Nie potrzebujesz milionów rekordów, żeby data science działało

Panuje przekonanie, że data science wymaga ogromnych zbiorów danych. To jeden z najbardziej kosztownych mitów w małym biznesie.

Gdzie leży prawdziwy problem

Sklep internetowy z 800 zamówieniami miesięcznie ma wystarczająco dużo danych, żeby sensownie analizować, które produkty rotują najwolniej, kiedy klienci porzucają koszyk i skąd przychodzi ruch, który faktycznie konwertuje. Nie potrzeba do tego korporacyjnego budżetu ani zespołu analityków.

Problem polega na tym, że właściciele nie wiedzą, jakie pytania zadawać. Zamiast pytać: co sprawia, że klient wraca? - patrzą na ogólny przychód i wyciągają zbyt szerokie wnioski.

Konkretny punkt wyjścia

Zacznij od jednego pytania, które ma dla ciebie realne znaczenie biznesowe. Nie od dashboardu z dwudziestoma wykresami. Jedno pytanie, jeden zestaw danych, jedna decyzja do podjęcia.

Narzędzia takie jak Google Looker Studio albo proste arkusze z tabelami przestawnymi wystarczą na początku. Skala przyjdzie później, jeśli w ogóle będzie potrzebna.