企业，尤其是那些专注于向广大受众销售产品的公司，而不是那些销售少量大票商品的公司，一直对处理与客户与其品牌互动的方式相关的数字有着浓厚的兴趣。促进销售。这就是我们所说的数据分析。但是，许多组织选择通过使用数据科学，进一步努力。
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什么是数据科学和分析？
Techopedia 将数据科学定义为：
“[…]广泛的领域，指能够从原始数据中审查、分析和提取有价值的知识和信息的集体过程、理论、概念、工具和技术。它旨在帮助个人和组织从存储、使用和托管数据中做出更好的决策。
这个词曾经通常被称为数据学，但由于AI和机器学习，研究大量数据供营销实体使用的想法成为更实际的现实，一个更容易使用的术语，”数据科学”已经成为常态。
虽然数据科学的定义涵盖了分析，但我们最好考虑由 Techopedia 定义的数据分析。他们将其描述为：
“[…]用于提高生产力和业务收益的定性和定量技术和流程。提取和分类数据以识别和分析行为数据和模式，并且技术根据组织要求而异。
数据科学与分析作为实用工具
传统上，这些工具用于从现有数据创建新构造。但是，信息技术收集和生成可操作数据的能力早已超过我们使用数据的能力。仅仅分析所有数据就变成了一个增长型行业。
然而，现代数据创建和捕获能力正在将数据科学和分析超越其作为创建新理论的工具的传统效用，并进入直接组织管理的更实际的领域。简单地说，数据科学和分析现在能够用于积极微调和调整营销、业务实践等，使业务流程更加高效。
具有前瞻性的组织正在利用我们将在下面讨论的通用优化方法。它们是实时报告和现有的数据解释。
实时报告
具有显著客户交互功能的企业，无论这些互动发生在现实生活中还是在线，都从实时报告中获益最多（RTR）。RTR 的好处是立即采取行动，使面向公众的商家能够尽快优化销售流程。随着市场逐渐习惯于 RTR 驱动的竞争，您可以期望看到公司优先考虑更好的响应时间。
RTR 使服务代表在与客户交互时能够更全面地了解客户，从而使客户交互报告更有意义。考虑您拨打客户服务热线的次数，但却被搁置，受到无数问题的影响，然后再次被搁置。
这是 RTR 的传统版本。但是，当然，没有什么”实时”的
这使得客户服务更快，对客户来说更少烦人，同时为商家提供了更多的信息。这是一个双赢的局面，每个人都能得到他们想要的。最重要的是，作为客户，您可能会发现，如果相关公司充分利用您的呼叫提供的数据，您下次打电话时可能会更快地获得所需的内容。
这仅仅是个开始。
现有数据解释
实时报告非常适合生成和利用微观规模的交互，这使得它成为公司进行一次性政策更改的绝佳工具。但有些问题需要先发制人的解决方案。换句话说，RTR 是从您在人对人级别上所犯的错误中学习的好方法，但现有数据解释 （EDI） 可以帮助您完全避免这些问题。
EDI 的目的是构建预测模型，帮助组织避免问题客户关系事件，例如，可以避免。
在组织层面，EDI 可以让您重新组织资产，以利用季节性机会。例如，熟悉房地产市场销售周期的人（经济学家荷马·霍伊特在20世纪30年代发现）会欣赏EDI能够做出非常长期的预测，而很少有人能够想象到这一点。今天，大多数房地产专业人士不知道霍伊特的发现，那些重新发现它，并适当地利用它的人，成为大亨。
霍伊特早在数据技术增强商务人士的能力之前就提出了他的房地产周期。想象一下，在这些技术和方法的帮助下，有多少霍伊特式的预测会成为现实。
坦率地说，这种可能性是无限的。
技术驱动市场中的数据驱动型结果
想象一下，你是那个销售点级别的职员。您拥有 RTR 工具（或您的设备），这使您对组织具有无限价值。最重要的是，您还遵循端点 EDI 构造，帮助您避免可能扼杀销售、破坏事件或破坏重要机会的已知症结。
这就是向小型企业主推销这些技术的方式。但是，数据科学和分析的真正力量将在组织层面得到最大体现，从而推动着十年前难以想象的新效率。真正的变化将来自来自大量解释数据的大型管理层决策，从而解开业务流程精简的主要领域，这将彻底改变您开展业务的方式。