Věda o datech a její rostoucí význam - Interdisciplinární pole, věda o datech se zabývá procesy a systémy, které se používají k získání znalostí nebo poznatků z velkého množství dat.
Extrahovaná data mohou být strukturovaná nebo nestrukturovaná. Věda o údajích je pokračováním oblastí analýzy dat, jako je dolování dat, statistika, prediktivní analýza.
Rozsáhlá oblast, věda o údajích používá mnoho teorií a technik, které jsou součástí jiných oborů, jako je informační věda, matematika, statika, chemometrie a informatika.
Některé z metod používaných ve vědě o datech zahrnují pravděpodobnostní modely, strojové učení, zpracování signálů, dolování dat, statistické učení, databáze, datové inženýrství, vizualizace, rozpoznávání a učení vzorů, modelování nejistoty, počítačové programování mimo jiné.
S pokrokem tolika dat získává mnoho aspektů vědy o věcech obrovský význam, zejména velkých dat.
Věda o datech se neomezuje pouze na velká data, což samo o sobě je velkým oborem, protože velká datová řešení se více zaměřují na organizaci a předzpracování dat než na jejich analýzu.
Strojové učení navíc v posledních několika letech posílilo růst a význam datové vědy.
Jaký je původ pro Data Science?
V průběhu let se věda o údajích stala mimo jiné nedílnou součástí mnoha průmyslových odvětví, jako je zemědělství, optimalizace marketingu, řízení rizik, detekce podvodů, marketingová analýza a veřejná politika.
S využitím přípravy dat, statistik, prediktivního modelování a strojového učení se věda o údajích snaží vyřešit mnoho problémů v rámci jednotlivých sektorů a ekonomiky obecně.
Datová věda zdůrazňuje použití obecných metod beze změny jejich aplikace, bez ohledu na doménu. Tento přístup se liší od tradiční statistiky a zaměřuje se na poskytování řešení, která jsou specifická pro konkrétní odvětví nebo oblasti.
Tradiční metody závisejí na tom, že budou sektorům poskytována řešení, která budou šitá na míru každému problému, namísto použití standardního řešení.
V dnešní době má věda o údajích dalekosáhlé důsledky v mnoha oblastech, jak v akademickém, tak v aplikovaném výzkumu, jako je strojový překlad, rozpoznávání řeči, digitální ekonomika na jedné straně a v oblastech jako zdravotnictví, sociální vědy, lékařská informatika na straně druhé.
Působí na růst a rozvoj značky tím, že poskytuje spoustu informací o spotřebitelích a kampaních, a to prostřednictvím technik, jako je dolování dat a analýza dat.
Historie vědy o datech lze vysledovat až před padesáti lety a v roce 1960 ji Peter Naur použil jako náhradu za informatiku.
V roce 1974 Peter publikoval Stručný přehled počítačových metod, ve kterém použil termín věda o údajích při průzkumu současných metod zpracování dat.
Tyto metody byly poté použity v řadě aplikací. Téměř o dvacet dva roky později v roce 1996 se členové Mezinárodní federace klasifikačních společností setkali s Kobe na své bienální konferenci, kde byl poprvé použit termín věda o datech, v názvu konference nazvané Data Science, klasifikace a související metody. CF Jeff Wu v roce 1997 přednesl úvodní přednášku na toto téma, kde hovořil o statistice jako o formě datové vědy.
Později v roce 2001 představil William S. Cleveland vědu o údajích jako samostatnou disciplínu. Ve svém článku Data Science: Akční plán pro rozšíření technických oblastí statistiky zahrnoval pokroky v oblasti výpočetní techniky s daty, která byla zveřejněna v Mezinárodním statistickém přehledu v dubnu 2001.
Ve své zprávě William zmiňuje šest oblastí, o nichž si myslel, že tvoří základ datové vědy: mezi ně patří multidisciplinární vyšetřování, modely a metody pro data, pedagogika, výpočetní technika s daty, teorie a hodnocení nástrojů.
V příštím roce v roce 2002 zahájila Mezinárodní rada pro vědu: Výbor pro data pro vědu a techniku vydávání časopisu Data Science Journal, který se zaměřuje na otázky související s vědou na datech, jako je popis datových systémů, jejich zveřejňování na internetu, aplikace a právní předpisy. problémy.
Velmi brzy, v lednu 2003, Columbia University také zahájila publikaci Journal of Data Science, která byla platformou pro datové pracovníky, aby se podělili o své názory a vyměnili si představy o využití a výhodách datové vědy.
