Duncan Bain dẫn dắt một đội ngũ gồm 15 nhà khoa học dữ liệu trong mảng bán lẻ năng lượng tại Vương quốc Anh của Scottish Power. Mảng bán lẻ năng lượng tại Anh rất phức tạp và cạnh tranh khốc liệt, và đội ngũ khoa học dữ liệu phải tạo ra những hiểu biết cần thiết để định hướng quyết định kinh doanh, giúp Scottish Power giữ vững vị thế.
Bốn năm trước, Scottish Power đã tập trung hóa đội ngũ dữ liệu để có thể phản ứng nhanh hơn với các thách thức kinh doanh bằng cách quy tụ nhiều chuyên môn: khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, báo cáo, cùng hiểu biết khách hàng và nghiên cứu thị trường.
Các thách thức khoa học dữ liệu trong mảng bán lẻ năng lượng tại Anh
Đội ngũ khoa học dữ liệu hỗ trợ phần còn lại của tổ chức bán lẻ—bao gồm bán hàng, dịch vụ, marketing, và các sản phẩm bổ sung như bảo hiểm nồi hơi—nơi họ triển khai các mô hình cho mọi thứ từ rời bỏ dịch vụ đến tạo khách hàng tiềm năng và quy kết nguyên nhân gốc rễ.
Một sáng kiến họ đang tập trung là mức độ sẵn sàng về tổ chức khoa học dữ liệu cho chương trình đồng hồ đo thông minh tại Anh. Chính phủ Anh đã áp dụng IoT và yêu cầu lắp đặt đồng hồ đo thông minh tại mọi hộ gia đình và doanh nghiệp nhỏ vào cuối năm 2020, và các công ty bán lẻ, chứ không phải nhà vận hành mạng lưới, chịu trách nhiệm triển khai. Người tiêu dùng có thể yêu cầu đồng hồ đo thông minh miễn phí, nhưng các công ty bán lẻ năng lượng phải thuyết phục họ chọn mình thay vì đối thủ.
“Chúng tôi có khoảng 80 đối thủ trực tiếp với đủ quy mô và tất cả đều bán cùng một loại hàng hóa cốt lõi. Vì vậy, về thách thức kinh doanh, chúng tôi giống các nhà cung cấp viễn thông di động hoặc một ngân hàng bán lẻ hơn.”
Có một số thách thức khoa học dữ liệu đối với chương trình đồng hồ đo thông minh:
- Tối ưu hóa lộ trình: Đội ngũ khoa học dữ liệu hỗ trợ xác định phương án triển khai hiệu quả cho các kỹ sư và thợ lắp đặt đồng hồ đo thông minh theo hợp đồng, vốn phân bổ theo khu vực địa lý.
- Ràng buộc kỹ thuật: Vị trí địa lý và cấu trúc vật lý của bất động sản ảnh hưởng đến việc đồng hồ đo thông minh có thể lắp đặt và vận hành như mong đợi hay không.
- Phân khúc marketing: Đội ngũ khoa học dữ liệu phối hợp với đội marketing để phân khúc chiến dịch nhằm tối đa hóa hiệu quả.
- Quản lý lắp đặt: Hạn chót chương trình đồng hồ đo thông minh năm 2020 đang đến gần, và Scottish Power có thể bị phạt nếu không đạt tỷ lệ lắp đặt mục tiêu vào cuối năm.
Thách thức trong việc nâng cao kỹ năng cho một đội ngũ đa dạng
Đội ngũ khoa học dữ liệu bao gồm các cá nhân có mức độ kinh nghiệm và kỹ năng kỹ thuật khác nhau. Nhân sự đến từ những lĩnh vực đa dạng như thiên văn học và vật lý lượng tử.
“Một điều chúng tôi luôn ý thức là không muốn biến nơi đây thành một buồng dội âm. Bất đồng là điều tốt vì đó là cách chúng ta thúc đẩy mọi thứ tiến lên.”
Scottish Power chủ đích tuyển dụng đa dạng vì họ coi trọng các quan điểm khác nhau nhằm thúc đẩy đổi mới. Nhưng họ đối mặt với thách thức nhanh chóng nâng tầm kỹ năng cho nhân viên mới và thiết lập một nền tảng kỹ năng vững chắc trên toàn đội ngũ đang phát triển.
DataCamp là giải pháp đào tạo linh hoạt và có khả năng mở rộng
Vì ngành bán lẻ năng lượng tại Anh cạnh tranh gay gắt, đội ngũ khoa học dữ liệu không có nhiều thời gian rảnh do họ liên tục xây dựng mô hình để tạo ra hiểu biết phục vụ kinh doanh. Họ chỉ có thể đầu tư vào việc học liên tục khi đang chờ các bản build hoàn tất giữa các sprint. DataCamp cho phép từng thành viên học vào thời điểm thuận tiện với họ.
“Nhịp độ thay đổi rất nhanh và tốc độ phát triển cũng rất nhanh, nên thật khó để dành ra một khoảng thời gian cố định cho việc đào tạo. Lợi ích then chốt là tính linh hoạt. Đó là trao cho họ khả năng tự phát triển trong chuyên môn và cuối cùng là gia tăng giá trị của chính họ.”
Duncan đo lường thành công của đội dựa trên năng suất, phản hồi và mức tiến bộ cá nhân. Giờ đây khi đội đã mở rộng, anh dự định tạo các lộ trình học tùy chỉnh trên DataCamp để hỗ trợ hội nhập cho thành viên mới.
Đội của anh đánh giá DataCamp cực kỳ hữu ích trong việc xây dựng các kỹ năng cốt lõi về khoa học dữ liệu. Họ đặc biệt tìm thấy giá trị ở các khóa học Python, nơi họ đang đạt được nền tảng vững vàng về các kỹ thuật học máy và mạng nơ-ron.
