов.
0
ответить
ответ удалён
· 04.03.2025
Не видели положительных кейсов (эта профессия по сути продает информацию, так что тут как в инфобизнесе нужно хорошо и возможно очень топорно прогревать)
0
ответить
коммент удалён
· 04.03.2025
Скорее не хотели видеть. Примеры простые: кредиты, реклама, маркетплейсы, музыкальные стриминги - все работает эффективнее с DS. Даже в пятерочке есть модель предсказания спроса во времени, которая подсказывает сотрудникам, что на полке к 12:00 часам должно быть столько-то товара конкретного наименования. Оптимальные маршруты на карьерах, могу перечислять приблизительно вечность.
Грустно, что инфоцыганство ассоциируют с анализом данных. Мы не продаем информацию чаще всего, мы даем советы на основе статистики.
0
ответить
ответ удалён
· 05.03.2025
«Советы» это информация или это камаз песка? Любой человек чей товар информация - инфо бизнесмен. Есть хорошие, есть мошенники, есть тупые. Тебе бы у хороших поучиться, явно не понимаешь что такое «кейс» и чем он отличается от «примеры простые»
0
ответить
ответ удалён
· 06.03.2025
Кейс это камаз песка, отправленный оптимально, а не с перерывами на отдохнуть полсмены, выданный кредит, который вернут, предложенный товар, который купят.
0
ответить
ответ удалён
· 04.03.2025
А может выгодно "не понимать".
0
ответить
коммент удалён
· 04.03.2025
Скорее всего, так как оптимизация - сокращение костов, в т.ч и на сотрудников. А большой начальник без сотрудников - кандидат на увольнение.
0
ответить
ответ удалён
· 04.03.2025
Чем все чётче и лучше работает внутри компании, тем меньше пространства для маневра в чесании языками, навешивании лапши и делании видов, в том числе, что "работаем эффективно, все в мыле".
0
ответить
ответ удалён
· 04.03.2025
Потому что не понимают что это?
0
ответить
коммент удалён
· 04.03.2025
Куча народа популяризирует, неужели настолько информационный вакуум существует?
0
ответить
ответ удалён
· 04.03.2025
Нет большого объема данных, а если и есть- то данные устаревшие и нет смысла с ними работать. Ну… или они так думают)
0
ответить
коммент удалён
· 04.03.2025
Можно работать и на паре сотен записей. И да, сбор данных - тоже часть внедрения DS в процесс
0
ответить
ответ удалён
· 04.03.2025
Например потому, что многим компаниям он не нужен 👌🏻
0
ответить
коммент удалён
· 04.03.2025
Можно пример?
0
ответить
ответ удалён
· 04.03.2025
Скорее всего он просто выходит дороже да, но применение даже на самых топорных предприятиях по самым простым процессам есть.
0
ответить
ответ удалён
· 04.03.2025
Потому что д@б#лы, б🤬дь
0
ответить
коммент удалён
· 11.03.2025
Многие не понимают зачем им аналитики и data-driven подход 🤣
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён