Data Science nadal jest gorącym tematem wśród wykwalifikowanych specjalistów i organizacji, które koncentrują się na gromadzeniu danych i wyciąganiu z nich znaczących wniosków, aby wspomóc rozwój firmy. Wiele danych jest zasobem każdej organizacji, ale tylko wtedy, gdy są efektywnie przetwarzane. Potrzeba przechowywania wzrosła wielokrotnie, gdy weszliśmy w erę big data. Do 2010 r. główny nacisk kładziono na budowanie najnowocześniejszej infrastruktury do przechowywania tych cennych danych. Dane te następnie byłyby udostępniane i przetwarzane w celu wyciągnięcia wniosków biznesowych. Zobaczmy, czym jest data science i jak wpisuje się w obecny stan big data i biznesu.
Data science jest także przydatne do działań zwanych, generowanie leadów.
Definicja nauki o danych
Ogólnie rzecz biorąc, Data Science można zdefiniować jako badanie danych, ich pochodzenia, tego, co reprezentują oraz sposobów, w jakie można je przekształcić w wartościowe dane wejściowe i zasoby do tworzenia strategii biznesowych i informatycznych.
Dlaczego firmy potrzebują Data Science?
Przeszliśmy długą drogę od pracy z małymi zestawami ustrukturyzowanych danych do dużych kopalni nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych pochodzących z różnych źródeł. Tradycyjne narzędzia Business Intelligence zawodzą, jeśli chodzi o przetwarzanie tej ogromnej puli nieustrukturyzowanych danych. Dlatego Data Science zawiera bardziej zaawansowane narzędzia do pracy na dużych ilościach danych pochodzących z różnych źródeł. Takich jak dzienniki finansowe, pliki multimedialne, formularze marketingowe, czujniki i instrumenty oraz pliki tekstowe.
Przypadki użycia data science
Poniżej wymieniono istotne przypadki użycia, które są również powodem, dla którego Data Science staje się popularna wśród organizacji:
- Data Science ma niezliczone zastosowania w analityce predykcyjnej . W konkretnym przypadku prognozowania pogody dane są zbierane z satelitów, radarów, statków i samolotów w celu budowania modeli. Modele te mogą prognozować pogodę, a także przewidywać zbliżające się klęski żywiołowe z dużą precyzją. Pomaga to we właściwym czasie podjąć odpowiednie kroki i uniknąć maksymalnych możliwych szkód.
- Rekomendacje produktów nigdy nie były tak precyzyjne, gdy tradycyjne modele wyciągają wnioski z historii przeglądania, historii zakupów i podstawowych czynników demograficznych. Dzięki nauce o danych ogromne ilości i różnorodność danych mogą lepiej i skuteczniej trenować modele, aby przedstawiać bardziej precyzyjne rekomendacje.
- Data Science pomaga również w skutecznym podejmowaniu decyzji . Klasycznym przykładem są samochody autonomiczne lub inteligentne. Inteligentny pojazd zbiera w czasie rzeczywistym dane z otoczenia za pomocą różnych czujników. Takich jak radary, kamery i lasery, aby stworzyć wizualną (mapę) swojego otoczenia. W oparciu o te dane i zaawansowany algorytm uczenia maszynowego podejmuje kluczowe decyzje dotyczące jazdy. Takie jak skręcanie, zatrzymywanie się, przekraczanie prędkości itp.