Kāpēc kļūt par datu zinātnieku?

Dati ir mums visapkārt

Tiek plānots, ka 2021. gadā tiks ievākti un reģistrēti 74 zetabaiti ar datiem, t.i., 74 ar 21 nullēm (!), un salīdzinājumā ar iepriekšējiem gadiem šis apjoms ir strauji pieaudzis un arī turpinās augt. Neskaitot datus, kas iegūti no sociālo mediju platformām, kā indivīdi mēs pastāvīgi izmantojam ierīces veselības stāvokļa novērošanai – sekojot soļu skaitam, sirdsdarbības ātrumam, miegam un citiem fizioloģiskiem signāliem. Datu analīze ir ļoti palīdzējusi atklāt dažādas tendences mūsu ikdienas aktivitātēs un mudina pievērst vairāk uzmanības mūsu veselībai, veicot ikdienas vingrinājumus un uzlabojot miega kvalitāti. Tāpat kā mēs sekojam veselības stāvoklim, interneta sensori tiek izmantoti arī dažādās ikdienas ierīcēs, piemēram, ledusskapjos, veļas mazgājamās mašīnās, interneta rūteros, lampās utt., lai ne tikai tos darbinātu attālināti, bet arī lai uzraudzītu to funkcionalitāti un sniegtu analīzi, kas palīdz novērst traucējumus.

 

Organizācijas apkopo datus, lai labāk izprastu savus produktus un palīdzētu klientiem. Mūsdienās rūpnīcās ir uzstādīti dažādi sensori (akselerometri, termistori, manometri), kas pastāvīgi uzrauga ļoti vērtīgas iekārtas, lai izsekotu to veiktspēju un labāk prognozētu dīkstāvi. Kā interneta lietotāji esam pieredzējuši ērtības, ko sniedz mūsu pārlūkošanas datu sniegšana – labāki meklēšanas rezultāti meklētājprogrammās, personalizēti ieteikumi e-komercijas vietnēs, strukturētas un sakārtotas iesūtnes utt. Katra no šīm funkcijām ir rezultāts dažādām datu zinātnes informācijas iegūšanas metodēm un mašīnmācīšanās algoritmiem.

 

No uzņēmējdarbības skatupunkta, pāreja uz digitālo vidi ir ārkārtīgi veicinājusi jaunu datu ģenerēšanu. Ar viedo ierīci katrā rokā un dažādiem sensoriem gan komerciālā, gan rūpnieciskā mērogā, radīto un apkopoto datu apjoms turpinās strauji pieaugt. Šī pastāvīgā datu ģenerēšana caur datu zinātnes metodēm un rīkiem veicina jaunas un novatoriskas iespējas organizācijām un to klientiem.

 

Datu zinātne virza jaunas iespējas 

Datu zinātne ir zinātnes nozare, kas saistīta ar datu izpēti, lai veiktu pamatotus lēmumus.

No vienas puses, veselības datu uzraudzība un datu analīze liek cilvēkiem pieņemt labākus lēmumus savu veselības mērķu sasniegšanai. No otras puses, veselības datu apkopošana kopienas līmenī ērtā un pieejamā veidā dod iespēju veikt starpdisciplinārus pētījumus par tādiem jautājumiem kā “Vai fizisko aktivitāšu apjoms ir saistīts ar sirds veselību?”, ‘’Vai sirdsdarbības ātruma izmaiņas noteiktā laika periodā var palīdzēt prognozēt sirdsdarbības traucējumus?’’, ‘’Vai svara zudums ir saistīts ar miega kvalitāti?’’. Agrāk nebija pat iespējams atbalstīt šādus pētījumus apjomīgiem un detalizētiem datiem. Savukārt mūsdienās šāda desmit gadus vērta informācija ļauj mums veikt pētījumus par dažādiem veselības aspektiem. 

 

Sakarā ar šādu datu pieejamību daudzas tradicionālās nozares, piemēram, apdrošināšana, tiek negatīvi ietekmētas. Iepriekš apdrošināšanas prēmijas tika aprēķinātas, pamatojoties uz vecumu un vienu medicīnisko pārbaudi, kas tika veikta reģistrējoties. Tagad dzīvības apdrošināšanas pakalpojumu sniedzēji cenšas samazināt prēmijas, regulāri kontrolējot klientu fitnesa aproces un līdzīgas viedierīces. Izmantojot šos apjomīgos datus, apdrošināšanas firmas mēģina izprast un kvantificēt veselības riskus. Minētās pētniecības metodes ļautu kvantitatīvi novērtēt kopējo veselības risku, apvienojot dažādus veselības rādītājus. Visi šie jaunie produkti lielā mērā balstīsies uz uzlabotas analīzes izmantošanu, kas izmanto mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās (AI / ML) metodes, lai izstrādātu modeļus, kas paredz personalizētas prēmijas.

