Nauka o danych jest interdyscyplinarną dziedziną dotyczącą naukowych metod, procesów i systemów służących do wydobywania wiedzy lub spostrzeżeń z danych w różnych formach, ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych, podobnie jak eksploracja danych.

Zrobiło się za bardzo naukowo? Niekoniecznie 🙂 Harvard Business Review stwierdził, że Data Scientist to najseksowniejsza praca XXI wieku! 

Nauka o danych zawiera w sobie pewne umiejętności programistyczne, pewną gotowość statystyczną, niektóre techniki wizualizacji i, co niemniej ważne, wiele zmysłów biznesowych. Zmysł biznesowy, na którym szczególnie zależy firmom, to umiejętność i chęć, a czasem chęć, do przełożenia wszelkich pytań biznesowych na pytania, na które można odpowiedzieć, korzystając z dostępnych obecnie lub w przyszłości dostępnych danych. W rzeczywistości wymaga specjalnego sposobu łączenia wszystkich kropek w losowym świecie pełnym danych, z których większość może nie być od razu przydatna, aby stworzyć “działającego” naukowca od danych.

Analityk danych, w dużym uproszczeniu to osoba, która łączy punkty między światem biznesu a światem danych. Podobnie, nauka o danych jest sztuką, której naukowiec od danych używa, aby to osiągnąć. 

żródło: towardsdatascience.com

Przyszłość sztucznej inteligencji

Wraz z wkroczeniem świata w erę Big Data rosła również potrzeba ich przechowywania. Było to głównym wyzwaniem i zmartwieniem branż przedsiębiorstw do 2010 roku. Główny nacisk położono na zbudowanie ram i rozwiązań do przechowywania danych. Teraz, gdy Hadoop i inne platformy pomyślnie rozwiązały problem pamięci masowej, uwaga została przeniesiona na przetwarzanie tych danych. Nauka o danych jest tutaj sekretnym kluczem. Wszystkie pomysły, które widzisz w hollywoodzkich filmach science fiction, mogą faktycznie przekształcić się w rzeczywistość dzięki nauce o danych. Data Science to przyszłość sztucznej inteligencji. Dlatego bardzo ważne jest, aby zrozumieć, czym jest nauka o danych i jak definiować ją w obecnym świecie.

źródło: edureka.co

Jak widać na powyższym obrazku, analityk danych zwykle wyjaśnia, co się dzieje, przetwarzając historię danych. Z drugiej strony Data Scientist nie tylko przeprowadza analizę eksploracyjną, aby uzyskać z niej spostrzeżenia, ale także wykorzystuje różne zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, aby zidentyfikować wystąpienie określonego zdarzenia w przyszłości. Data Scientist spojrzy na dane z wielu punktów widzenia, czasami z kątów nieznanych wcześniej.

Tak więc nauka o danych jest wykorzystywana przede wszystkim do podejmowania decyzji i prognoz z wykorzystaniem predykcyjnej analizy przyczynowej, analizy preskryptywnej (predykcja plus nauka o decyzjach) oraz uczenia maszynowego.

Dlaczego to jest potrzebne?

Tradycyjnie dane, które mieliśmy, były w większości ustrukturyzowane i niewielkie, można było analizować za pomocą prostych narzędzi BI. W przeciwieństwie do danych w tradycyjnych systemach, które były w większości ustrukturyzowane, obecnie większość danych jest nieustrukturyzowana lub częściowo ustrukturyzowana. Badania mówią, że do 2020 r. Ponad 80% danych będzie nieuporządkowanych.

Dane te są generowane z różnych źródeł, takich jak dzienniki finansowe, pliki tekstowe, formularze multimedialne, czujniki i instrumenty. Proste narzędzia Business Inteligence nie są w stanie przetworzyć tak ogromnej ilości i różnorodności danych. Dlatego potrzebujemy bardziej złożonych i zaawansowanych narzędzi analitycznych i algorytmów do przetwarzania, analizowania i wyciągania z nich znaczących spostrzeżeń. 

Data Science czy Business Intelligence?

Często nauka o danych jest mylona z BI, jednak to nie to samo.

Business Intelligence (BI) zasadniczo analizuje poprzednie dane, aby znaleźć późniejszą wiedzę i wgląd w opis trendów biznesowych. Tutaj BI umożliwia pobieranie danych ze źródeł zewnętrznych i wewnętrznych, przygotowywanie ich, uruchamianie zapytań i tworzenie pulpitów nawigacyjnych, aby odpowiedzieć na pytania, takie jak kwartalna analiza przychodów lub problemy biznesowe. BI może ocenić wpływ pewnych wydarzeń w najbliższej przyszłości. Nauka o danych to podejście bardziej perspektywiczne, odkrywcze, skupiające się na analizie przeszłych lub bieżących danych i przewidywaniu przyszłych wyników w celu podejmowania świadomych decyzji. Odpowiada na otwarte pytania o to, „co” i „jak” zachodzą wydarzenia.

Częstym błędem popełnianym w projektach Data Science jest pośpieszne zbieranie i analiza danych bez zrozumienia wymagań, a nawet właściwego ujęcia problemu biznesowego. Dlatego bardzo ważne jest, aby śledzić wszystkie etapy w całym cyklu życia Data Science, aby zapewnić sprawne funkcjonowanie projektu.

źródło: sudeep.co

Podsumowanie & wnioski

Data Scientist to niezwykle ważna i wymagająca dziedzina, która może mieć znaczący wpływ na zdolność firmy do osiągania jej celów, niezależnie od tego, czy są one finansowe, operacyjne, strategiczne itd. Organizacje XXI wieku gromadzą mnóstwo danych, a one mogą być wykorzystywane do podejmowania krytycznych decyzji biznesowych i wprowadzania znaczących zmian biznesowych. Może być również używany do optymalizacji sukcesu klienta i późniejszego akwizycji, utrzymania i wzrostu.

Jak wspomniano, naukowcy zajmujący się danymi mogą mieć duży pozytywny wpływ na sukces firmy, a czasami nieumyślnie spowodować straty finansowe, co jest jednym z wielu powodów, dla których zatrudnienie analityka danych ma kluczowe znaczenie.

📣📣 Trwa emisja akcji Tech Hire S.A., właściciela platformy IT-Leaders. Dołącz i zostań akcjonariuszem. Sprawdź: www.emisja-itleaders.pl