Veda o dátach a jej rastúci význam - Interdisciplinárne pole, veda o dátach sa zaoberá procesmi a systémami, ktoré sa používajú na získavanie poznatkov alebo poznatkov z veľkého množstva údajov.
Extrahované údaje môžu byť štruktúrované alebo neštruktúrované. Veda o údajoch je pokračovaním oblastí analýzy údajov, ako je získavanie údajov, štatistika, prediktívna analýza.
V rozsiahlom odbore veda o údajoch využíva veľa teórií a techník, ktoré sú súčasťou iných odborov, ako je informačná veda, matematika, statika, chemometrika a informatika.
Niektoré z metód používaných vo vede údajov zahŕňajú pravdepodobnostné modely, strojové učenie, spracovanie signálu, získavanie údajov, štatistické učenie, databázu, dátové inžinierstvo, vizualizáciu, rozpoznávanie a učenie vzorov, modelovanie neurčitosti, počítačové programovanie.
S pribúdajúcimi množstvami údajov získavajú mnohé aspekty vedy o údajoch obrovský význam, najmä veľké údaje.
Veda o údajoch sa neobmedzuje iba na veľké údaje, čo samo osebe predstavuje veľkú oblasť, pretože veľké dátové riešenia sa viac zameriavajú na organizovanie a predspracovanie údajov než na ich analýzu.
Strojové vzdelávanie okrem toho v posledných rokoch zvýšilo rast a význam vedy o údajoch.
Aký je pôvod pre Data Science?
V priebehu rokov sa veda o údajoch stala medzi inými neoddeliteľnou súčasťou mnohých odvetví, ako je poľnohospodárstvo, marketingová optimalizácia, riadenie rizika, detekcia podvodov, marketingová analýza a verejná politika.
Pomocou prípravy údajov, štatistík, prediktívneho modelovania a strojového učenia sa veda údajov snaží vyriešiť mnohé problémy v rámci jednotlivých sektorov a hospodárstva ako celku.
Dáta veda zdôrazňuje použitie všeobecných metód bez zmeny jeho aplikácie, bez ohľadu na doménu. Tento prístup sa líši od tradičnej štatistiky a zameriava sa na poskytovanie riešení, ktoré sú špecifické pre konkrétne odvetvia alebo oblasti.
Tradičné metódy závisia od poskytnutia riešení, ktoré sú prispôsobené každému problému, skôr ako od uplatnenia štandardného riešenia.
V súčasnosti má veda údajov ďalekosiahle dôsledky v mnohých oblastiach, akademických aj aplikovaných výskumných oblastiach, ako sú strojový preklad, rozpoznávanie reči, digitálna ekonomika na jednej strane a oblasti ako zdravotníctvo, sociálna veda, lekárska informatika na strane druhej.
Ovplyvňuje rast a rozvoj značky tým, že poskytuje veľké množstvo informácií o spotrebiteľoch a kampaniach prostredníctvom techník, ako je získavanie údajov a analýza údajov.
História dátovej vedy sa dá vysledovať až o päťdesiat rokov dozadu a v roku 1960 ju Peter Naur použil ako náhrada za informatiku.
V roku 1974 Peter publikoval Stručný prehľad počítačových metód, kde vo svojom výskume súčasných metód spracovania údajov použil pojem veda o údajoch.
Tieto metódy sa potom použili v mnohých aplikáciách. O takmer dvadsaťdva rokov neskôr v roku 1996 sa členovia Medzinárodnej federácie klasifikačných spoločností stretli s Kobe na svojej dvojročnej konferencii, kde sa pojem veda o údajoch použil prvýkrát, v názve konferencie, ktorá sa volala Data Science, klasifikácia a súvisiace metódy. CF Jeff Wu v roku 1997 uviedol úvodnú prednášku na tému, kde hovoril o štatistike ako o forme dátovej vedy.
Neskôr v roku 2001 predstavil William S. Cleveland vedu o údajoch ako samostatnú disciplínu. Vo svojom článku Data Science: Akčný plán pre rozšírenie technických oblastí štatistiky začlenil pokroky v oblasti výpočtovej techniky s údajmi, ktoré boli uverejnené v Medzinárodnom štatistickom prehľade v apríli 2001.
William vo svojej správe spomína šesť oblastí, o ktorých si myslel, že tvoria základ dátovej vedy: medzi ne patria multidisciplinárne vyšetrovania, modely a metódy pre údaje, pedagogika, výpočtová technika s údajmi, teória a hodnotenie nástrojov.
V nasledujúcom roku v roku 2002 Medzinárodná rada pre vedu: Výbor pre údaje pre vedu a techniku začala publikáciu časopisu Data Science Journal, ktorý sa zameriava na otázky súvisiace s vedou o údajoch, ako je opis dátových systémov, ich uverejňovanie na internete, uplatňovanie a právne predpisy. záležitosti.
Veľmi skoro, v januári 2003, Columbia University tiež začala vydávanie časopisu Journal of Data Science, ktorý bol platformou pre pracovníkov s údajmi, aby sa podelili o svoje názory a vymieňali si názory na využitie a prínosy dátovej vedy.
