Nie znaleziono wyników

Twoje wyszukiwanie nie dało żadnych wyników.

Czym jest analityka danych?

Data science, czyli analityka danych, to interdyscyplinarna dziedzina badań, która wykorzystuje metody naukowe, procesy i algorytmy do wyodrębniania wartości z danych. Analitycy danych łączą szereg umiejętności — w tym statystykę, informatykę i wiedzę biznesową — w celu analizowania danych zebranych od klientów, z sieci WWW, smartfonów, czujników i innych źródeł.

Analityka danych ujawnia trendy i generuje wnioski, na podstawie których firmy mogą podejmować trafniejsze decyzje oraz tworzyć bardziej innowacyjne produkty i usługi. Dane to podstawa innowacji, lecz ich wartość wynika z informacji wyodrębnianych z nich przez analityków oraz z działań opartych na tych informacjach.

 

Narzędzia dla analityków danych

Analitycy danych korzystają z wielu różnych narzędzi, lecz do najczęściej używanych należą notatniki open source, czyli aplikacje internetowe do pisania i uruchamiania kodu, wizualizacji danych i wyświetlania wyników — wszystko w tym samym środowisku. Do najpopularniejszych notatników należą Jupyter, RStudio i Zepplin. Bardzo przydają się do prowadzenia analiz, ale mają ograniczenia, w przypadku gdy analitycy danych muszą pracować w zespole. Problem ten rozwiązują pojawiające się platformy analityczne danych.

Analityka data science i przyrost danych

Analityka data science i przyrost danych

Ponieważ nowoczesna technologia umożliwiła tworzenie i przechowywanie coraz większej ilości informacji, wolumen danych gwałtownie wzrósł. Szacuje się, że 90 procent danych na świecie powstało w ciągu ostatnich dwóch lat. Przykładowo użytkownicy Facebooka przesyłają co godzinę 10 milionów zdjęć. Przewiduje się, że do 2025 r. liczba dostępnych na świecie urządzeń podłączonych do internetu (Internet rzeczy, IoT) wzrośnie do ponad 75 miliardów.

Bogactwo danych gromadzonych i przechowywanych przez te technologie może przynieść transformacyjne korzyści organizacjom i społeczeństwom na całym świecie, ale tylko wtedy, gdy możemy je zinterpretować. Tu właśnie wkracza analityka data science.

Zapoznaj się z infografiką, aby dowiedzieć się więcej o danych i analityce data science.

Specjalność — analityk danych

Specjalność — analityk danych

Analityka danych to młoda specjalizacja. Wywodzi się z analizy statystycznej i eksploracji danych. Magazyn Data Science Journal zadebiutował w 2002 r. jako publikacja Międzynarodowej Rady Nauki (ICSU): Komitetu Danych dla Nauki i Techniki (CODATA). Już przed 2008 r. zaczęto używać określenia analityk danych, a dyscyplina szybko się rozwinęła. Od tego czasu ciągle brakuje analityków data science, chociaż coraz więcej uczelni oferuje kierunki studiów umożliwiające zdobywanie stopni naukowych z tej dyscypliny.

Obowiązki analityka data science mogą obejmować opracowywanie strategii analizy danych, przygotowywanie danych do analizy, badanie, analizę i tworzenie wizualizacji danych, budowę modeli z danymi za pomocą języków programowania takich jak Python i R oraz wdrażanie modeli do aplikacji.

Analityk danych nie działa w pojedynkę. W rzeczywistości analitykę data science najskuteczniej przeprowadza się w zespołach. W takim zespole oprócz analityka danych może pracować analityk biznesowy, który definiuje problem, inżynier danych, który przygotowuje dane oraz zapewnia do nich dostęp, architekt IT, który nadzoruje bazowe procesy i infrastrukturę, oraz programista aplikacji, który wdraża modele lub wyniki analizy w aplikacjach i produktach.

