Știința datelor și importanța sa în creștere - Un domeniu interdisciplinar, știința datelor se ocupă de procese și sisteme, care sunt utilizate pentru a extrage cunoștințe sau perspective din cantități mari de date.
Datele extrase pot fi structurate sau nestructurate. Știința datelor este o continuare a câmpurilor de analiză a datelor precum extragerea datelor, statisticile, analiza predictivă.
Un domeniu vast, știința datelor folosește o mulțime de teorii și tehnici care fac parte din alte domenii precum știința informației, matematică, statică, chimiometrie și informatică.
Unele dintre metodele utilizate în știința datelor includ modele de probabilitate, învățare automată, prelucrare a semnalelor, exploatare de date, învățare statistică, baze de date, inginerie de date, vizualizare, recunoașterea și învățarea modelului, modelare incertitudine, programare computerizată, printre altele.
Odată cu avansările de atâtea date, multe aspecte ale științei datelor câștigă o importanță imensă, în special date mari.
Știința datelor nu se limitează la date mari, care în sine este un câmp mare, deoarece soluțiile de date mari sunt mai mult concentrate pe organizarea și pre-procesarea datelor, decât pe analiza datelor.
În plus, învățarea automată a îmbunătățit creșterea și importanța științei datelor în ultimii ani.
Care este originea pentru Data Science?
De-a lungul anilor, știința datelor a devenit o parte integrantă a multor industrii precum agricultura, optimizarea marketingului, gestionarea riscurilor, detectarea fraudei, analiza marketingului și politica publică, printre altele.
Prin utilizarea pregătirii datelor, a statisticilor, a modelării predictive și a învățării automate, știința datelor încearcă să rezolve multe probleme din sectoare individuale și economie în general.
Știința datelor subliniază utilizarea metodelor generale fără a-și schimba aplicarea, indiferent de domeniu. Această abordare este diferită de statisticile tradiționale care tind să se concentreze pe furnizarea de soluții specifice anumitor sectoare sau domenii.
Metodele tradiționale depind de furnizarea de sectoare cu soluții adaptate la fiecare problemă, mai degrabă decât să aplice soluția standard.
Astăzi, știința datelor are implicații semnificative în multe domenii, atât în domeniile cercetării academice, cât și în domeniul aplicației, cum ar fi traducerea automată, recunoașterea vorbirii, economia digitală pe de o parte și domenii precum asistența medicală, științele sociale, informatica medicală, pe de altă parte.
Are efect asupra creșterii și dezvoltării mărcii, oferind multă informație despre consumatori și campanii, prin tehnici precum extragerea datelor și analiza datelor.
Istoria științei datelor poate fi urmărită la peste cincizeci de ani în urmă și a fost folosită ca înlocuitor pentru informatică în 1960 de Peter Naur.
În anul 1974, Peter a publicat Studiul în detaliu al metodelor computerizate, unde a folosit termenul de știință a datelor în sondajul său asupra metodelor contemporane de prelucrare a datelor.
Aceste metode au fost apoi utilizate într-o serie de aplicații. Aproape douăzeci și doi de ani mai târziu, în 1996, membrii Federației Internaționale a Societăților de Clasificare s-au întâlnit cu Kobe pentru conferința lor bienală, unde termenul știință a datelor a fost folosit pentru prima dată, în titlul conferinței, denumit Știința datelor, clasificare și conexe metode. În 1997, Jeff Wu, a susținut o conferință inaugurală pe această temă, unde a vorbit despre statisticile fiind o formă de știință a datelor.
Mai târziu în 2001, William S. Cleveland a introdus știința datelor ca disciplină independentă. În articolul său, Știința datelor: un plan de acțiune pentru extinderea domeniilor tehnice de statistică, el a încorporat progrese în calculul cu datele, care a fost publicat în revista internațională statistică din aprilie 2001.
În raportul său, William menționează șase domenii pe care el a considerat că sunt baza științei datelor: acestea includ investigații multidisciplinare, modele și metode pentru date, pedagogie, calcul cu date, teorie și instrumente de evaluare.
În anul următor, în 2002, Consiliul Internațional pentru Știință: Comitetul pentru Date pentru Știință și Tehnologie a început publicarea Data Science Journal, care se concentrează pe aspecte legate de știința datelor, precum descrierea sistemelor de date, publicarea lor pe internet, aplicație și legale probleme.
Foarte curând, în ianuarie 2003, Universitatea Columbia a început, de asemenea, publicarea Journal of Data Science, care a fost o platformă pentru lucrătorii de date pentru a-și împărtăși opiniile și a schimba idei despre utilizarea și avantajele științei datelor.
Un jurnal dedicat aplicării metodelor statistice și cercetării calitative, acest jurnal a fost o platformă care a oferit lucrătorilor de date o voce proprie în domeniul științei datelor.
