Znanost o podacima i njezin sve veći značaj - interdisciplinarno polje, znanost o podacima bavi se procesima i sustavima koji se koriste za dobivanje znanja ili uvida iz velike količine podataka.
Podaci izvađeni mogu biti strukturirani ili nestrukturirani. Znanost podataka nastavak je područja podataka kao što su vađenje podataka, statistika, prediktivna analiza.
Ogromno polje, znanost podataka koristi mnoštvo teorija i tehnika koje su dio ostalih područja poput informatike, matematike, statike, kemometrije i informatike.
Neke od metoda koje se koriste u znanosti podataka uključuju modele vjerojatnosti, strojno učenje, obradu signala, vađenje podataka, statističko učenje, baze podataka, inženjering podataka, vizualizaciju, prepoznavanje uzoraka i učenje, modeliranje neizvjesnosti, računalno programiranje između ostalih.
S napretkom tolikih podataka, mnogi aspekti znanosti podataka dobivaju ogromnu važnost, posebno veliki podaci.
Znanost podataka nije ograničena na velike podatke, što je samo po sebi veliko polje jer su rješenja velikih podataka više usmjerena na organiziranje i prethodnu obradu podataka, a ne na analizu podataka.
Osim toga, strojno učenje je povećalo rast i značaj znanosti o podacima u posljednjih nekoliko godina.
Koje je izvornost za Data Science?
Tijekom godina, znanost o podacima postala je sastavni dio mnogih industrija poput poljoprivrede, optimizacije marketinga, upravljanja rizikom, otkrivanja prijevara, marketinške analitike i javne politike, među ostalim.
Koristeći pripremu podataka, statistiku, prediktivno modeliranje i strojno učenje, znanost o podacima pokušava riješiti mnoga pitanja unutar pojedinih sektora i gospodarstva uopće.
Znanost podataka naglašava uporabu općih metoda bez promjene njegove primjene, neovisno o domeni. Ovaj se pristup razlikuje od tradicionalne statistike koja je usredotočena na pružanje rješenja koja su specifična za pojedine sektore ili domene.
Tradicionalne metode ovise o pružanju sektora rješenjima koja su prilagođena svakom problemu, a ne primjeni standardnog rješenja.
Danas znanost o podacima ima dalekosežne implikacije na mnogim poljima, kako akademskim, tako i primijenjenim istraživačkim područjima poput strojnog prevođenja, prepoznavanja govora, digitalne ekonomije s jedne strane i područja poput zdravstva, društvenih znanosti, medicinske informatike, s druge strane.
To utječe na rast i razvoj branda pružajući puno inteligencije o potrošačima i kampanjama, putem tehnika poput rudarstva i analize podataka.
Povijest znanosti o podacima može se pratiti prije više od pedeset godina, a Peter Naur 1960. je koristio zamjenu za računalnu znanost.
1974. godine, Peter je objavio Concis Survey of Computer Methods, gdje je koristio izraz data data u istraživanju suvremenih metoda obrade podataka.
Te su metode tada korištene u velikom broju primjena. Gotovo dvadeset dvije godine kasnije, 1996. godine, članovi Međunarodne federacije klasifikacijskih društava upoznali su Kobea na njihovoj dvogodišnjoj konferenciji, na kojoj se prvi put koristio termin nauka podataka, u naslovu konferencije koja se zvala Podaci o znanosti, klasifikaciji i srodnim podacima metode. CF Jeff Wu 1997. održao je uvodno predavanje na temu gdje je govorio o statistici kao obliku podataka o znanju podataka.
Kasnije 2001. godine, William S. Cleveland uveo je nauku o podacima kao neovisnu disciplinu. U svom članku Data Science: Akcijski plan za širenje tehničkih područja statistike, on je ugradio napredak u računanje podataka, koji je objavljen u Međunarodnom statističkom pregledu u travnju 2001. godine.
U svom izvješću, William spominje šest područja za koja je smatrao da su osnova znanosti o podacima: to uključuje multidisciplinarna istraživanja, modele i metode podataka, pedagogiju, računanje s podacima, teoriju i ocjenu alata.
U sljedećoj godini 2002. godine Međunarodno vijeće za znanost: Odbor za podatke za znanost i tehnologiju započeo je s objavljivanjem časopisa Data Science koji se usredotočuje na pitanja vezana uz nauku o podacima, poput opisa podatkovnih sustava, njihove objave na Internetu, primjene i pravnih podataka pitanja.
U siječnju 2003., Sveučilište Columbia započelo je i objavljivanje časopisa Science Science koji je bio platforma za radnike koji razmjenjuju podatke i razmjenjuju mišljenja o korištenju i koristima znanosti o podacima.