Časopis, ktorý sa venoval aplikácii štatistických metód a kvalitatívneho výskumu, bol platformou, ktorá pracovníkom s údajmi poskytla vlastný hlas v oblasti dátovej vedy.
V roku 2005 Národná vedecká rada uverejnila zbierky digitálnych údajov s dlhou životnosťou: Umožnenie výskumu a vzdelávania v 21. storočí.
Tento článok definuje vedcov údajov ako vedcov v oblasti informácií a počítačov, databázových a softvérových programátorov, disciplinárnych odborníkov, kurátorov a odborných anotátorov, knihovníkov, ktorí sú nesmierne dôležití pre úspešné riadenie digitálneho zberu údajov.
Ich primárnou činnosťou je uskutočňovanie kreatívneho zisťovania a analýzy, aby organizácie mohli využívať správne a efektívne údaje vo všetkých odvetviach.
Rastúci význam vedy o údajoch zase vedie k rastu a dôležitosti vedcov údajov. Títo odborníci na vedecké údaje sú dnes neoddeliteľnou súčasťou značiek, firiem, verejných agentúr a neziskových organizácií.
Títo vedci údajov neúnavne pracujú na tom, aby pochopili veľké množstvo údajov a objavili v nich relevantné vzory a vzory, aby sa mohli efektívne využiť na realizáciu budúcich cieľov a cieľov.
To znamená, že vedci údajov získavajú prvoradý význam a správne pochopenie údajov sa odráža aj v ich rastúcich mzdách.
Podľa nedávnej štúdie spoločnosti McKinsey Global Institute existuje nedostatok analytických a manažérskych talentov, najmä preto, že potrebujú pochopiť veľké množstvo údajov dostupných na svete.
Toto je jedna z najnaliehavejších výziev v súčasnosti. V tejto správe sa ďalej odhaduje, že do roku 2018 bude existovať požiadavka štyroch až piatich miliónov analytikov údajov.
Existuje tiež potreba takmer jedného milióna manažérov a analytikov, ktorí môžu pomôcť pri spotrebovaní výsledkov veľkých údajov spôsobom, ktorý môže pomôcť organizáciám dosiahnuť ich ciele spôsobom, ktorý využíva zdroje strategickým a užitočným spôsobom.
Prečo je veda údajov taká dôležitá?
Veda o údajoch za posledných pár rokov prešla naozaj dlhou cestou. Preto sú neoddeliteľnou súčasťou pochopenia fungovania mnohých priemyselných odvetví, hoci zložitých a zložitých.
Tu je desať dôvodov, prečo veda o údajoch zostane vždy neoddeliteľnou súčasťou kultúry a hospodárstva globálneho sveta:
- Dáta veda pomáha značkám pochopiť svojich zákazníkov oveľa lepšie a splnomocneným spôsobom. Zákazníci sú dušou a základňou akejkoľvek značky a zohrávajú významnú úlohu pri ich úspechu a neúspechu. S využitím dátovej vedy sa môžu značky spojiť so svojimi zákazníkmi personalizovaným spôsobom, čím sa zabezpečí lepšia sila a zapojenie značky.
- Jedným z dôvodov, prečo veda o údajoch získava toľko pozornosti, je to, že umožňuje značkám komunikovať svoj príbeh takým pútavým a silným spôsobom. Keď značky a spoločnosti tieto údaje využívajú komplexným spôsobom, môžu zdieľať svoj príbeh so svojím cieľovým publikom, čím sa vytvára lepšie spojenie so značkou. Koniec koncov, nič nesúvisí so spotrebiteľmi ako efektívny a silný príbeh, ktorý môže vniesť všetky ľudské emócie.
- Big Data je nové pole, ktoré neustále rastie a vyvíja sa. Pri vývoji toľkých nástrojov, takmer pravidelne, veľké údaje pomáhajú značkám a organizáciám účinne a strategicky riešiť zložité problémy v oblasti IT, ľudských zdrojov a riadenia zdrojov. To znamená efektívne využívanie zdrojov, materiálnych aj nemateriálnych.
- Jedným z najdôležitejších aspektov vedy o údajoch je to, že jej zistenia a výsledky je možné aplikovať okrem iného na takmer akýkoľvek sektor, ako je cestovanie, zdravotníctvo a vzdelávanie. Pochopenie dôsledkov vedy o údajoch môže pomôcť odvetviam analyzovať ich problémy a účinne ich riešiť.
- Veda o údajoch je prístupná takmer vo všetkých odvetviach. Dnes je na svete k dispozícii veľké množstvo údajov a ich správne použitie môže znamenať úspech a neúspech pre značky a organizácie. Správne využívanie údajov bude kľúčom k dosiahnutiu cieľov pre značky, najmä v nadchádzajúcich obdobiach.
Ako už bolo povedané, veda o údajoch preberá významnú úlohu vo fungovaní a raste značiek. Byť vedcom údajov je preto pre každú osobu vynikajúcim postavením, pretože má veľkú úlohu spravovať údaje a poskytovať riešenia svojich problémov v rámci organizácie aj mimo nej.