În 2005, Consiliul Național al Științei a publicat Colecții de date digitale de lungă durată: Permiterea cercetării și educației în secolul XXI.
Acest articol a definit oamenii de știință a datelor ca informaticieni și informaticieni, programatori de baze de date și software, experți disciplinari, curatori și adnotatori experți, bibliotecari extrem de importanți pentru gestionarea cu succes a colectării de date digitale.
Activitatea lor principală este de a efectua anchete și analize creative, astfel încât datele să poată fi utilizate într-un mod corect și eficient, de către organizații din toate sectoarele.
Importanța crescândă a științei datelor a dus la rândul său la creșterea și importanța oamenilor de știință de date. Acești profesioniști în domeniul oamenilor de știință a datelor sunt acum o parte integrantă a mărcilor, întreprinderilor, agențiilor publice și organizațiilor non-profit.
Acești oameni de știință de date lucrează neobosit pentru a da un sens unei cantități mari de date și pentru a descoperi tipare și modele relevante în ele, astfel încât să poată fi utilizate în mod eficient pentru a realiza obiectivele și obiectivele viitoare.
Acest lucru înseamnă că oamenii de știință de date câștigă importanță primordială și înțelegerea datelor într-o manieră adecvată se reflectă și în creșterea salariilor.
Conform unui studiu recent realizat de McKinsey Global Institute, există un deficit de talent analitic și managerial, mai ales că trebuie să înțeleagă cantitatea mare de date disponibile în lume.
Aceasta este una dintre cele mai presante provocări din vremurile actuale. În plus, acest raport estimează că, până în 2018, va fi nevoie de patru până la cinci milioane de analiști de date.
De asemenea, este nevoie de aproape un milion de manageri și analiști care pot ajuta la consumarea rezultatelor datelor mari într-o manieră, care pot ajuta organizațiile să își atingă obiectivele într-o manieră care să utilizeze resursele într-un mod strategic și util.
De ce este atât de importantă știința datelor?
Știința datelor a făcut în ultimii ani un drum foarte lung. Acesta este motivul pentru care sunt parte integrantă a înțelegerii funcționării multor industrii, oricât de complexe și complexe.
Iată zece motive pentru care știința datelor va rămâne întotdeauna o parte integrantă a culturii și economiei lumii globale:
- Știința datelor ajută mărcile să-și înțeleagă clienții într-o manieră mult îmbunătățită și abilitată. Clienții sunt sufletul și baza oricărui brand și au un rol deosebit de jucat în succesul și eșecul lor. Prin utilizarea științei datelor, brandurile se pot conecta cu clienții lor într-un mod personalizat, asigurând astfel o mai bună putere și implicare a mărcii.
- Unul dintre motivele pentru care știința datelor câștigă atât de multă atenție este pentru că permite brandurilor să își comunice povestea într-o manieră atât de captivantă și puternică. Atunci când brandurile și companiile utilizează aceste date într-o manieră cuprinzătoare, pot împărtăși povestea lor cu publicul țintă, creând astfel o mai bună conectare la marcă. La urma urmei, nimic nu se conectează cu consumatorii ca o poveste eficientă și puternică, care poate inculca toate emoțiile umane.
- Big Data este un câmp nou care este în continuă creștere și evoluție. Cu atât de multe instrumente dezvoltate, aproape în mod regulat, datele mari ajută mărcile și organizațiile să rezolve probleme complexe în domeniul IT, resurselor umane și gestionării resurselor într-un mod eficient și strategic. Aceasta înseamnă utilizarea eficientă a resurselor, atât materiale, cât și materiale.
- Unul dintre cele mai importante aspecte ale științei datelor este faptul că rezultatele și rezultatele sale pot fi aplicate aproape în orice sector precum călătoriile, asistența medicală și educația, printre altele. Înțelegerea implicațiilor științei datelor poate face un drum lung în a ajuta sectoarele să analizeze provocările lor și să le abordeze într-un mod eficient.
- Știința datelor este accesibilă aproape tuturor sectoarelor. Există o cantitate mare de date disponibile în lumea de azi și utilizarea lor într-o manieră adecvată poate vinde succesul și eșecul pentru mărci și organizații. Utilizarea corectă a datelor va deține cheia pentru atingerea obiectivelor pentru mărci, în special în perioadele următoare.
Acestea fiind spuse, știința datelor ocupă un rol important și primordial în funcționarea și procesul de creștere al mărcilor. A fi un om de știință de date este, prin urmare, o poziție primordială pentru orice persoană, deoarece au marea sarcină de a gestiona datele și de a oferi soluții pentru problemele sale, atât în cadrul organizației, cât și în afara acesteia.
