حجم فزاینده منابع داده و متعاقباً داده ها باعث شده است که علم داده یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در هر صنعت باشد. در نتیجه، جای تعجب نیست که نقش دانشمند داده توسط هاروارد بیزینس ریویو به عنوان «جذاب ترین شغل قرن بیست و یکم» شناخته شد. سازمان ها برای تفسیر داده ها و ارائه توصیه های عملی برای بهبود نتایج کسب و کار به طور فزاینده ای به آنها متکی هستند.
علم داده، ریاضی، آمار، برنامه‌نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را با تخصص موضوعی خاص ترکیب می‌کند تا بینش‌های عملی پنهان در داده‌های سازمان را آشکار کند. از این بینش ها می توان برای هدایت تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک استفاده کرد.
چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ها، ابزارها و فرآیندهای مختلفی است که تحلیلگران را قادر می‌سازد تا بینش‌های عملی را به دست آورند. به طور معمول، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می کند:
۱. جمع‌آوری داده: چرخه حیات با جمع‌آوری داده‌ها آغاز می‌شود (هم داده‌های ساختاریافته خام و هم داده‌های بدون ساختار از همه منابع مرتبط با استفاده از روش‌های مختلف). این روش‌ها می‌توانند شامل ورود دستی، گردآوری از وب و غیره باشند. منابع داده می‌تواند شامل داده‌های ساختاریافته، مانند داده‌های مشتری، همراه با داده‌های بدون ساختار مانند فایل‌های گزارش، ویدئو، صدا، تصاویر و رسانه‌های اجتماعی باشد. ۲. ذخیره سازی و پردازش داده ها: از آنجایی که داده ها می توانند فرمت ها و ساختارهای متفاوتی داشته باشند، شرکت ها باید سیستم های ذخیره سازی متفاوتی را بر اساس نوع داده هایی که باید جمع آوری شوند، در نظر بگیرند. تیم‌های مدیریت داده به تنظیم استانداردهایی در مورد ذخیره‌سازی و ساختار داده‌ها کمک می‌کنند، که جریان‌های کاری پیرامون تحلیل‌ها، یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق را تسهیل می‌کند. این مرحله شامل پاکسازی داده ها، کپی برداری، تبدیل و ترکیب داده ها با استفاده از کارهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) یا سایر فناوری های یکپارچه سازی داده ها است. این آماده سازی داده برای ارتقای کیفیت داده ها قبل از بارگذاری در انبار داده ضروری است.
۳. تجزیه و تحلیل داده ها: در اینجا، دانشمندان داده تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را برای بررسی سوگیری ها، الگوها، محدوده ها و توزیع مقادیر در داده ها انجام می دهند. این اکتشاف تجزیه و تحلیل داده ها باعث ایجاد فرضیه برای تست a/b می شود. همچنین به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا ارتباط داده‌ها را برای استفاده در مدل‌سازی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و یا یادگیری عمیق تعیین کنند. بسته به دقت مدل، سازمان‌ها می‌توانند برای تصمیم‌گیری تجاری به این بینش‌ها متکی باشند و به آنها امکان مقیاس‌پذیری بیشتری را بدهد. ۴. مصور سازی: در نهایت، اطلاعات مصور سازی شده به‌عنوان گزارش‌ها ارائه می‌شوند، که با درک جداول و نمودارها و تأثیر آنها بر تجارت را برای تحلیلگران کسب‌وکار و سایر تصمیم‌گیرندگان آسان‌تر می‌کنند. یک زبان برنامه نویسی علم داده مانند R یا Python شامل اجزایی برای تولید ویژوال است. به طور متناوب، دانشمندان داده می توانند از ابزارهای مصور سازی اختصاصی استفاده کنند.
موارد استفاده از علم داده
شرکت ها می توانند یا استفاده از علم داده از مزایای متعدد آن بهره مند شوند. که رایج ترین آن بهینه سازی فرآیند از طریق اتوماسیون هوشمند و هدف گذاری و شخصی سازی پیشرفته برای بهبود تجربه مشتری (CX) است. با این حال، نمونه های خاص تر عبارتند از:
یک بانک بین‌المللی خدمات وام سریع‌تری را از طریق برنامه تلفن همراه با استفاده از مدل‌های ریسک اعتباری مبتنی بر یادگیری ماشین و معماری ترکیبی محاسبات ابری ارائه می‌کند که هم قدرتمند و هم امن است.