 

Datu zinātne ir starpdisciplinārs process 

Datu zinātnes process parasti sākas ar uzņēmējdarbības problēmu. Dati, kas nepieciešami problēmas risināšanai, var tikt iegūti no vairākiem avotiem. Sociālo mediju dati, piemēram, teksts un attēli no sociālo mediju platformām, kā Facebook un Instagram, tiktu atdalīti no uzņēmuma datiem, piemēram, informācija par klientiem un viņu darījumiem. Taču atkarībā no risināmās problēmas visi attiecīgie dati tiek apkopoti un var tikt apvienoti, lai iegūtu unikālu ieskatu biznesa problēmas risināšanā. 

 

Datu zinātnieks spēj pielietot statistikas un mašīnmācīšanās tehnikas, lai interpretētu datu avotus, apstrādātu lielus datu apjomus, analizētu datus un radītu vizualizācijas, kas palīdzētu radīt izpratni par datiem, tādējādi pārveidojot nestrukturētus datus strukturētā formātā. 

 

Datu zinātnieks kā vienojošais posms produkta izstrādes ciklā

Datu zinātnieka loma aptver vairākus produkta izstrādes procesa posmus. Parasti produkta izstrāde sākas ar idejas rašanos, dažādu vēlamo funkciju izvēli un beidzas ar šo funkciju izveidi. Mūsdienās datu zinātnieks apvieno visus šos posmus. Pat vīzijas veidošanas laikā, mārketinga datu analīze ļauj izlemt, kādas funkcijas veidot, ņemot vērā maksimālo klientu skaitu un konkurences skatupunktu. 

 

Kad vēlamo funkciju saraksts ir izlemts, nākamais solis ir to izstrāde. Parasti šādas projektēšanas darbības ir bijušas dizaineru un daļēji izstrādātāju pienākumos. Tradicionāli dizaineris izstrādā funkcijas un pēc tam novērtē, pamatojoties uz nelielas izlases lietotāju pieredzes pētījumiem. Tomēr tas, kas varētu būt labs dizains 10 lietotājiem, iespējams nav tik veiksmīgs dizains citiem 90 lietotājiem. Šādās situācijās dizaineru vērtējums ne vienmēr spēj attiekties uz visu lietotāju bāzi. 

 

Uzņēmumi veic dažādus eksperimentus, lai apkopotu sistemātiskus datus produkta progresa revīzijai. Izmantojot datu zinātnes rīkus, pareizā virziena iegūšana vairs nav jāierobežo ar šādām tradicionālām dizaina pieejām. Pamatojoties uz objekta dizaina īpašībām, A / B eksperimentu testēšanas dati var sniegt informāciju izstrādātājiem un dizaineriem gan par dizaina iespējām, gan par lietotājiem optimāliem produkta izveides lēmumiem. 

 

Datu zinātne ir nākotne

Datu zinātnieka loma un ieguldījums ir ļoti daudzveidīgs. No vienas puses, datu zinātnieks var radīt jaunas iespējas, izmantojot ar datiem pamatotu ieskatu tādās jomās kā veselības aprūpe, ieteikt personalizēšanas iespējas lietotājiem, pamatojoties uz viņu vajadzībām utt. No otras puses, datu zinātnieks var vadīt uz izmaksām balstītu diskusiju par konkrēta dizaina izveidi vai kāda optimāla varianta izvēli. 

 

Tāpat kā prezentācijas veidošana, dokumentu rediģēšana un e-pasta ziņojumu sastādīšana mūsdienās ir kļuvušas par ierastām prasmēm, arī datu zinātnes prasmes tiks plaši izmantotas dažādās funkcionālajās lomās uzņēmējdarbības lēmumu pieņemšanai. Līdz ar datu apjoma nepārtraukto straujo pieaugumu pieprasījums pēc datu zinātniekiem, datu analītiķiem un lielo datu inženieriem darba tirgū tikai pieaugs. Organizācijas pastāvīgi meklē datu profesionāļus, kuri var datus pārveidot ieskatos, lai pieņemtu labākus lēmumus, un tieši tāpēc karjera datu zinātnē ir tik pievilcīga.

Rakstu sastādījusi Divya Venkatraman

Ja vēlies uzzināt vairāk par mūsu Datu analīzes apmācībām, spied šeit.

 

Reģistrācija
Kontakti