Что такое наука о данных?

Аннотация: —Статья для обсуждения и информирования о растущей тенденции и ажиотаже вокруг науки о данных.

"Грубая ошибка теоретизировать, пока у вас нет надлежащих данных", — Артур Конан Дойл

Наличие крупного бизнеса ставит перед предприятием огромные задачи. CXO должны принимать огромное количество решений и управлять ими. Возникает необходимость оптимизации и ускорения процессов принятия решений, и именно здесь возникает потребность в науке о данных.

Наука о данных определяется как систематический вычислительный анализ данных или статистики. Он включает в себя дисциплины математики, статистики, информатики и хранилища данных. Каждый из них работает независимо, чтобы дать результат, который является чрезвычайно точным. В зависимости от необходимости данные анализируются различными методами, чтобы проследить узнаваемые закономерности и сделать выводы. Его последствия могут быть как огромными миллиардными компаниями, так и самыми маленькими стартапами, каждый из которых работает на свою пользу. Благодаря недавним достижениям в области машинного обучения и нейронных сетей концепция науки о данных многократно расширилась. На самом деле компания без науки о данных слепа и глуха и бродит по всемирной паутине, как олень на автостраде.

Использование науки о данных

Наука о данных повсюду; каждый отдельный шаг, предпринятый человеком, имеет предысторию, связанную с анализом. От пола, на котором вы стоите (проанализировано, какой материал лучше) до еды, которую вы едите (съедобной или нет), все было проанализировано в какой-то момент времени. Однако мы бы больше сосредоточились на цифровых потребностях науки о данных.

Концепция науки о данных была частью человеческой жизни с ее примитивных стадий, однако впервые наука о данных была использована в цифровых целях, когда Google начал использовать свой революционный алгоритм поиска, интегрированный в GoogleBot. Каждый результат поиска, который вы видите в любой поисковой системе, был независимо проанализирован, чтобы дать вам наилучшие результаты, и эта шкала исчисляется миллиардами.

Так в чем его польза?

1) Результаты поиска в Интернете. От поискового запроса в Google до поиска друзей в Google, от предлагаемых видео на YouTube до передач, которые вы должны посмотреть на Netflix, все в порядке, с мельчайшими деталями для простоты доступа.

2) Визуальное распознавание и распознавание речи. От Siri до Cortana и от Google Assistant до Alexa — все они тратят огромное количество человеко-часов и денег на простоту использования. Визуальное распознавание немного сложнее, от распознавания лиц до распознавания окружающей среды процесс многократно усложняется. Хотя мы не продвинулись далеко в визуальном распознавании, мы все еще используем его при сканировании документов с помощью смартфонов и в революционном Google Lens от Google.

3) Insights. Огромные объемы статистики используются для предоставления Insight, чтобы предсказать поведение различных предприятий и поддержать решения. В зависимости от требований он может включать как описательные, так и прогнозные данные. Он включает в себя различные концепции исследования рынка.

4) Стратегия. Результат можно предсказать с достаточной степенью точности при правильном использовании анализа. Многие компании специализируются на таких услугах, а также предоставляют услуги другим фирмам (например, DW Practice). Для получения точных результатов может потребоваться хранилище данных и многие другие концепции.

5) Оптимизация ресурсов. Многие процессы можно оптимизировать, анализируя и исключая ресурсы, что обеспечивает оптимальное использование ресурсов и экономию времени.

6) Прогноз — это очень похоже на Insights, однако процесс отличается. Для этого может потребоваться отчет об исследовании рынка, а также информация о возможных проблемах и предполагаемом доходе.

7) ИИ и машинное обучение. Наука о данных является основой и мозгом в разработке искусственного интеллекта, огромное количество данных и сценариев анализируются программой ИИ для понимания и обработки. Эти концепции можно подробно прочитать на сайте tensorflow.com, специализирующемся на нейронных сетях.

8) Целевая реклама. Иногда вы замечали, что товары, которые вы искали, разбросаны по разным рекламным объявлениям с выгодными предложениями. Ваша история поиска анализируется, чтобы предоставить вам лучшее из того, что вам нужно.

Типы анализа в науке о данных

Наука о данных — это широкая область, которую можно разделить на различные подкатегории; однако три основных из них -

  1. Описательный анализ
  2. Предиктивный анализ
  3. Предписывающий анализ

Описательный анализ

Это наиболее широко используемый тип науки о данных. Как следует из названия, он включает в себя описание, интерпретацию и анализ данных. Он включает в себя основные понятия статистики и логического вывода. Он составляет основу почти каждой количественной структуры данных.

Например, на предприятии, где продается несколько продуктов, трудно отслеживать движение денежных средств. Необработанные отчеты по счетам не могут дать вам надлежащей информации о том, какой бизнес принес вам прибыль, а какой идет в убыток. Все эти данные анализируются, и составляется отчет, который дает системное представление о движении денежных средств. Он отвечает на вопрос: «Что случилось?»

Прогнозный анализ

Огромное количество предыдущей статистики анализируется, и решения манипулируются для достижения наилучших результатов. Прошлые статистические данные и данные образуют всемирную коллекцию больших данных (управляемую Hadoop).

Например, предприятие хочет запустить новый продукт. Однако они не уверены, получится это или нет. Таким образом, предыдущие данные (либо компании, либо любого другого подобного предприятия) анализируются, чтобы предсказать производительность продукта. Это включает в себя концепции исследования рынка и играет ключевую роль в принятии решений.

Предписывающий анализ

Отвечает на вопрос «Что делать?» Из возможных вариантов «Что можно сделать?» поднял Predictive Data Science. Предписывающая наука о данных дает рекомендации относительно возможных результатов и приводит к действиям, которые могут максимизировать ключевые бизнес-показатели.

Когда Predictive Data Science запускается, он дает возможные результаты, обычно более 2. Из них Predictive Data Science запускается на небольшой группе целевой аудитории, и дается окончательный отчет с наилучшим возможным решением. Почти всегда это решение считается окончательным и выгодным. Отвечает на вопрос «Что делать?»

Каково будущее науки о данных?

С такими обширными последствиями наука о данных, кажется, приобретает форму в секторе прикладных стратегий, с такими впечатляющими результатами при относительно низких затратах, что привело к включению ее в различные CRM. Наука о данных определенно окажется эффективной в долгосрочной перспективе. Фирмы должны убедиться, что их практика соответствует текущим стандартам, особенно в небольших масштабах, чтобы способствовать их быстрому росту.