Jak analityka danych przekształca biznes

Organizacje wykorzystują zespoły data science do przekształcania danych w przewagę konkurencyjną wynikającą z doskonalenia produktów i usług. Firmy analizują na przykład dane zebrane z telefonicznych centrów obsługi do identyfikacji klientów mogących odejść do innego usługodawcy. Dzięki temu dział marketingu może podjąć działania w celu ich zatrzymania. Firmy logistyczne analizują wzorce ruchu drogowego, warunki pogodowe i inne czynniki, aby poprawiać czas dostawy i obniżać koszty. Organizacje ochrony zdrowia analizują dane z testów medycznych i zgłaszane objawy, aby pomagać lekarzom wcześniej diagnozować choroby i je skuteczniej leczyć.

Większość przedsiębiorstw uznała analitykę danych za kierunek priorytetowy i inwestuje w nią znaczne środki. W najnowszej ankiecie firmy Gartner obejmującej ponad 3000 dyrektorów ds. informatyki respondenci uznali analitykę i analizę biznesową za najbardziej wyróżniające się technologie w swoich organizacjach. Ankietowani menedżerowie postrzegają te technologie jako najbardziej strategiczne dla swoich firm; dlatego przyciągają one najwięcej nakładów inwestycyjnych.

Jak przeprowadza się analizy data science

Jak przeprowadza się analizy data science

Proces analizy danych i podejmowania na ich podstawie działań ma charakter iteracyjny, a nie liniowy, lecz tak zazwyczaj wygląda organizacja pracy w projekcie modelowania danych:

  • Planowanie: zdefiniuj projekt i potencjalne wyniki
  • Przygotowanie: zbuduj środowisko pracy, zapewniając analitykom data science odpowiednie narzędzia oraz dostęp do właściwych danych i innych zasobów, takich jak moc obliczeniowa
  • Wczytanie danych: wczytaj dane do środowiska roboczego
  • Eksploracja: analizuj, eksploruj i wizualizuj dane
  • Modelowanie: buduj, trenuj i weryfikuj modele, aby działały zgodnie z wymaganiami
  • Wdrożenie: wdrażaj modele w środowisku produkcyjnym

Kto nadzoruje proces analizy data science?

Kto nadzoruje proces analizy data science?

Proces analiz data science zazwyczaj nadzorują menedżerowie należący do trzech kategorii:

  • Menedżerowie biznesowi: Współpracują z zespołem ds. analityki danych w celu zdefiniowania problemu i opracowania strategii analizy. Mogą to być dyrektorzy działów takich jak marketing, finanse lub sprzedaż, a zespół ds. analityki danych podlega im w hierarchii służbowej. Ściśle współpracują z kierownikiem IT i analiz data science, aby zapewnić realizację projektów.
  • Menedżerowie IT: Wyżsi rangą menedżerowie IT odpowiadają za planowanie infrastruktury i architekturę, która będzie wspierać operacje w zakresie analityki danych. Ciągle monitorują operacje i wykorzystanie zasobów w celu zapewnienia sprawnego i bezpiecznego działania zespołów ds. analityki danych. Mogą być również odpowiedzialni za budowę i aktualizację środowisk dla zespołów zajmujących się analizą data science.
  • Menedżerowie ds. analityki danych: Nadzorują codzienną pracę zespołu analiz data science. Tworzą zespoły oraz potrafią zrównoważyć ich rozwój z planowaniem i monitorowaniem projektu.

Wyzwania związane z wdrożeniem analityki danych

Mimo potencjalnych zalet analityki danych oraz ogromnych inwestycji w zespoły analiz data science, wiele firm nie wykorzystuje pełnej wartości swoich danych. Podczas wyścigu o zatrudnienie talentów i stworzenie programów analiz data science niektóre firmy doświadczyły nieefektywnej organizacji pracy w zespole, ponieważ używano różnych niewspółpracujących ze sobą narzędzi i procesów. Bez bardziej dyscyplinującego centralnego zarządzania kierownictwo może nie osiągnąć pełnego zwrotu z inwestycji. Takie chaotyczne środowisko stawia wiele wyzwań.

Analitycy danych nie mogą wydajnie pracować. Ponieważ dostęp do danych musi zostać przyznany przez administratora IT, analitycy data science często muszą długo czekać na dane i zasoby potrzebne do analizy. Po uzyskaniu dostępu zespół ds. data science może analizować dane za pomocą różnych, w tym potencjalnie niezgodnych, narzędzi. Analityk może na przykład opracować model w języku R, ale docelowa aplikacja powstała w innym języku. Dlatego wdrożenie modeli w użyteczne aplikacje może zająć tygodnie, a nawet miesiące.