Časopis koji je bio posvećen primjeni statističkih metoda i kvalitativnih istraživanja, ovaj je časopis bio platforma koja je data zaposlenicima omogućila da daju svoj glas na polju znanosti o podacima.
2005. godine Nacionalni znanstveni odbor objavio je dugovječne digitalne zbirke podataka: omogućavanje istraživanja i obrazovanja u 21. stoljeću.
Ovaj je članak definirao znanstvenike kao informacione i informatičke programere, programere baza podataka i softvera, disciplinarne stručnjake, kustose i stručne komentatore, knjižničare koji su izuzetno važni za uspješno upravljanje digitalnim prikupljanjem podataka.
Njihova osnovna djelatnost je provođenje kreativnih istraživanja i analiza tako da ih organizacije mogu koristiti na pravilan i učinkovit način u organizacijama iz svih sektora.
Rastuća važnost znanosti o podacima zauzvrat je dovela do rasta i važnosti podataka. Ti stručnjaci za znanstvene podatke sada su sastavni dijelovi marki, poduzeća, javnih agencija i neprofitnih organizacija.
Ti znanstvenici rade neumorno kako bi smislili veliku količinu podataka i otkrili relevantne obrasce i nacrte u njima kako bi ih mogli učinkovito iskoristiti u ostvarivanju budućih ciljeva.
To znači da znanstvenici s podacima dobivaju na prvom mjestu važnost, a razumijevanje podataka na odgovarajući način odražava se i na njihovim povećanim plaćama.
Prema nedavnom istraživanju Instituta McKinsey Global, nedostaje analitičkog i menadžerskog talenta, pogotovo što je potrebno da shvate veliku količinu dostupnih podataka u svijetu.
Ovo je jedan od najhitnijih izazova u trenutnom vremenu. Nadalje, ovo izvješće procjenjuje da će do 2018. postojati zahtjev od četiri do pet milijuna analitičara podataka.
Također je potrebno blizu milijun menadžera i analitičara koji mogu pomoći konzumiranje rezultata velikih podataka na način koji može pomoći organizacijama da postignu svoje ciljeve na način koji resurse koristi na strateški i koristan način.
Zašto je znanost podataka tako važna?
Znanost podataka u posljednjih nekoliko godina prešla je jako dug put. Zato su sastavni dio razumijevanja rada mnogih industrija, koliko god složene i zamršene bile.
Evo deset razloga zbog kojih će nauka o podacima uvijek ostati sastavni dio kulture i ekonomije globalnog svijeta:
- Znanost podataka pomaže robnim markama da razumiju svoje kupce na znatno poboljšani i opširniji način. Kupci su duša i osnova bilo koje marke i imaju veliku ulogu u njihovom uspjehu i neuspjehu. Korištenjem znanstvenih podataka, brandovi se mogu prilagoditi svojim kupcima na personalizirani način, osiguravajući tako bolju snagu i angažman marke.
- Jedan od razloga zašto znanost o podacima privlači toliko pozornosti je taj što omogućava marki da komuniciraju svoju priču na tako privlačan i snažan način. Kada marke i tvrtke sve podatke koriste na sveobuhvatan način, mogu svoju priču podijeliti s ciljanom publikom i tako stvoriti bolju povezanost s markom. Uostalom, ništa se ne povezuje s potrošačima poput učinkovite i snažne priče koja može pobuditi sve ljudske emocije.
- Big Data je novo polje koje se neprestano razvija i razvija. S tako mnogo alata koji se razvijaju, gotovo redovito, veliki podaci pomažu robnim markama i organizacijama da na učinkovit i strateški način riješe složene probleme u IT, ljudskim resursima i upravljanju resursima. To znači učinkovito korištenje resursa, kako materijalnih tako i nematerijalnih.
- Jedan od najvažnijih aspekata znanosti o podacima je da se njegovi nalazi i rezultati mogu primijeniti na gotovo bilo kojem sektoru poput putovanja, zdravstva i obrazovanja. Razumijevanje implikacija znanosti o podacima može biti dug put u pomaganju sektorima da analiziraju svoje izazove i na učinkovit način se pozabave njima.
- Znanost o podacima dostupna je u gotovo svim sektorima. Danas je u svijetu danas dostupna velika količina podataka i pravilno korištenje ih može ukazati na uspjeh i neuspjeh marki i organizacija. Pravilna upotreba podataka imat će ključ za postizanje ciljeva za marke, osobito u narednim vremenima.
U skladu s tim, podatkovna znanost preuzima veliku i glavnu ulogu u procesu funkcioniranja i rasta marki. Biti znanstvenik za podatke stoga je glavni položaj za svaku osobu jer ima veliki zadatak upravljanja podacima i pružanje rješenja za njihove probleme, unutar i izvan organizacije.
