Office Data

直接金融投资（资本、劳动力）

技术、基础设施、人才、数据、持续维护

挑战

获得立竿见影的效益

量化无形效益，延迟投资回报率

优点示例

增加收入，节省成本

运营效率、改进决策、降低风险

数据科学计划的净收益包括项目产生的总可衡 工程师数据 量价值或财务回报。这可以通过多种方式体现出来，例如节省成本、增加收入、提高运营效率、改进决策、缓解风险或其他可衡量的收益。

就成本而言，数据科学计划的投资通常包括技术和基础设施、人才和员工、数据采集和准备、模型开发和部署以及持续维护和运营的支出。

数据科学投资回报率公式

数据科学项目的投资回报率取决于其总成本和净收益。

通过理解和应用这个公式，您将能够更好地评估数据科学项目的成功，并对未来的投资做出更明智的决策。

为什么衡量数据科学的投资回报率很重要？
寻求提高数据驱动能力的价值和有效性的组织发现评估其数据科学项目的投资回报率非常重要。原因如下：

证明数据科学项目投资的合理性
数据科学项目通常涉及对合格人员、尖端工具和必要基础设施的大量前期投资。

进行全面的投资回报率评估提供了一种切实、可衡量的方法来显示此类企业的预期商业利益和货币收益，从而更容易获得融资和资源。

提供这一理由对于获得高级管理层的批准并保持对数据科学计划的持续支持非常重要。

使数据科学计划与业务目标保持一致
当组织评估其数据科学项目的投资回报率时，他们可以获得宝贵的见解，了解哪些项目与其业务目标和优先级相符。

这种同步确保数据科学工作将集中于取得有意义的成果并支持公司的整体繁荣。

使用 ROI 指标，您可以就要采用哪些数据科学应用程序以及如何有效地分配资源做出明智的决策。

确定成功的项目和需要改进的领域
评估数据科学项目的投资回报 (ROI) 有助于公司确定最有效的举措及其成就的关键驱动因素。这些数据可用于复制和扩展成功的策略，并查明改进和简化的机会。