Vedci údajov dnes otvárajú nové dôvody v oblasti experimentovania a výskumu. Experimentujú s technológiami zhromažďovania spravodajských informácií a vyvíjajú sofistikované modely a algoritmy, aby pomohli značkám odpovedať na niektoré z najväčších problémov, ktorým čelia. Vedec údajov bude vykonávať hlavné funkcie a úlohy, medzi ktoré patria:
- Prepojte nové a rôzne údaje a ponúknite produkty, ktoré spĺňajú ašpirácie a ciele svojich cieľových zákazníkov
- Použite niekoľko údajov na zistenie poveternostných podmienok a presmerovanie dodávateľských reťazcov
- Odhaľte podvody a anomálie na trhu
- Posúvajte rýchlosť, akou je možné pristupovať k súborom údajov a integrovať ich
- Identifikujte najlepší a inovatívny spôsob používania internetu, aby značky mohli komplexne využívať príležitosti
Maloobchod je jednou z oblastí, v ktorej môže mať veda o údajoch obrovské dôsledky. Zoberme si napríklad prípad, keď si staršia generácia vybaví úžasnú interakciu s miestnym obchodníkom.
Tento obchodník bol schopný osobne uspokojiť všetky potreby zákazníka. Časom sa však táto personalizovaná pozornosť stratila pri vzniku a raste supermarketov.
Analytika údajov však môže pomôcť značkám vytvoriť toto osobné spojenie so svojimi zákazníkmi. Na základe dátovej vedy si značky budú musieť vybudovať lepšie a hlbšie pochopenie toho, ako zákazníci používajú svoje produkty.
To znamená, že maloobchodníci, ktorí sú konkurencieschopní, si budú musieť hlbšie porozumieť tomu, ako zákazníci používajú svoje výrobky. Efektívnosť znamená, že maloobchodníci sa budú musieť prispôsobiť tomu správnemu produktu so správnym zákazníkom, a to napriek skutočnosti, že oba tieto objekty sa neustále vyvíjajú.
Aká je budúcnosť údajov a vedcov údajov?
Maloobchod je teda hmatateľnou oblasťou, v ktorej sú účinky vedy o údajoch jasne viditeľné, ale veda o údajoch môže mať ďalekosiahle dôsledky aj v iných oblastiach. Patria sem zdravotná starostlivosť, energetika a vzdelávanie.
Pretože sa tieto oblasti neustále vyvíjajú, rýchlo rastie aj význam dátovej vedy.
V oblasti zdravotnej starostlivosti sa stále objavujú nové lieky na jednej strane a na druhej strane je potrebné vytvoriť lepšiu starostlivosť o pacientov.
Veda o údajoch s využitím metód a techník môže pomôcť sektoru zdravotníctva nájsť riešenia, ktoré pomôžu postarať sa o starostlivosť a spokojnosť pacientov na ďalšiu úroveň.
Zdravotníctvo sa neustále vyvíja a veda o údajoch im môže pomôcť vytvoriť lepšiu starostlivosť o pacientov vo všetkých fázach. Ďalšou oblasťou, ktorá môže mať z vedeckých poznatkov skutočný úžitok, je vzdelávanie.
Vďaka tomu, že sa technológie ako smartfóny a notebooky stanú neoddeliteľnou súčasťou vzdelávacieho systému, môže veda o údajoch pomôcť vytvoriť lepšie príležitosti, ktoré pomôžu študentom konštruktívnym spôsobom sa učiť a rozširovať svoje znalosti.
Ďalším príkladom toho, ako môže veda o údajoch pomôcť spoločnosti, je jej aplikácia a využitie v energetike. Energetický sektor je dnes na pokraji radikálnych zmien a transformácie. Od ropy po plyn k obnoviteľnej energii musíme nájsť nové a inovatívne spôsoby využívania energie.
Veda o údajoch nám môže pomôcť čeliť výzvam rastúceho dopytu a udržateľnej budúcnosti pri zabezpečení najlepších riešení. To znamená, že vedci údajov budú musieť prísť so širokou škálou riešení, aby dokázali čeliť výzvam vo všetkých odvetviach.
Nie je to ľahká úloha, a preto potrebujú zdroje a systémy, ktoré im pomôžu dosiahnuť tento cieľ. V rámci sektorov a ekonomík sa budú musieť vedci údajov stať tvorivými mysliteľmi, ktorí používajú špičkové nástroje na vytváranie riešení, ktoré je možné prijať vo všetkých odvetviach.
Celkovo vzaté, vedci údajov sú budúcnosťou dnešného sveta. Čoskoro sa stanú neoddeliteľnou súčasťou organizácie a pomôžu svetu riešiť hlavné globálne výzvy, ktoré môžu mať ďalekosiahle následky vo všetkých krajinách.
To je dôvod, prečo je potrebné túto hodinu rozvíjať zručnosti a tvorivosť vedcov v oblasti údajov z celého sveta, aby mohli ľuďom pomôcť zažiť život, výrobky a služby úplne novým spôsobom.