Si votre rêve de posséder un small business has come true, then perhaps you are looking forward to the next nightmare – expanding your small business. Irrespective of the direction chosen for expansion, whether targeting a new market or trying to win a new contract, most entrepreneurs today agree that their expansion efforts would benefit from the insights offered by science des données. The data collected from sales, operations and trends on social media are increasingly valued to develop business intelligence.
Embaucher un spécialiste des données as an employee may seem an expensive proposition. As a business owner who wears multiple hats, an entrepreneur may be tempted to adopt DIY-approach and may try to learn how to analyze the data. Some firms, such as Jetpac who use a creative approach, accomplish small data projects through contests on various data related public forums. But instead, hiring an expert data scientist will give bigger bang for the buck. An expert data scientist, equipped with a doctoral degree and appropriate work experience, can help an entrepreneur to further understand the available data.
Voici les trois principales raisons pour lesquelles les petites entreprises doivent engagez un expert en sciences des données en freelance:
1] La flexibilité :
For a small business, the needs related to data science might be still evolving. For instance, a taxi company may want to use data from flight and weather information to plan their rides. The budget allocated for analyse des données projects may be limited. Often there is a significant time gap between two data analysis projects during which retaining a full time data scientist may not be feasible. Embaucher un expert indépendant sur la base d'un projet apportera aux petites entreprises la flexibilité dont elles ont tant besoin. Au lieu d'un salaire, les honoraires d'un expert indépendant sont souvent basés sur les étapes réalisées. Cette méthode de paiement peut offrir une flexibilité supplémentaire à une petite entreprise à court de liquidités.
2] Réduire la "charge d'embauche" :
De nombreuses petites entreprises peuvent avoir un département des ressources humaines en sous-effectif. L'embauche d'un nouvel employé (par exemple, l'entretien, le recrutement et l'orientation du nouvel employé) peut prendre beaucoup de temps. Certaines entreprises utilisent des applications de visualisation de données, telles que Roambi, au lieu d'engager un expert. Mais ces applications peuvent ne pas être en mesure de répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise en matière d'analyse de données. L'embauche d'un expert en sciences des données sur une place de marché virtuelle pour indépendants peut réduire considérablement la charge du processus d'embauche. Une place de marché virtuelle peut proposer des scientifiques de données ayant des niveaux d'expertise variés. Pour éliminer davantage les analystes de données novices, certaines petites entreprises choisissent des places de marché virtuelles qui proposent exclusivement des professionnels titulaires d'un doctorat.
3] Conserver les talents :
Les entreprises sont désireuses de mieux connaître le mode de vie de leurs clients en analysant les données provenant de diverses ressources telles que les médias sociaux ou les dispositifs portables. Cette tendance commerciale a ouvert de nombreuses possibilités pour les spécialistes des données. Il est devenu plus difficile de retenir les spécialistes des données, même pour les grandes entreprises, car analyses de données is a sought-after skill. Data scientists, who seek novel problems to solve, appreciate challenges faced by start-ups and are willing to act as consultants on data projects. Although small businesses may not have resources to retain a data scientist, they can benefit from hiring a spécialiste des données en freelance.
En résumé, les propriétaires de petites entreprises ne doivent pas se battre pour répondre à leurs besoins en matière de science des données. L'embauche d'un expert indépendant est une solution qui peut convenir aux ressources disponibles. Les entrepreneurs peuvent abandonner l'approche de bricolage pour les "problèmes d'analyse de données" et rester concentrés sur les tâches qui nécessitent leurs compétences entrepreneuriales.
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