Науката за данни е мултидисциплинарна комбинация от извод на данни, разработване на алгоритми и технология с цел решаване на аналитично сложни проблеми на една организация. Това включва получаване на значима представа от необработени и неструктурирани данни, които се обработват чрез аналитични, програмни и бизнес умения. Науката е най-добрият начин за генериране на стойностни данни. Това се случва от хранилището на данни, където правим откриване на данни, както и разработване на продукти за данни.
През последните години има огромен растеж в областта на Интернет на нещата (IoT), поради което 90 процента от данните са генерирани в настоящия свят. Всеки ден се генерират 2,5 Quintilian байта данни и това се ускорява още повече с разрастването на IoT. Тези данни идват от всички възможни източници като:
- Сензори, използвани в търговски центрове за събиране на информация от купувачите
- Публикации в социални медийни платформи
- Цифрови снимки и видеоклипове, заснети в нашите телефони
- Транзакции за покупка, извършени чрез електронна търговия
Тези данни са известни като големи данни.
Компаниите са залети с колосални количества данни. Ето защо е много важно да знаете какво да правите с тези експлодиращи данни и как да ги използвате.
Източник на изображението: https://intellipaat.com/
Именно тук концепцията за науката за данни влиза в картината. Data Science обединява много умения като статистика, математика и познания в областта на бизнеса и помага на организацията да намери начини да:
- Намалете разходите
- Излезте на нови пазари
- Докоснете различни демографски данни
- Измерете ефективността на маркетингова кампания
- Пуснете нов продукт или услуга
Жизнен цикъл на науката за данните
- Откриване на данни
- Подготовка на данни
- Математически модели
- Вкарване на нещата в действие
- Комуникация
Откриване на данни
Първата фаза в жизнения цикъл на Data Science е откриването на данни за всеки проблем с Data Science. Той включва начини за откриване на данни от различни източници, които могат да бъдат в неструктуриран формат като видеоклипове или изображения или в структуриран формат като текстови файлове, или могат да бъдат от системи за релационни бази данни. Организациите също надничат в данните на клиентите в социалните медии и други подобни, за да разберат по-добре мисленето на клиентите.
На този етап, като Data Scientist, нашата цел би била да увеличим продажбите на магазина на г-н X. Тук факторите, влияещи върху продажбите, могат да бъдат:
- Местоположение на магазина
- Персонал
- Работни часове
- Промоции
- Продуктово позициониране
- Ценообразуване на продукта
- Местоположение и промоции на конкурентите и т.н
Подготовка на данните
Подготовката на данни е процес на почистване и трансформиране на необработени данни преди обработка и анализ. Това е важна стъпка преди обработката и често включва преформатиране на данни, извършване на корекции на данни и комбиниране на набори от данни за обогатяване на данните.
Математически модели
Знаете ли, че всички проекти на Data Science имат определени математически модели, които ги управляват. Тези модели са планирани и изградени от Data Scientists, за да отговарят на специфичните нужди на бизнес организацията. Това може да включва различни области от математическата област, включително статистика, логистична и линейна регресия, диференциално и интегрално смятане и др.
Вкарване на нещата в действие
След като данните са подготвени и моделите са изградени, е време тези модели да работят, за да се постигнат желаните резултати. Възможно е да има различни несъответствия и много отстраняване на неизправности, които може да са необходими и следователно моделът може да се наложи да бъде променен. Тук оценката на модела обяснява ефективността на модела.
Комуникация
Съобщаването на констатациите е последната, но не и най-малка стъпка в начинанието на Data Science. На този етап Data Scientist трябва да бъде връзка между различни екипи и трябва да може безпроблемно да съобщава своите констатации на ключови заинтересовани страни и лица, вземащи решения в организацията, така че да могат да се предприемат действия въз основа на препоръките на Data Scientist.
Заключение
За всяка компания, която желае да подобри бизнеса си, като се ръководи повече от данни, науката за данните е тайният сос. Проектите за наука за данни могат да имат мултипликативна възвръщаемост на инвестициите, както от насоки чрез вникване в данните, така и от разработването на продукти с данни. Въпреки това, наемането на хора, които носят тази мощна комбинация от различни умения, е по-лесно да се каже, отколкото да се направи. На пазара просто няма достатъчно предлагане на специалисти по данни, за да се отговори на търсенето (заплатата на учените по данни е изключително висока). Затова, когато успеете да наемете специалисти по данни, подхранвайте ги. Дръжте ги ангажирани. Дайте им автономията да бъдат свои собствени архитекти в това как да решават проблемите. Това ги прави в компанията силно мотивирани да решават проблеми, за да се справят с най-трудните аналитични предизвикателства.