یک شرکت الکترونیکی که در حال توسعه سنسورهای پرینت سه بعدی بسیار قدرتمند برای هدایت وسایل نقلیه بدون راننده آینده می باشد. این راه حل به ابزارهای علم داده و تجزیه و تحلیل برای افزایش قابلیت های تشخیص اشیاء در زمان واقعی خود متکی است.
یک ارائه‌دهنده راه‌حل‌های اتوماسیون فرآیند رباتی (RPA) یک راه‌حل استخراج فرآیند کسب‌وکار شناختی ایجاد کرد که زمان رسیدگی به حادثه را بین ۱۵ تا ۹۵ درصد برای شرکت‌های مشتری خود کاهش می‌دهد. این راه حل برای درک محتوا و احساسات ایمیل های مشتری آموزش داده شده است و تیم های خدماتی را هدایت می کند تا آنهایی را که مرتبط تر و فوری هستند اولویت-بندی کنند.
یک شرکت فناوری رسانه دیجیتال یک پلتفرم تجزیه و تحلیل مخاطب ایجاد کرد که به مشتریان خود امکان می‌دهد ببینند چه چیزی مخاطبان تلویزیون را درگیر می‌کند، زیرا طیف رو به رشدی از کانال‌های دیجیتال به آنها ارائه می‌شود. این راه حل از تجزیه و تحلیل عمیق و یادگیری ماشینی برای جمع آوری بینش در زمان واقعی در مورد رفتار بیننده استفاده می کند.
یک اداره پلیس شهری ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری حوادث ایجاد کرد تا به افسران کمک کند بفهمند چه زمانی و کجا منابع خود را برای جلوگیری از جرم مستقر کنند. راه حل مبتنی بر داده گزارش ها و داشبوردهایی را برای افزایش آگاهی موقعیتی برای افسران میدانی ایجاد می کند.
توسعه علم و فناوری شانگهای Changjiang از فناوری IBM® Watson® برای ساخت یک پلت فرم ارزیابی پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کرد که می تواند سوابق پزشکی موجود را تجزیه و تحلیل کند تا بیماران را بر اساس خطر تجربه سکته مغزی طبقه بندی کند و بتواند میزان موفقیت برنامه های درمانی مختلف را پیش بینی کند.
علم داده در مقابل هوش تجاری
ممکن است به راحتی بتوان اصطلاحات “علم داده” و “هوش تجاری” (BI) را اشتباه گرفت زیرا هر دو به داده های سازمان و تجزیه و تحلیل آن داده ها مربوط می شوند، اما در اصل متفاوت هستند.
هوش تجاری (BI) معمولاً به اصطلاح، مجموعه فرآیند و ابزارهایی است که آماده سازی داده ها، داده کاوی، مدیریت داده ها و مصور سایزی داده ها را امکان پذیر می کند. ابزارها و فرآیندهای هوش تجاری به کاربران نهایی این امکان را می‌دهند که اطلاعات عملی را از داده‌های خام شناسایی کنند و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در سازمان‌ها در صنایع مختلف تسهیل کنند. در حالی که ابزارهای علم داده در بسیاری از این موارد با هم همپوشانی دارند، هوش تجاری بیشتر بر داده‌های گذشته تمرکز می‌کند و بینش‌های ابزارهای BI ماهیت توصیفی‌تری دارند. هوش تجاری از داده‌ها برای درک آنچه قبلاً رخ داده است استفاده می‌کند تا یک دوره را اطلاع دهد. BI به سمت داده های ایستا (غیر تغییرناپذیر) که معمولاً ساختاری هستند هدایت می شود. در حالی که علم داده از داده های توصیفی استفاده می کند، از آن برای تعیین متغیرهای پیش بینی کننده استفاده می کند، که سپس برای دسته بندی داده ها یا پیش بینی ها استفاده می شود.
نکته قابل توجه این است که علم داده و BI متقابلاً منحصر به فرد نیستند، سازمان‌های هوشمند از هر دو برای درک کامل و استخراج ارزش از داده‌های خود استفاده می‌کنند.
بدون دیدگاه