Науката за данните и нейното нарастващо значение - интердисциплинарно поле, науката за данни се занимава с процеси и системи, които се използват за извличане на знания или прозрения от големи количества данни.
Извлечените данни могат да бъдат структурирани или неструктурирани. Науката за данни е продължение на области за анализ на данни като извличане на данни, статистика, прогнозен анализ.
Огромно поле, науката за данни използва много теории и техники, които са част от други области като информатика, математика, статика, химиометрия и компютърни науки.
Някои от методите, използвани в науката за данни, включват вероятностни модели, машинно обучение, обработка на сигнали, извличане на данни, статистическо обучение, база данни, инженеринг на данни, визуализация, разпознаване на образи и обучение, моделиране на несигурност, компютърно програмиране и други.
С напредването на толкова много данни много аспекти на науката за данни придобиват огромно значение, особено големите данни.
Науката за данни не се ограничава до големи данни, което само по себе си е голямо поле, тъй като големите решения за данни са по-фокусирани върху организирането и предварителната обработка на данните, а не върху анализа на данните.
Освен това машинното обучение повиши растежа и значението на науката за данни през последните няколко години.
Какъв е произходът на Data Science?
С течение на годините науката за данни се превърна в неразделна част от много индустрии като селското стопанство, маркетинговата оптимизация, управлението на риска, разкриването на измами, маркетинговия анализ и публичната политика.
Използвайки подготовка на данни, статистика, прогнозиращо моделиране и машинно обучение, науката за данни се опитва да разреши много проблеми в отделните сектори и в икономиката като цяло.
Науката за данните набляга на използването на общи методи, без да променя приложението му, независимо от областта. Този подход е различен от традиционната статистика, като се фокусира върху предлагането на решения, специфични за конкретни сектори или домейни.
Традиционните методи зависят от предоставянето на сектори с решения, съобразени с всеки проблем, а не от прилагането на стандартното решение.
Днес науката за данни има далечни последици в много области, както в академични, така и в приложни изследователски области като машинен превод, разпознаване на реч, дигитална икономика от една страна и области като здравеопазване, социални науки, медицинска информатика, от друга страна.
Той влияе върху растежа и развитието на марката, като предоставя много интелигентност за потребителите и кампаниите, чрез техники като извличане на данни и анализ на данни.
Историята на науката за данни може да се проследи до повече от петдесет години назад и е използвана като заместител на компютърните науки през 1960 г. от Питър Наур.
През 1974 г. Питър публикува Concis Survey of Computer Methods, където използва термина Science data при изследването на съвременните методи за обработка на данни.
След това тези методи бяха използвани в редица приложения. Почти двадесет и две години по-късно през 1996 г. членовете на Международната федерация на класификационните дружества се срещнаха с Кобе за тяхната двугодишна конференция, където терминът наука за данни беше използван за първи път, в заглавието на конференцията, наречена Data Science, класификация и свързани с тях методи. CF Джеф Ву през 1997 г. изнесе встъпителна лекция по темата, в която той говори за статистиката като форма на наука за данни.
По-късно през 2001 г. Уилям С. Кливланд въвежда науката за данните като независима дисциплина. В статията си „Science Science: План за действие за разширяване на техническите области на статистиката“ той включи напредъка в изчисляването на данните, публикуван в Международния статистически преглед през април 2001 г.
В своя доклад Уилям споменава шест области, които според него са основата на науката за данните: това включва мултидисциплинарни изследвания, модели и методи за данни, педагогика, изчисления с данни, теория и оценка на инструментите.
През следващата година през 2002 г. Международният съвет за наука: Комитетът по данни за науката и технологиите започна публикуването на сп. Data Science, който се фокусира върху въпроси, свързани с науката за данните, като описание на системите за данни, тяхното публикуване в интернет, приложение и правни въпроси.
Много скоро, през януари 2003 г., Колумбийският университет също започва да публикува списанието на Science Science, което е платформа за работещите с данни да споделят своите мнения и да обменят идеи за използването и ползите от науката за данните.