Danas znanstvenici s podacima otvaraju nove temelje u pogledu eksperimentiranja i istraživanja. Eksperimentiraju s tehnologijama prikupljanja inteligencije i razvijaju sofisticirane modele i algoritme, kako bi brandovi pomogli odgovoriti na neke od najvećih izazova s kojima su suočeni. Znanstvenik podataka obavljat će glavne funkcije i uloge, neke od njih uključuju sljedeće:
- Povežite nove i drugačije podatke kako biste ponudili proizvode koji zadovoljavaju težnje i ciljeve njihovih ciljnih kupaca
- Koristite podatke snora da biste otkrili vremenske uvjete i preusmjerili lance opskrbe
- Otkrivanje prijevara i anomalija na tržištu
- Unaprijed brzina pristupanja i integriranju skupova podataka
- Odredite najbolji i inovativan način korištenja interneta kako bi brendovi mogli na sveobuhvatan način iskoristiti mogućnosti
Iako je maloprodaja jedno područje u kojem znanost podataka može imati ogromne posljedice. Uzmimo za primjer slučaj gdje se starija generacija prisjeća nevjerovatne interakcije s lokalnim prodavačem.
Ovaj trgovac uspio je prilagoditi sve potrebe kupca na personalizirani način. S vremenom se ta personalizirana pažnja izgubila u nastajanju i rastu supermarketa.
Međutim, analiza podataka može pomoći robnim markama da stvore ovu osobnu vezu sa svojim kupcima. Koristeći nauku o podacima, brandovi će morati razviti bolje i dublje razumijevanje načina na koji kupci koriste svoje proizvode.
To znači da će trgovci koji su konkurentni morati izgraditi dublje razumijevanje načina na koji kupci koriste svoje proizvode. Učinkovitost znači da će trgovci morati uskladiti pravi proizvod s pravim kupcem, unatoč činjenici da se oba ova predmeta stalno razvijaju.
Kakva je budućnost znanosti o podacima i znanstvenika podataka?
Dakle, iako je maloprodaja opipljivo polje u kojem su učinci nauke o podacima jasno vidljivi, znanost o podacima može imati dalekosežne posljedice i na druga područja. To uključuje zdravstvo, energiju i obrazovanje.
Budući da se ta polja stalno razvijaju, važnost znanosti o podacima također se brzo povećava.
U području zdravstva, stalno se otkrivaju novi lijekovi s jedne strane i postoji potreba za boljom skrbi o pacijentima s druge strane.
Znanost podataka svojom uporabom metoda i tehnika može pomoći zdravstvenom sektoru u pronalaženju rješenja koja pomažu brigu i zadovoljstvo pacijenata na novu razinu.
Zdravstvena industrija se neprestano razvija i znanost o podacima može im pomoći u stvaranju bolje skrbi za pacijente u svim fazama. Još jedno polje koje uistinu može imati koristi od podataka o znanosti je obrazovanje.
Budući da tehnologija poput pametnih telefona i prijenosnih računala postaje sastavni dio obrazovnog sustava, znanost o podacima može pomoći u stvaranju boljih prilika za pomoć učenicima u učenju i unaprjeđenju njihovih znanja na konstruktivan način.
Drugi primjer kako znanost podataka može pomoći društvu je njegova primjena i upotreba u energiji. Energetski sektor danas je na vrhuncu radikalnih promjena i transformacija. Od nafte do plina do obnovljivih izvora energije, moramo pronaći nove i inovativne načine korištenja energije.
Znanost o podacima može nam pomoći u suočavanju s izazovima sve veće potražnje i održive budućnosti, istodobno osiguravajući najbolja rješenja. To znači da će znanstvenici s podacima morati iznalaziti širok spektar rješenja za suočavanje sa izazovima u svim sektorima.
To nije lak zadatak i zato im trebaju resursi i sustavi koji će im pomoći da postignu ovaj cilj. Znanstvenici će u svim sektorima i gospodarstvima postati kreativni mislioci koji koriste vrhunske alate za stvaranje rješenja koja se mogu usvojiti u svim vertikalima.
Sve u svemu, znanstvenici s podacima danas su budućnost svijeta. Oni će uskoro postati sastavni dio organizacije i pomoći će svijetu da se riješi velikih globalnih izazova koji zauzvrat mogu imati dalekosežne posljedice u svim zemljama.
Zbog toga je potreba sata da se razvije vještina i kreativnost podataka znanstvenika širom svijeta, kako bi oni mogli pomoći ljudima da iskuse život, proizvode i usluge na potpuno novi način.