“DataCamp đang giúp đội của tôi chuyển một số kỹ năng về SQL, SAS và R sang Python và những gì chúng tôi đang xây dựng trên nền tảng đám mây.”
Duncan có kế hoạch sớm giới thiệu DataCamp cho đội kỹ thuật dữ liệu. Họ đang đi trên hành trình tương tự như đội khoa học dữ liệu, vì nhiều người trong số họ xuất thân từ nền tảng kho dữ liệu truyền thống và cần xây dựng kỹ năng, kinh nghiệm với các công nghệ mới hơn như Python.
Nếu bạn cũng quan tâm đến một giải pháp đào tạo linh hoạt và có khả năng mở rộng cho đội khoa học dữ liệu hoặc phân tích của mình, hãy tìm hiểu thêm tại datacamp.com/business. Nhấp vào đây để lên lịch bản demo nền tảng của chúng tôi.
Duncan Bain dẫn dắt một đội ngũ gồm 15 nhà khoa học dữ liệu trong mảng bán lẻ năng lượng tại Vương quốc Anh của Scottish Power. Mảng bán lẻ năng lượng tại Anh rất phức tạp và cạnh tranh khốc liệt, và đội ngũ khoa học dữ liệu phải tạo ra những hiểu biết cần thiết để định hướng quyết định kinh doanh, giúp Scottish Power giữ vững vị thế.
Bốn năm trước, Scottish Power đã tập trung hóa đội ngũ dữ liệu để có thể phản ứng nhanh hơn với các thách thức kinh doanh bằng cách quy tụ nhiều chuyên môn: khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, báo cáo, cùng hiểu biết khách hàng và nghiên cứu thị trường.
Các thách thức khoa học dữ liệu trong mảng bán lẻ năng lượng tại Anh
Đội ngũ khoa học dữ liệu hỗ trợ phần còn lại của tổ chức bán lẻ—bao gồm bán hàng, dịch vụ, marketing, và các sản phẩm bổ sung như bảo hiểm nồi hơi—nơi họ triển khai các mô hình cho mọi thứ từ rời bỏ dịch vụ đến tạo khách hàng tiềm năng và quy kết nguyên nhân gốc rễ.
Một sáng kiến họ đang tập trung là mức độ sẵn sàng về tổ chức khoa học dữ liệu cho chương trình đồng hồ đo thông minh tại Anh. Chính phủ Anh đã áp dụng IoT và yêu cầu lắp đặt đồng hồ đo thông minh tại mọi hộ gia đình và doanh nghiệp nhỏ vào cuối năm 2020, và các công ty bán lẻ, chứ không phải nhà vận hành mạng lưới, chịu trách nhiệm triển khai. Người tiêu dùng có thể yêu cầu đồng hồ đo thông minh miễn phí, nhưng các công ty bán lẻ năng lượng phải thuyết phục họ chọn mình thay vì đối thủ.
Có một số thách thức khoa học dữ liệu đối với chương trình đồng hồ đo thông minh:
Thách thức trong việc nâng cao kỹ năng cho một đội ngũ đa dạng
Đội ngũ khoa học dữ liệu bao gồm các cá nhân có mức độ kinh nghiệm và kỹ năng kỹ thuật khác nhau. Nhân sự đến từ những lĩnh vực đa dạng như thiên văn học và vật lý lượng tử.Scottish Power chủ đích tuyển dụng đa dạng vì họ coi trọng các quan điểm khác nhau nhằm thúc đẩy đổi mới. Nhưng họ đối mặt với thách thức nhanh chóng nâng tầm kỹ năng cho nhân viên mới và thiết lập một nền tảng kỹ năng vững chắc trên toàn đội ngũ đang phát triển.
DataCamp là giải pháp đào tạo linh hoạt và có khả năng mở rộng
Vì ngành bán lẻ năng lượng tại Anh cạnh tranh gay gắt, đội ngũ khoa học dữ liệu không có nhiều thời gian rảnh do họ liên tục xây dựng mô hình để tạo ra hiểu biết phục vụ kinh doanh. Họ chỉ có thể đầu tư vào việc học liên tục khi đang chờ các bản build hoàn tất giữa các sprint. DataCamp cho phép từng thành viên học vào thời điểm thuận tiện với họ.
Duncan đo lường thành công của đội dựa trên năng suất, phản hồi và mức tiến bộ cá nhân. Giờ đây khi đội đã mở rộng, anh dự định tạo các lộ trình học tùy chỉnh trên DataCamp để hỗ trợ hội nhập cho thành viên mới.
Đội của anh đánh giá DataCamp cực kỳ hữu ích trong việc xây dựng các kỹ năng cốt lõi về khoa học dữ liệu. Họ đặc biệt tìm thấy giá trị ở các khóa học Python, nơi họ đang đạt được nền tảng vững vàng về các kỹ thuật học máy và mạng nơ-ron.
Duncan có kế hoạch sớm giới thiệu DataCamp cho đội kỹ thuật dữ liệu. Họ đang đi trên hành trình tương tự như đội khoa học dữ liệu, vì nhiều người trong số họ xuất thân từ nền tảng kho dữ liệu truyền thống và cần xây dựng kỹ năng, kinh nghiệm với các công nghệ mới hơn như Python.
Nếu bạn cũng quan tâm đến một giải pháp đào tạo linh hoạt và có khả năng mở rộng cho đội khoa học dữ liệu hoặc phân tích của mình, hãy tìm hiểu thêm tại datacamp.com/business. Nhấp vào đây để lên lịch bản demo nền tảng của chúng tôi.