Списание, което беше посветено на прилагането на статистическите методи и качествените изследвания, това списание беше платформа, която предоставя на работещите с данни глас в областта на науката за данни.
През 2005 г. Националният научен съвет публикува дългогодишни цифрови колекции от данни: Осигуряване на научни изследвания и образование през 21 век.
Тази статия определи учен с данни като информационни и компютърни учени, програмисти на бази данни и софтуер, дисциплинарни експерти, куратори и експертни анотатори, библиотекари, които са изключително важни за успешното управление на събирането на цифрови данни.
Основната им дейност е да провеждат творчески проучвания и анализи, за да могат данните да бъдат използвани по правилен и ефективен начин от организации от всички сектори.
Нарастващото значение на науката за данни от своя страна доведе до растежа и значението на учените за данни. Тези специалисти по данни на учените вече са неразделна част от марките, бизнеса, публичните агенции и нестопанските организации.
Тези учени работят неуморно, за да осмислят голямо количество данни и да открият подходящи модели и дизайни в тях, така че да могат да бъдат ефективно използвани за реализиране на бъдещи цели и задачи.
Това означава, че учените за данни придобиват първостепенно значение и разбирането на данните по подходящ начин се отразява и върху нарастващите им заплати.
Според скорошно проучване на McKinsey Global Institute, има недостиг на аналитичен и мениджърски талант, особено тъй като те са необходими за осмисляне на голямото количество данни, налични в света.
Това е едно от най-належащите предизвикателства в настоящото време. Освен това в този доклад се изчислява, че до 2018 г. ще има изискване от четири до пет милиона анализатори на данни.
Също така има нужда от близо един милион мениджъри и анализатори, които могат да помогнат за изразходването на резултатите от големи данни по начин, който може да помогне на организациите да постигнат целите си по начин, който използва ресурси по стратегически и полезен начин.
Защо науката за данни е толкова важна?
Науката за данни през последните няколко години измина много дълъг път. Ето защо те са неразделна част от разбирането на работата на много индустрии, колкото и сложни и сложни да са те.
Ето десет причини, поради които науката за данни винаги ще остане неразделна част от културата и икономиката на глобалния свят:
- Науката за данните помага на марките да разбират своите клиенти по много подобрен и оправомощен начин. Клиентите са душата и основата на всяка марка и имат голяма роля за техния успех и провал. С използването на науката за данните марките могат да се свързват с клиентите си персонализирано, като по този начин гарантират по-добра мощност и ангажираност на марката.
- Една от причините, поради които науката за данните привлича толкова голямо внимание, е, че позволява на марките да предават своята история по толкова ангажиращ и мощен начин. Когато марките и компаниите използват тези данни изчерпателно, те могат да споделят своята история с целевата си аудитория, като по този начин създават по-добра връзка с марката. В крайна сметка, нищо не се свързва с потребителите като ефективна и мощна история, която може да навлече всички човешки емоции.
- Big Data е ново поле, което непрекъснато се разраства и развива. С толкова много инструменти, които се разработват почти редовно, големите данни помагат на брандовете и организациите да решават сложни проблеми в ИТ, човешките ресурси и управлението на ресурсите по ефективен и стратегически начин. Това означава ефективно използване на ресурси, както материални, така и нематериални.
- Един от най-важните аспекти на науката за данни е, че нейните открития и резултати могат да бъдат приложени в почти всеки сектор като пътуване, здравеопазване и образование, сред другите. Разбирането на последиците от науката за данните може да измине дълъг път в подпомагането на секторите да анализират своите предизвикателства и да се справят с тях по ефективен начин.
- Науката за данните е достъпна в почти всички сектори. Днес в света има голямо количество данни и използването им по подходящ начин може да изведе успех и неуспех за марки и организации. Използването на данни по подходящ начин ще бъде ключът за постигане на целите за марките, особено в следващите моменти.
Като се има предвид, науката за данни играе голяма и основна роля в процеса на функциониране и растеж на марките. Следователно да бъде учен по данни е основна позиция за всеки човек, тъй като той има голямата задача да управлява данни и да предлага решения за своите проблеми, както в рамките на организацията, така и извън нея.
