Znanost o podatkih in njen naraščajoči pomen - interdisciplinarno področje, podatkovna znanost obravnava procese in sisteme, ki se uporabljajo za pridobivanje znanja ali vpogledov iz velikih količin podatkov.
Izvlečeni podatki so lahko strukturirani ali nestrukturirani. Podatkovna znanost je nadaljevanje področij analize podatkov, kot so pridobivanje podatkov, statistika, napovedna analiza.
Podatkovna znanost na širokem področju uporablja veliko teorij in tehnik, ki so del drugih področij, kot so informatika, matematika, statika, kemometrija in računalništvo.
Nekatere metode, uporabljene v podatkovni znanosti, vključujejo verjetnostne modele, strojno učenje, obdelavo signalov, rudarjenje podatkov, statistično učenje, baze podatkov, inženiring podatkov, vizualizacijo, prepoznavanje vzorcev in učenje, modeliranje negotovosti, računalniško programiranje.
Z napredkom tako velikega števila podatkov dobiva veliko vidikov znanosti o podatkih ogromno pomena, zlasti veliki podatki.
Znanost o podatkih ni omejena na velike podatke, kar je samo po sebi veliko polje, saj so velike podatkovne rešitve bolj usmerjene v organizacijo in predhodno obdelavo podatkov, ne pa na njihovo analizo.
Poleg tega je strojno učenje v zadnjih nekaj letih povečalo rast in pomen podatkovne znanosti.
Kakšen je izvor podatkov Data?
Z leti je znanost o podatkih postala sestavni del mnogih industrij, kot so kmetijstvo, optimizacija trženja, obvladovanje tveganj, odkrivanje goljufij, tržna analitika in javna politika.
S pomočjo priprave podatkov, statistike, napovedovalnega modeliranja in strojnega učenja skuša data Science rešiti številna vprašanja znotraj posameznih sektorjev in gospodarstva na splošno.
Podatkovna znanost poudarja uporabo splošnih metod brez spreminjanja njegove uporabe, ne glede na področje. Ta pristop se razlikuje od tradicionalne statistike in se osredotoča na zagotavljanje rešitev, ki so značilne za določene sektorje ali področja.
Tradicionalne metode so odvisne od zagotavljanja sektorjev rešitev, ki so prilagojene vsakemu problemu in ne od uporabe standardne rešitve.
Danes ima podatkovna znanost daljnosežne posledice na mnogih področjih, tako na akademskih kot uporabnih raziskovalnih področjih, kot so strojno prevajanje, prepoznavanje govora, digitalna ekonomija na eni strani in na področjih, kot so zdravstveno varstvo, družboslovje, medicinska informatika, na drugi strani.
Učinkuje na rast in razvoj blagovne znamke z veliko inteligence o potrošnikih in kampanjah s pomočjo tehnik, kot sta pridobivanje podatkov in analiza podatkov.
Zgodovino podatkovnih znanosti lahko zasledimo že več kot petdeset let nazaj in jo je leta 1960 Peter Naur uporabil kot nadomestek računalništva.
Leta 1974 je Peter objavil Concis Survey of Computer Methods, kjer je uporabil izraz data science pri raziskovanju sodobnih metod obdelave podatkov.
Te metode so bile nato uporabljene v številnih aplikacijah. Skoraj dvaindvajset let pozneje leta 1996 so se člani Mednarodne zveze klasifikacijskih društev srečali s Kobejem na svoji dvoletni konferenci, kjer se je prvič uporabil izraz data science, in sicer v naslovu konference, ki so jo poimenovali Data Science, klasifikacija in sorodne metod. CF Jeff Wu je leta 1997 predstavil uvodno predavanje na temo, kjer je govoril o statistiki kot obliki znanosti o podatkih.
Kasneje leta 2001 je William S. Cleveland uvedel podatkovno znanost kot samostojno disciplino. V svojem članku Data Science: Akcijski načrt za širitev tehničnih področij statistike je vključil napredek pri računanju s podatki, ki je bil objavljen v Mednarodnem statističnem pregledu aprila 2001.
V svojem poročilu William omenja šest področij, za katera je menil, da so osnova znanosti o podatkih: to vključuje multidisciplinarne raziskave, modele in metode za podatke, pedagogiko, računalništvo s podatki, teorijo in vrednotenje orodij.
V naslednjem letu 2002 je Mednarodni svet za znanost: Odbor za podatke za znanost in tehnologijo začel objavljati revijo Data Science, ki se osredotoča na vprašanja, povezana s podatkovno znanostjo, kot so opis podatkovnih sistemov, njihova objava v internetu, uporaba in pravni podatki vprašanja.
Januarja 2003 je univerza Columbia kmalu začela izdajati tudi Journal of Data Science, ki je bil platforma za podatkovne delavce, da izmenjujejo svoje mnenje in izmenjujejo ideje o uporabi in koristih podatkovne znanosti.