Časopis, který se věnoval aplikaci statistických metod a kvalitativního výzkumu, byl platformou, která pracovníkům s údaji poskytla vlastní hlas v oblasti datové vědy.
V roce 2005 Národní vědecká rada zveřejnila dlouhodobé digitální sběr dat: Umožnění výzkumu a vzdělávání v 21. století.
Tento článek definuje vědce dat jako informační a počítačové vědce, databázové a softwarové programátory, disciplinární experty, kurátory a expertní anotátory, knihovníky, kteří jsou nesmírně důležití pro úspěšnou správu digitálního sběru dat.
Jejich hlavní činností je provádění kreativního dotazování a analýzy, aby mohly být data využívána správným a efektivním způsobem, a to organizacemi napříč všemi sektory.
Rostoucí význam vědy o údajích zase vedl k růstu a významu vědců s údaji. Tito odborníci na datové vědce jsou dnes nedílnou součástí značek, podniků, veřejných agentur a neziskových organizací.
Tito vědci neúnavně pracují, aby pochopili velké množství dat a objevili v nich relevantní vzory a návrhy, aby je bylo možné efektivně využít k realizaci budoucích cílů a cílů.
To znamená, že vědci získávají prvořadý význam a správné porozumění datům se odráží také v jejich rostoucích platech.
Podle nedávné studie McKinsey Global Institute existuje nedostatek analytických a manažerských talentů, zejména proto, že potřebují pochopit velké množství údajů dostupných na světě.
To je jedna z nejnaléhavějších výzev v současné době. Tato zpráva dále odhaduje, že do roku 2018 bude vyžadováno čtyři až pět milionů analytiků dat.
Existuje také potřeba téměř jednoho milionu manažerů a analytiků, kteří mohou pomoci spotřebovat výsledky velkých dat způsobem, který může organizacím pomoci dosáhnout jejich cílů způsobem, který využívá zdroje strategickým a užitečným způsobem.
Proč je věda o údajích tak důležitá?
Věda o údajích prošla v posledních několika letech opravdu dlouhou cestou. Proto jsou nedílnou součástí porozumění fungování mnoha průmyslových odvětví, byť složitých a složitých.
Zde je deset důvodů, proč věda o údajích zůstane vždy nedílnou součástí kultury a ekonomiky globálního světa:
- Věda o údajích pomáhá značkám porozumět svým zákazníkům mnohem vylepšeným a zmocněným způsobem. Zákazníci jsou duší a základem jakékoli značky a mají velkou roli při úspěchu a neúspěchu. S využitím datové vědy se mohou značky spojit se svými zákazníky personalizovaným způsobem, a tím zajistit lepší sílu a zapojení značky.
- Jedním z důvodů, proč věda o údajích získává tolik pozornosti, je to, že umožňuje značkám komunikovat svůj příběh tak poutavě a mocně. Když značky a společnosti využívají tato data komplexním způsobem, mohou sdílet svůj příběh s cílovým publikem, a tím vytvářet lepší spojení se značkou. Koneckonců, nic se nepřipojí ke spotřebitelům jako efektivní a mocný příběh, který může vštípit všechny lidské emoce.
- Big Data je nové pole, které neustále roste a vyvíjí se. S tolika nástroji, které se vyvíjejí téměř pravidelně, pomáhá velká data značkám a organizacím efektivně a strategicky řešit složité problémy v oblasti IT, lidských zdrojů a správy zdrojů. To znamená efektivní využití zdrojů, materiálních i nemateriálních.
- Jedním z nejdůležitějších aspektů datové vědy je to, že její poznatky a výsledky lze aplikovat na téměř jakýkoli sektor, jako je cestování, zdravotnictví a vzdělávání. Pochopení důsledků vědy o údajích může pomoci odvětvím analyzovat jejich problémy a účinně je řešit.
- Věda o údajích je přístupná téměř ve všech odvětvích. Dnes je ve světě k dispozici velké množství dat a jejich správné použití může značkám a organizacím znamenat úspěch a neúspěch. Správné využití údajů bude klíčem k dosažení cílů pro značky, zejména v nadcházejících časech.
Jak již bylo řečeno, věda o údajích přebírá velkou a hlavní roli ve fungování a růstu značek. Být vědeckým pracovníkem v oblasti dat je proto pro každou osobu předním místem, protože má velký úkol spravovat data a poskytovat řešení svých problémů, a to jak uvnitř organizace, tak mimo ni.