Днес учените с данни отварят нови основания по отношение на експерименти и изследвания. Те експериментират с технологии за събиране на интелигентност и разработват сложни модели и алгоритми, за да помогнат на марките да отговорят на някои от най-големите предизвикателства, пред които са изправени. Учен с данни ще изпълнява основни функции и роли, някои от тях включват следното:
- Свържете нови и различни данни, за да предлагате продукти, които отговарят на стремежите и целите на техните целеви клиенти
- Използвайте сеньор данни, за да откриете метеорологичните условия и да пренасочите веригите за доставка
- Разкрийте измами и аномалии на пазара
- Предварителна скорост, с която могат да бъдат достъпни и интегрирани набори от данни
- Определете най-добрия и иновативен начин за използване на интернет, така че марките да могат да използват възможностите си цялостно
Докато търговията на дребно е една област, в която науката за данни може да има огромни последици. Вземете за пример случая, при който по-старото поколение си спомня, че е имало невероятно взаимодействие с местния магазин.
Този магазинер успя да задоволи всички нужди на клиента персонализирано. С времето обаче това персонализирано внимание се изгуби при появата и растежа на супермаркетите.
Анализът на данни обаче може да помогне на марките да създадат тази лична връзка със своите клиенти. Използвайки науката за данните, марките ще трябва да развият по-добро и задълбочено разбиране за това как клиентите използват своите продукти.
Това означава, че търговците на дребно, които са конкурентоспособни, ще трябва да изградят по-задълбочено разбиране за това как клиентите използват своите продукти. Ефективността означава, че търговците на дребно ще трябва да съответстват на правилния продукт с правилния клиент, въпреки факта, че и двата обекта непрекъснато се развиват.
Какво е бъдещето на науката за данни и ученията на данните?
Така че докато търговията на дребно е осезаемо поле, където ефектите от науката за данните са ясно видими, науката за данните може да има далеч последствия и в други области. Те включват здравеопазване, енергия и образование.
Тъй като тези области непрекъснато се развиват, значението на науката за данни също бързо се увеличава.
В областта на здравеопазването постоянно се откриват нови лекарства от едната ръка и има нужда от създаване на по-добри грижи за пациентите от друга страна.
Науката за данните с използването на методи и техники може да помогне на сектора на здравеопазването да намери решения, които да помогнат за полагане на грижи и удовлетворение на пациента на следващото ниво.
Здравната индустрия непрекъснато се развива и науката за данните може да им помогне да създадат по-добри грижи за пациентите на всички етапи. Друга област, която наистина може да се възползва от науката за данни, е образованието.
Тъй като технологии като смартфони и лаптопи стават неразделна част от образователната система, науката за данни може да помогне за създаването на по-добри възможности за подпомагане на студентите да учат и да подобрят своите знания по конструктивен начин.
Друг пример за това как науката за данни може да помогне на обществото е чрез прилагането и използването му в енергетиката. Енергийният сектор днес е на върха на радикалните промени и трансформация. От нефт до газ до възобновяема енергия трябва да намерим нови и иновативни начини за използване на енергия.
Науката за данните може да ни помогне да посрещнем предизвикателствата на нарастващото търсене и устойчиво бъдеще, като същевременно гарантираме най-добрите решения. Това означава, че учените по данни ще трябва да измислят широк спектър от решения, за да посрещнат предизвикателствата във всички сектори.
Това не е лесна задача и затова те се нуждаят от ресурси и системи, които ще им помогнат да постигнат тази цел. В секторите и икономиките учените за данни ще трябва да станат креативни мислители, които използват инструменти от висок клас за създаване на решения, които могат да бъдат приети във всички вертикали.
Като цяло, учените за данни са бъдещето на света днес. Те скоро ще станат неразделна част от организацията и ще помогнат на света да се справи с големите глобални предизвикателства, които от своя страна могат да имат далечни последици в различните страни.
Ето защо нуждата от час е да развие уменията и креативността на учени по целия свят, за да могат те да помогнат на хората да изживеят живота, продуктите и услугите по съвсем нов начин.