Astăzi, oamenii de știință de date deschid noi motive în ceea ce privește experimentarea și cercetarea. Aceștia experimentează cu tehnologii de colectare a informațiilor și dezvoltă modele și algoritmi sofisticate, pentru a ajuta brandurile să răspundă la unele dintre cele mai mari provocări cu care se confruntă. Un om de știință de date va îndeplini funcții și roluri majore, unele dintre ele includ următoarele:
- Legați date noi și diferite pentru a oferi produse care îndeplinesc aspirațiile și obiectivele clienților lor țintă
- Utilizați datele domnului pentru a detecta condițiile meteorologice și pentru a reorganiza lanțurile de aprovizionare
- Descoperă fraudele și anomaliile de pe piață
- Avansați viteza cu care seturile de date pot fi accesate și integrate
- Identificați cel mai bun și inovator mod de a utiliza internetul astfel încât mărcile să poată face oportunități de utilizare într-o manieră cuprinzătoare
În timp ce vânzarea cu amănuntul este un domeniu în care știința datelor poate avea implicații uriașe. Luăm, de exemplu, cazul în care generația mai în vârstă își amintește că a avut o interacțiune uimitoare cu magazinul local.
Acest magazin a putut satisface toate nevoile clientului într-o manieră personalizată. Cu timpul, însă, această atenție personalizată s-a pierdut în apariția și creșterea supermarketurilor.
Cu toate acestea, analiza datelor poate ajuta brandurile să creeze această conexiune personală cu clienții lor. Folosind știința datelor, mărcile vor trebui să dezvolte o mai bună și mai profundă înțelegere a modului în care clienții își folosesc produsele.
Acest lucru înseamnă că comercianții cu amănuntul care sunt competitivi vor trebui să înțeleagă mai profund modul în care clienții își folosesc produsele. Eficiența înseamnă că comercianții cu amănuntul vor trebui să corespundă produsului potrivit cu clientul potrivit, în ciuda faptului că ambele obiecte sunt în continuă evoluție.
Care este viitorul științei datelor și al oamenilor de știință de date?
Deci, în timp ce vânzarea cu amănuntul este un câmp tangibil în care efectele științei datelor sunt clar vizibile, știința datelor poate avea implicații de anvergură și în alte domenii. Acestea includ asistența medicală, energia și educația.
Deoarece aceste câmpuri sunt în continuă evoluție, importanța științei datelor crește rapid.
În domeniul asistenței medicale, noile medicamente sunt descoperite în mod constant pe de o parte și este necesar să creăm mai bine îngrijirea pacienților pe de altă parte.
Știința datelor cu utilizarea metodelor și tehnicilor sale poate ajuta sectorul asistenței medicale să găsească soluții care să ajute la îngrijirea și satisfacția pacientului la nivelul următor.
Industria medicală este în continuă evoluție, iar știința datelor îi poate ajuta să creeze îngrijiri mai bune pentru pacienți în toate etapele. Un alt domeniu care poate beneficia cu adevărat de știința datelor este educația.
Deoarece tehnologia precum smartphone-urile și laptopurile devin o parte integrantă a sistemului de învățământ, știința datelor poate ajuta la crearea de oportunități mai bune pentru a ajuta elevii să învețe și să-și îmbunătățească cunoștințele într-o manieră constructivă.
Un alt exemplu al modului în care știința datelor poate ajuta societatea este prin aplicarea și utilizarea acesteia în energie. Sectorul energetic este astăzi în fruntea schimbărilor și transformării radicale. De la petrol la gaze la energie regenerabilă, trebuie să găsim noi modalități inovatoare de utilizare a energiei.
Știința datelor ne poate ajuta să facem față provocărilor creșterii cererii și a viitorului durabil, asigurând în același timp cele mai bune soluții. Acest lucru înseamnă că oamenii de știință de date vor trebui să vină cu o gamă largă de soluții pentru a face față provocărilor din toate sectoarele.
Aceasta nu este o sarcină ușoară și de aceea au nevoie de resurse și sisteme care îi vor ajuta să atingă acest obiectiv. În diferite sectoare și economii, oamenii de știință de date vor trebui să devină gânditori creativi care folosesc instrumente de înaltă performanță pentru a crea soluții care pot fi adoptate pe toate verticalele.
În total, oamenii de știință de date sunt viitorul lumii de astăzi. În curând vor deveni o parte integrantă a organizației și vor ajuta lumea să abordeze provocările majore la nivel mondial, care la rândul lor pot avea impacturi de amploare între țări.
De aceea, nevoia orei este de a dezvolta priceperea și creativitatea oamenilor de știință de date din întreaga lume, astfel încât aceștia să îi ajute pe oameni să experimenteze viața, produsele și serviciile într-o manieră complet nouă.