데이터 과학 아웃소싱이 일자리 부족을 채울 수 있습니까? 페이릭스는 그렇게 믿는다

이것은 3년 전 Forbes에 실린 기사 업데이트입니다. 이 기사에서 우리는 코로나 시대에 데이터 과학 아웃소싱의 관련성을 재검토했습니다. 빅데이터라는 주제가 더욱 주목받고 있습니다. IDC(International Data Corporation)의 보고서에 따르면 2025년까지 우리는 약 163제타바이트의 데이터를 처리할 것입니다. 16제타바이트가 생성된 2016년에 비해 10배 증가했습니다.

더 많은 데이터가 있으면 예측을 수립하고 사전 예방적이며 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 하지만 최신 기술을 사용해도 대용량 데이터를 처리하고 분석하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

수요와 함께 공급이 오기 때문에 데이터 과학 아웃소싱 시장이 급성장하고 있습니다. 기업은 데이터 과학 및 분석을 높이 평가하기 시작하고 이 문제를 해결하기 위해 아웃소싱 회사를 참조합니다. 이 기사에서는 코로나19 이전 세계와 비교하여 데이터 과학의 인기 상승에 대해 살펴보고 데이터 과학 서비스를 아웃소싱하도록 선택함으로써 얻을 수 있는 이점에 대해 논의할 것입니다.

포스트 팬데믹 세계에서 데이터 과학 아웃소싱 인기

팬데믹은 누구에게도 자비를 베풀지 않았고, 가장 민첩한 기업만이 살아남을 수 있었습니다. 그들은 어떻게 그것을 해냈습니까? 적응력과 능동적인 자세를 통해. 데이터 분석의 적용으로 시장의 변화에 ​​신속하게 대응하고 지능적이고 멀리 내다보는 결정을 내릴 수 있었습니다. 요즘에는 더 이상 직감과 경험을 비즈니스 운영에 사용할 수 없습니다. 경쟁에서 앞서기 위해서는 고급 데이터 과학 기술이 필요합니다.

COVID 전염병의 참신함은 데이터 과학자들이 창의적이고 새로운 현실에 맞도록 기존 모델을 수정하도록 강요했습니다. 데이터 과학 모델에 대한 지식이 없으면 엄청난 양의 데이터에 빠져들 수밖에 없습니다. 여기에서 데이터 과학 아웃소싱이 작동합니다.

"데이터 과학 아웃소싱은 가장 안정적이고 효율적인 방식으로 최신 기술을 사용할 수 있는 유일한 방법이기 때문에 미래입니다."라고 Fayrix의 이사인 Ofer Zvi는 결론지었습니다. “게다가 빅 데이터의 지속적인 증가와 이를 이해할 수 있는 데이터 과학자에 대한 중요한 요구로 인해 데이터 과학 아웃소싱은 미래입니다. 역외 기업은 모든 범위의 전문 지식과 최고의 IT 인재를 훨씬 더 저렴한 가격에 제공함으로써 이러한 격차를 잘 메웁니다.”

Fayrix와 그 직원은 이스라엘의 SLA 책임법의 적용을 받으므로 민감한 데이터를 안전하게 보호합니다. Fayrix와 같은 회사는 기업에 데이터 과학을 아웃소싱하고 데이터 기반 의사 결정에 집중할 수 있는 기회를 제공합니다. 데이터 과학은 노련한 전문가가 부족한 급성장하는 산업입니다. 수년 간의 경험을 가진 과학자를 찾고 고용하는 것은 이 분야에 정통해야 하는 도전적인 노력입니다. 빅데이터 아웃소싱 회사는 이러한 격차를 해소하고 재능 있는 IT 직원을 합리적인 가격으로 제공할 준비가 되어 있습니다.

2022년 데이터 과학 아웃소싱의 이점

판매 수익 증가

아마도 데이터 과학의 혜택을 받는 회사의 가장 잘 알려지고 중요한 예는 Amazon일 것입니다. 이 세계적으로 유명한 전자 상거래 거물은 데이터 과학에 막대한 돈을 투자한 것으로 유명하며 현재 가장 높은 수익을 올리는 회사입니다.

고객 데이터를 수집 및 분석하고 행동 데이터를 모니터링함으로써 Amazon은 고객이 필요로 하고 원하는 제품으로 고객을 구체적으로 타겟팅할 수 있었습니다. 개인화된 제안은 매력처럼 작동했으며 사용자당 구매가 크게 증가했습니다. 이제 Amazon의 전례 없는 성공 덕분에 소규모 기업도 운영에 데이터 분석을 구현하기 위해 노력하고 있습니다.

확보된 리소스

데이터 과학 아웃소싱 서비스를 통해 기업은 핵심 운영과 큰 그림에 초점을 맞출 수 있습니다. 특히 중소기업은 2차 업무에 자원을 분산시켜 전략을 세우는 데 실패하는 경향이 있다. 데이터 과학 아웃소싱의 가장 큰 이점 중 하나는 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업을 포기하고 현명한 결정을 내리는 데 집중할 수 있다는 것입니다. 아웃소싱 회사는 프로세스 자동화와 함께 데이터 수집, 처리 및 분석을 처리하여 가장 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 제공할 준비가 되어 있습니다.