Revija, ki je bila namenjena uporabi statističnih metod in kvalitativnega raziskovanja, je bila ta revija platforma, ki je podatkovnim delavcem zagotovila svoj glas na področju znanosti o podatkih.
Leta 2005 je Nacionalna znanstvena komisija objavila dolgožive digitalne zbirke podatkov: Omogočanje raziskav in izobraževanja v 21. stoletju.
V tem članku so podatki znanstvenika opredeljeni kot informacijski in računalniški znanstveniki, programerji zbirk podatkov in programske opreme, disciplinski strokovnjaki, kustosi in strokovni poznavalci, knjižničarji, ki so izredno pomembni za uspešno upravljanje digitalnega zbiranja podatkov.
Njihova osnovna dejavnost je izvajanje kreativnih preiskav in analiz, tako da lahko organizacije v vseh sektorjih pravilno in učinkovito uporabljajo podatke.
Vse večji pomen znanosti o podatkih je posledično privedel do rasti in pomena podatkovnih znanstvenikov. Ti strokovnjaki s področja znanstvenih podatkov so zdaj sestavni del blagovnih znamk, podjetij, javnih agencij in neprofitnih organizacij.
Ti znanstveniki s podatki neumorno delajo smiselno veliko količino podatkov in v njih odkrivajo ustrezne vzorce in modele, tako da jih je mogoče učinkovito uporabiti za uresničevanje prihodnjih ciljev.
To pomeni, da znanstveniki dobivajo pomemben pomen in da se podatki pravilno razumejo, kar se odraža tudi na njihovih višjih plačah.
Glede na nedavno raziskavo Global Inštituta McKinsey primanjkuje analitičnih in vodstvenih talentov, še posebej, ker bi morali imeti smisel za veliko količino podatkov, ki so na voljo na svetu.
To je eden najbolj perečih izzivov v sedanjem času. Nadalje to poročilo ocenjuje, da bo do leta 2018 zahtevalo štiri do pet milijonov analitikov podatkov.
Potreben je tudi blizu milijon menedžerjev in analitikov, ki lahko pomagajo porabiti rezultate velikih podatkov na način, ki lahko pomaga organizacijam, da dosežejo svoje cilje na način, ki sredstva porabi na strateški in koristen način.
Zakaj je podatkovna znanost tako pomembna?
Znanost o podatkih je v zadnjih nekaj letih prišla zares dolgo pot. Zato so sestavni del razumevanja delovanja številnih panog, pa čeprav zapletenih in zapletenih.
Tu je deset razlogov, da bo podatkovna znanost vedno ostala sestavni del kulture in gospodarstva globalnega sveta:
- Podatkovna znanost pomaga blagovnim znamkam razumeti svoje kupce na veliko izboljšan in pooblaščen način. Kupci so duša in osnova katere koli blagovne znamke in imajo veliko vlogo pri njihovem uspehu in neuspehu. Z uporabo podatkovne znanosti se lahko blagovne znamke osebno povežejo s svojimi strankami in tako zagotovijo večjo moč blagovne znamke in angažiranost.
- Eden od razlogov, zakaj podatkovna znanost pridobiva toliko pozornosti, je ta, da blagovnim znamkam omogoča, da na tako zavzeten in močan način sporočajo svojo zgodbo. Ko blagovne znamke in podjetja uporabljajo te podatke celovito, lahko svojo zgodbo delijo s svojo ciljno publiko in tako ustvarijo boljše povezovanje blagovnih znamk. Navsezadnje se s potrošniki nič ne poveže kot učinkovita in močna zgodba, ki lahko vzbudi vsa človeška čustva.
- Big Data je novo področje, ki nenehno raste in se razvija. Ob številnih orodjih, ki se skoraj redno razvijajo, veliki podatki pomagajo znamkam in organizacijam pri učinkovitem in strateškem reševanju zapletenih problemov na področju IT, človeških virov in upravljanja virov. To pomeni učinkovito rabo virov, tako materialnih kot nematerialnih.
- Eden najpomembnejših vidikov znanosti o podatkih je, da se njegove ugotovitve in rezultati lahko uporabijo v skoraj vseh panogah, kot so potovanja, zdravstvo in izobraževanje. Razumevanje posledic znanosti o podatkih lahko precej pomaga pri sektorjih, da analizirajo svoje izzive in jih učinkovito rešijo.
- Znanost o podatkih je dostopna skoraj vsem sektorjem. Danes je na svetu na voljo velika količina podatkov in pravilno uporabo le-teh lahko pri znamkah in organizacijah kaže na uspeh in neuspeh. Pravilna uporaba podatkov bo ključna za doseganje ciljev blagovnih znamk, zlasti v prihodnjih časih.
Povedano je, da podatkovna znanost prevzema veliko in glavno vlogo pri delovanju in rasti blagovnih znamk. Zato je znanstvenik, ki se ukvarja s podatki, glavni položaj vsake osebe, saj ima veliko nalogo, da upravlja s podatki in nudi rešitve za svoje težave, tako znotraj organizacije kot zunaj nje.
