Data Science 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 do przełożenia wszelkich pytań biznesowych na pytania, odpowiedzieć na które można korzystając z dostępnych obecnie lub w przyszłości danych. W rzeczywistości, aby stworzyć działający model, wymagany jest specjalny sposób łączenia wszystkich kropek w losowym świecie pełnym danych, z których większość może nie być od razu przydatna.
Analityk danych to osoba, która łączy punkty między światem biznesu a światem danych. Nauka o danych więc jest sztuką, której naukowiec używa, aby osiągnąć ten cel.
Przyszłość sztucznej inteligencji
Wraz z wkroczeniem świata w erę Big Data rosła również potrzeba przechowywania tych danych. 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.
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 patrzy 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 Data Science 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.
Podsumowanie
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.
Oryginalny wpis pojawił się na naszym blogu w kwietniu 2021 r.
IT-Leaders.pl to pierwsza w Polsce platforma łącząca Specjalistów IT bezpośrednio z pracodawcami. Anonimowy, techniczny profil i konkretnie określone oczekiwania finansowe to tylko niektóre z cech wyróżniających platformę. Zarejestruj się i zobacz jak Cię widzi pracodawca.