비용 효율성

사내 대 아웃소싱에 대해 이야기할 때 후자가 거의 항상 더 저렴합니다. 전일제 전문가를 고용하려면 많은 검토와 추가 비용이 필요하며 위험이 따릅니다. HR 전문가는 적합한 후보자를 개인적으로 찾고 그들의 기술을 평가해야 합니다. 회사에 데이터 과학에 정통한 인력이 없는 경우 어려울 수 있습니다. 게다가 사내 근로자는 직원 혜택, 세금 및 사무 장비로 인해 항상 더 비쌉니다.

동시에 사내 직원의 이점이 비용 상승을 능가하지 않습니다. 반대로 전체 프로젝트를 원격 전문가 팀에 위임하고 다른 목표에 집중할 수 있습니다.

직원 유지

노련한 데이터 과학자의 명백한 부족으로 인해 후보자에게 직위를 제공할 때 극도로 높은 경쟁을 예상해야 합니다. 그들을 설득하는 것은 비용이 많이 들고, 성공하더라도 후보자는 곧 다른 제안을 찾아 조직을 떠날 수 있습니다.

아웃소싱 회사는 안정성과 신뢰성을 제공합니다. 즉, 일단 계약에 서명하면 작업이 완료된다는 것을 확신할 수 있습니다. 타사 공급업체와 협력하면 마음의 평화를 얻을 수 있고 직원이 다른 직책을 찾을 수 있다는 끊임없는 걱정을 덜 수 있습니다.

고객 중심 접근

오늘날 비즈니스는 고객과 그들의 요구에 관한 것입니다. 고급 데이터 과학 및 분석 전문가가 없으면 항상 뒤처지게 됩니다. 고객의 요구와 희망을 예측하려면 적절한 제품으로 적절한 사람에게 적절한 시점에 도달해야 합니다. 특히 마케팅 활동의 경우 예측 분석은 고객이 미래에 무엇을 필요로 하는지 예측하고 예측하는 기술입니다.

빅 데이터 분석 아웃소싱의 뉘앙스

데이터 과학 아웃소싱의 장단점은 빅 데이터 분석에도 적용될 수 있습니다. 그러나 문제가 되는 몇 가지 뉘앙스가 있습니다. 빅 데이터 분석 아웃소싱은 더 복잡한 작업이지만 보상은 훨씬 더 큽니다. 빅 데이터를 처리하기 위해 타사 제공업체를 고용하기로 결정했을 때의 이점에 대해 알아보려면 계속 읽으십시오.

빅 데이터 분석 시스템의 복잡성은 중소기업이 감당할 수 없을 정도입니다. 일정 수준의 확장성이 없으면 기업은 끊임없이 증가하는 혁신 요구를 충족할 수 없습니다. 합리적인 가격으로 기업은 다른 방법으로는 감당할 수 없는 수많은 첨단 첨단 기술에 액세스할 수 있습니다.

동시에 빅 데이터 아웃소싱에는 타사 공급업체에 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하는 것이 포함됩니다. 데이터는 일반적으로 기계 학습 모델을 생성하기 위해 회사의 데이터 센터로 전송됩니다. 이러한 이유로 계약에 서명하기 전에 데이터 보호 문제를 해결해야 합니다. 침해로부터 자신을 보호하기 위해 공급업체의 보안 규정 준수를 요구하십시오.

신뢰할 수 있는 IT 파트너를 찾을 때 선택한 공급업체가 GDPR, HIPAA 등과 같은 규정을 준수하는지 확인하십시오. 이러한 데이터 개인 정보 보호법은 데이터가 안전하고 완전함을 보장합니다.

Fayrix를 신뢰할 수 있는 파트너로 생각하십시오

Fayrix는 소프트웨어 개발, 전담 오프쇼어 팀, 데이터 과학 아웃소싱 등 광범위한 서비스를 제공하는 IT 계약자이자 소프트웨어 개발 회사입니다. 우리는 서비스 팔레트를 지속적으로 혁신하고 확장합니다.

아웃소싱 서비스를 제공하는 것 외에도 Fayrix는 R&D 해외 개발 센터인 대안적인 결정을 제공합니다. 해외 개발자가 회사를 성공으로 이끌도록 동기를 부여하므로 참여도가 높아집니다. 그들은 다른 작업에 주의를 분산시키지 않고 프로젝트에만 전념할 것입니다. 결과적으로 적은 투자로 최고의 결과를 얻을 수 있습니다.

Fayrix는 R&D 센터에서 모든 기능을 갖춘 팀을 구축하여 스타트업을 위한 소프트웨어 개발을 제공합니다. 2주가 지나면 IT 전문가로 구성된 전담 개발 팀이 제품에 대해 작업할 수 있습니다. 당사의 최고 수준의 전문가는 웹 및 모바일 앱을 만들고 기계 학습 시스템 및 데이터 분석 알고리즘을 구축할 수 있습니다. 상담을 받고 데이터 과학의 최신 발전에 액세스하려면 Fayrix에 문의하십시오.

마지막 생각들

IT 아웃소싱이 어려운 만큼 데이터 과학 아웃소싱이 가장 어렵습니다. 그 이면의 과학은 정말 복잡하며 가장 경험이 풍부하고 다재다능한 전문가만이 이를 올바르게 구현하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 IT 파트너와 협력하면 귀중한 통찰력을 얻고 최상의 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.