Danes znanstveniki s podatki odpirajo nove temelje v smislu eksperimentiranja in raziskav. Eksperimentirajo s tehnologijami za zbiranje obveščevalnih podatkov in razvijajo prefinjene modele in algoritme, da bi znamkam pomagali odgovoriti na nekatere največje izzive, s katerimi se soočajo. Podatkovni znanstvenik bo opravljal glavne funkcije in vloge, nekatere izmed njih vključujejo naslednje:
- Povežite nove in drugačne podatke, da ponudite izdelke, ki ustrezajo stremljenju in ciljem njihovih ciljnih strank
- Snorjev podatek uporabite za odkrivanje vremenskih razmer in preusmeritev dobavnih verig
- Odkrijte prevare in nepravilnosti na trgu
- Vnaprejšnja hitrost dostopa do podatkovnih zbirk in njihovo integriranje
- Določite najboljši in inovativen način uporabe interneta, da bodo blagovne znamke lahko celovito izkoristile priložnosti
Medtem ko je trgovina na drobno eno področje, na katerem ima lahko znanost podatkov velike posledice. Vzemimo za primer primer, ko se starejša generacija spominja neverjetne interakcije z lokalnim trgovcem.
Ta prodajalka je lahko osebno zadovoljila vse potrebe stranke. Vendar se je sčasoma ta prilagojena pozornost izgubila z nastankom in rastjo supermarketov.
Vendar lahko analiza podatkov pomaga blagovnim znamkam, da ustvarijo to osebno povezavo s svojimi strankami. Z uporabo podatkovnih znanosti bodo blagovne znamke morale razviti boljše in globlje razumevanje, kako kupci uporabljajo svoje izdelke.
To pomeni, da bodo morali trgovci na drobno, ki so konkurenčni, poglobiti razumevanje, kako kupci uporabljajo svoje izdelke. Učinkovitost pomeni, da se bodo morali prodajalci uskladiti s pravim izdelkom s pravim kupcem, kljub temu, da se oba predmeta nenehno razvijata.
Kakšna je prihodnost podatkovne znanosti in podatkovnega znanstvenika?
Čeprav je maloprodaja oprijemljivo področje, kjer so učinki podatkovne znanosti jasno vidni, ima lahko podatkovna znanost daljnosežne posledice tudi na drugih področjih. Sem spadajo zdravstvo, energetika in izobraževanje.
Ker se ta področja nenehno razvijajo, se tudi pomen znanosti o podatkih hitro povečuje.
Na področju zdravstva vedno znova odkrivajo nova zdravila na eni strani, zato je treba zagotoviti boljšo oskrbo bolnikov na drugi strani.
Podatkovna znanost s svojo uporabo metod in tehnik lahko zdravstvenemu sektorju pomaga najti rešitve, ki bodo pomagale pri oskrbi in zadovoljstvu pacientov na naslednjo raven.
Zdravstvena panoga se nenehno razvija in podatkovna znanost jim lahko pomaga pri boljši skrbi za paciente v vseh fazah. Drugo področje, ki lahko resnično koristi od podatkovnih znanosti, je izobraževanje.
Ker tehnologija, kot so pametni telefoni in prenosni računalniki, postane sestavni del izobraževalnega sistema, lahko podatkovna znanost pomaga ustvariti boljše priložnosti, da študentom pomagajo pri učenju in konstruktivnem izboljšanju svojega znanja.
Drug primer, kako lahko podatkovna znanost pomaga družbi, je z njeno uporabo in uporabo v energiji. Energetski sektor je danes na vrhu radikalnih sprememb in preobrazbe. Od nafte do plina do obnovljive energije moramo najti nove in inovativne načine za uporabo energije.
Podatkovna znanost nam lahko pomaga pri soočanju z izzivi vse večjega povpraševanja in trajnostne prihodnosti, hkrati pa zagotavlja najboljše rešitve. To pomeni, da bodo morali znanstveniki s podatki najti široko paleto rešitev za soočanje z izzivi v vseh sektorjih.
To ni lahka naloga in zato potrebujejo vire in sisteme, ki jim bodo pomagali pri doseganju tega cilja. V različnih sektorjih in gospodarstvih bodo znanstveniki s podatki morali postati kreativni misleci, ki uporabljajo orodja višjega cenovnega razreda za ustvarjanje rešitev, ki jih je mogoče sprejeti v vseh vertikalah.
Skupno gledano, podatkovni znanstveniki so danes prihodnost sveta. Kmalu bodo postali sestavni del organizacije in pomagali svetu pri soočanju z velikimi svetovnimi izzivi, ki imajo lahko daljnosežne posledice v državah.
Zato je potrebno uro razviti spretnost in ustvarjalnost podatkovnih znanstvenikov po vsem svetu, da bodo lahko ljudem pomagali, da življenje, izdelke in storitve doživijo na povsem nov način.