Khoa học dữ liệu được trang bị tiềm năng to lớn có thể biến đổi hoàn toàn các doanh nghiệp và đưa chúng lên một tầm cao mới. (Hình ảnh đại diện)
Khoa học dữ liệu được trang bị tiềm năng to lớn có thể biến đổi hoàn toàn các doanh nghiệp và đưa chúng lên một tầm cao mới. Lĩnh vực này có thể tạo ra những hiểu biết sâu sắc về các thông số quan trọng của hiệu suất và bằng cách giúp doanh nghiệp mang lại trải nghiệm vượt trội cho khách hàng, nó có thể nâng cao đáng kể tính bền vững lâu dài của doanh nghiệp. Điều đó nói lên rằng, chìa khóa để phát huy hết tiềm năng của nó phụ thuộc vào khả năng khách hàng, người dùng hoặc đối tác hiểu đầy đủ về kết quả. Phần lớn các bên liên quan này có nền tảng kiến thức phi kỹ thuật, khiến họ khó hiểu được kết quả từ góc độ lớn hơn. Để giải quyết thách thức này, các chuyên gia dữ liệu phải tập trung vào đối tượng mục tiêu, nghiên cứu các kỹ thuật giao tiếp và áp dụng cách tiếp cận phi kỹ thuật để giữ mọi thứ đơn giản và không phức tạp. Làm thế nào có thể đạt được tất cả những điều này và những chiến lược nào có thể giúp ích trong vấn đề này; đây là bản tóm tắt hoàn chỉnh:
1) Hiểu đối tượng: Kiến thức sâu sắc về đối tượng mục tiêu và những gì họ mong đợi từ dữ liệu sẽ giúp các nhà phân tích đưa ra chiến lược hiệu quả để giảng dạy đối tượng có nền tảng phi kỹ thuật. Tập trung vào những gì khán giả mục tiêu quan tâm – phương pháp, phân tích hoặc kết quả cuối cùng và những gì họ muốn đạt được thông qua thông tin chi tiết – tăng trưởng, mua lại hoặc cắt giảm chi phí. Câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ giúp bạn hiểu các yêu cầu chính của khách hàng và theo đó, bạn có thể lập chiến lược cho nội dung, phân tích và định dạng của mình để phù hợp nhất với nhu cầu của khán giả.
2) Tập trung vào sự rõ ràng: Sau khi đã hiểu rõ về khán giả, tiếp theo hãy tập trung vào những gì bạn muốn khán giả của mình đạt được từ việc phân tích dữ liệu. Cho dù bạn muốn họ sử dụng những hiểu biết sâu sắc để hoàn thành các mục tiêu chiến lược, giải quyết các vấn đề chiến thuật hay khám phá các cơ hội trong các ngành dọc mới. Sự rõ ràng này sẽ giúp bạn sử dụng các mô hình phù hợp, đơn giản hóa thông tin và chỉ truyền đạt những hiểu biết sâu sắc có liên quan đến khán giả của bạn.
3) Tránh dùng biệt ngữ/sự phức tạp: Động lực chính của khoa học dữ liệu là cung cấp những hiểu biết sâu sắc giúp khán giả đưa ra quyết định hiệu quả. Để thực hiện được điều đó, việc truyền đạt tới khán giả một cách đơn giản và không phức tạp là vô cùng quan trọng. Trước khi diễn giải kết quả, bạn nên lọc ra dữ liệu không liên quan và chỉ truyền tải thông tin thích hợp với sự trợ giúp của hình ảnh, hình ảnh trực quan và đồ họa thông tin vì những khán giả không có chuyên môn về kỹ thuật có thể dễ dàng hiểu được những thông tin này. Bạn cũng có thể sử dụng các thuật ngữ mô tả như ý nghĩa và mối tương quan để làm nổi bật các thông số quan trọng và để nâng cao hơn nữa khả năng nắm bắt của khán giả, bạn cũng nên sử dụng màu sắc, câu chuyện, chú thích và phép ẩn dụ.
4) Chia sẻ, Thu hút và Theo dõi: Thu hút khán giả tham gia bằng cách liên tục chia sẻ thông tin với họ là một cách tuyệt vời để giúp họ hiểu toàn bộ về khoa học dữ liệu. Sự tương tác liên tục này cũng mang đến cho khán giả cơ hội nêu thắc mắc, làm rõ những nghi ngờ và đưa ra phản hồi về quá trình phân tích dữ liệu. Hơn nữa, sự tương tác ổn định với người dùng có thể nâng cao đáng kể kết quả đầu ra bằng cách tăng cường học hỏi, đề xuất cải tiến hoặc thậm chí bắt đầu hành động khắc phục trong trường hợp cần thiết.
5) Cung cấp thông tin chi tiết theo ngữ cảnh: Việc tiến hành phân tích dữ liệu trong bối cảnh thích hợp là rất quan trọng và thậm chí còn hơn thế nữa khi những hiểu biết sâu sắc được trình bày trước những khán giả không rành về kỹ thuật. Để giải quyết thách thức này, hãy bắt đầu với bối cảnh rộng hơn của nghiên cứu và sau đó giải thích nội dung của phân tích, những vấn đề mà nó giải quyết và những hiểu biết sâu sắc này có liên quan như thế nào. Việc sử dụng các mô hình hồi quy, xếp hạng và xếp hạng có thể giúp khán giả hiểu các vấn đề ở cấp độ tổng thể và tác động của chúng đối với các bên liên quan của chuỗi giá trị.
6) Cung cấp thông tin chi tiết hữu ích: Một phân tích tốt phải mang lại những hiểu biết sâu sắc có thể hành động với sự nhấn mạnh đúng mức về tầm quan trọng, mức độ khẩn cấp của việc triển khai và tác động mong muốn đối với doanh nghiệp. Vì đối tượng mục tiêu không phải là người am hiểu kỹ thuật nên việc sử dụng các ví dụ, lời chứng thực và xác nhận trong thế giới thực có thể giúp ích rất nhiều trong việc giúp họ hiểu được tình hình một cách tổng thể. Hơn nữa, việc bổ sung các đề xuất bằng các mốc thời gian và lịch trình được xác định rõ ràng sẽ tăng gấp đôi cơ hội được những khán giả không có chuyên môn về kỹ thuật trong số những đối tượng khác hiểu đầy đủ.
Giảng dạy khoa học dữ liệu cho những đối tượng không rành về kỹ thuật cần một cách tiếp cận hoàn toàn khác. Chìa khóa ở đây là giữ mọi thứ đơn giản và không phức tạp và đây chính xác là điều Edvancer đã hoàn thiện sau nhiều năm nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Eduventure hàng đầu cung cấp một loạt các khóa học về khoa học dữ liệu và chú trọng sâu sắc đến việc cung cấp kiến thức theo cách dễ hiểu. Các khóa học trên nền tảng được cung cấp bởi các giảng viên giỏi nhất và bằng cách kết hợp đào tạo thực hành, hỗ trợ nghề nghiệp và nội dung thực tế, Edvancer đảm bảo rằng mọi người có nguyện vọng sẽ đạt được những đỉnh cao thành công mới trong sự nghiệp chuyên môn của họ.
Bài viết được viết bởi Aatash Shah, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Edvancer Private Limited, Ấn Độ không chịu bất kỳ trách nhiệm pháp lý nào đối với các thư bị nhiễm vi-rút.