Vědci údajů dnes otevírají nové důvody, pokud jde o experimentování a výzkum. Experimentují s technologiemi shromažďování informací a vyvíjejí sofistikované modely a algoritmy, aby pomohly značkám odpovědět na některé z největších výzev, jimž čelí. Vědec údajů bude vykonávat hlavní funkce a role, některé z nich zahrnují následující:
- Propojte nová a různá data a nabídněte produkty, které splňují ambice a cíle svých cílových zákazníků
- Pomocí různých údajů můžete zjistit povětrnostní podmínky a přesměrovat dodavatelské řetězce
- Odhalte podvody a anomálie na trhu
- Zrychlete rychlost přístupu a integraci datových souborů
- Identifikujte nejlepší a inovativní způsob používání internetu, aby značky mohly využívat příležitosti komplexním způsobem
Zatímco maloobchod je jednou z oblastí, kde věda o údajích může mít obrovské důsledky. Vezměme si například případ, kdy si starší generace vzpomíná s úžasnou interakcí s místním obchodníkem.
Tento obchodník byl schopen osobně uspokojit všechny potřeby zákazníka. Časem se však tato osobní pozornost ztratila při vzniku a růstu supermarketů.
Analytika dat však může značkám pomoci vytvořit toto osobní spojení se svými zákazníky. S využitím datové vědy si značky budou muset vyvinout lepší a hlubší porozumění tomu, jak zákazníci používají své produkty.
To znamená, že maloobchodníci, kteří jsou konkurenceschopní, si budou muset vybudovat hlubší pochopení toho, jak zákazníci používají své výrobky. Efektivita znamená, že maloobchodníci budou muset přizpůsobit správný produkt správnému zákazníkovi, a to i přesto, že se oba tyto objekty neustále vyvíjejí.
Jaká je budoucnost datové vědy a datového vědce?
Takže zatímco maloobchod je hmatatelným oborem, kde je efekt vědy o údajích jasně viditelný, věda o údajích může mít dalekosáhlé důsledky i v jiných oblastech. Patří sem zdravotní péče, energie a vzdělávání.
Vzhledem k tomu, že se tato pole neustále vyvíjejí, roste také význam datové vědy.
V oblasti zdravotnictví se na jedné straně neustále objevují nová drogy a na druhé straně je třeba vytvářet lepší péči o pacienty.
Věda o údajích s využitím metod a technik může zdravotnickému sektoru pomoci najít řešení, která pomohou postarat se o péči o pacienta a spokojenost na další úroveň.
Zdravotnický průmysl se neustále vyvíjí a věda o datech jim může pomoci vytvořit lepší péči o pacienty ve všech fázích. Další oblastí, která může skutečně těžit z datové vědy, je vzdělávání.
Díky tomu, že se technologie, jako jsou smartphony a notebooky, stanou nedílnou součástí vzdělávacího systému, může věda o údajích pomoci vytvořit lepší příležitosti, které studentům pomohou konstruktivně se učit a rozšiřovat své znalosti.
Dalším příkladem toho, jak může věda o údajích pomoci společnosti, je její aplikace a využití v energii. Energetický sektor je dnes na vrcholu radikální změny a transformace. Od ropy po plyn k obnovitelné energii musíme najít nové a inovativní způsoby využití energie.
Věda o údajích nám může pomoci splnit výzvy rostoucí poptávky a udržitelné budoucnosti a zároveň zajistit nejlepší řešení. To znamená, že vědci v oblasti dat budou muset přijít s celou řadou řešení, aby dokázali čelit výzvám ve všech odvětvích.
To není snadný úkol, a proto potřebují prostředky a systémy, které jim pomohou dosáhnout tohoto cíle. V různých odvětvích a ekonomikách se budou muset vědci v oblasti dat stát kreativními mysliteli, kteří používají špičkové nástroje k vytváření řešení, která mohou být přijata napříč všemi vertikály.
Celkově vzato, vědci v oblasti dat jsou budoucností dnešního světa. Brzy se stanou nedílnou součástí organizace a pomáhají světu řešit hlavní globální výzvy, které mohou mít dalekosáhlé dopady napříč zeměmi.
To je důvod, proč je potřeba hodinu rozvíjet dovednosti a kreativitu vědců v oblasti dat z celého světa, aby mohli lidem pomoci zažít život, produkty a služby zcela novým způsobem.