Programiści aplikacji nie mają dostępu do użytecznych rozwiązań samouczenia się maszyn. Czasami modele samouczenia się maszyn otrzymywane przez programistów wymagają przekodowania lub są niegotowe do wdrożenia w aplikacjach. Biorąc pod uwagę potencjalną nieelastyczność punktów dostępu, może nie być możliwości wdrożenia modeli we wszystkich scenariuszach, a skalowalność pozostawia się w gestii twórcy aplikacji.

Administratorzy IT poświęcają zbyt dużo czasu na pomoc techniczną. Ze względu na rozpowszechnianie się narzędzi open source dział IT musi obsługiwać ciągle rosnącą listę narzędzi. Analityk danych marketingowych może na przykład korzystać z innych narzędzi niż analityk zajmujący się finansami. Zespoły mogą mieć również różną organizację pracy, co oznacza konieczność nieustannego przebudowywania i aktualizacji środowisk przez dział IT.

Menedżerowie biznesowi trzymają się za daleko od analityki danych. Procesy w analityce danych nie zawsze są zintegrowane z procesami i systemami decyzyjnymi w firmie. Utrudnia to owocną współpracę menedżerów biznesowych z analitykami danych. Bez lepszej integracji menedżerom trudno zrozumieć, dlaczego przejście od prototypu do produkcji trwa tak długo — i mniej prawdopodobne jest, że będą wspierać inwestycje w projekty, które uważają za zbyt wolne.

Firmy zdały sobie sprawę, że bez zintegrowanej platformy analityka danych byłaby nieskuteczna, niechroniona i trudna do skalowania. Ta świadomość doprowadziła do powstania platform analitycznych. Pełnią one funkcję hubów oprogramowania, wokół których odbywają się wszystkie analizy data science. Dobra platforma neutralizuje wiele problemów związanych z wdrażaniem analiz data science i pomaga firmom szybciej i wydajniej przekształcać dane we wnioski.

Dzięki scentralizowanej platformie analitycy danych mogą pracować w środowisku pracy zespołowej, wykorzystując ulubione narzędzia open source, a ich pracę synchronizuje system kontroli wersji.

Uzyskaj korzyści dzięki platformie analitycznej danych, która wspiera samowystarczalność.

Zalety platformy analitycznej danych

Zalety platformy analitycznej danych

Platforma analityczna danych ogranicza redundancję i stymuluje innowacje, umożliwiając zespołom dzielenie się kodem, wynikami i raportami. Usuwa wąskie gardła w organizacji pracy, upraszczając zarządzanie i wykorzystując narzędzia, środowiska i infrastrukturę open source.

Może na przykład pozwalać analitykom danych na wdrażanie modeli jako interfejsów programistycznych (API), co ułatwi ich integrację w różnych aplikacjach. Analitycy mogą uzyskać dostęp do narzędzi, danych i infrastruktury bez konieczności oczekiwania na dział IT.

Na rynku obserwuje się prawdziwą eksplozję popytu na platformy analityczne danych. Oczekuje sie, że rynek takich platform wzrośnie łącznie w ciągu najbliższych lat o ponad 39 procent z prognozowaną wartością 385 mld USD do 2025 r.

Chcąc przeanalizować możliwości platform do nauki danych, warto wziąć pod uwagę kluczowe możliwości:

  • Wybierz zorientowany projektowo interfejs użytkownika zachęcający do pracy zespołowej. . Platforma powinna umożliwić pracownikom wspólną pracę nad modelem: od koncepcji do ostatecznego wdrożenia. Powinna także zapewniać każdemu członkowi zespołu samoobsługowy dostęp do danych i zasobów.
  • Priorytetowo potraktuj integrację i elastyczność. Upewnij się, że platforma obsługuje najnowsze narzędzia open source, popularnych dostawców kontroli wersji, takich jak GitHub, GitLab i Bitbucket oraz ścisłą integrację z innymi zasobami.
  • Uwzględnij funkcje klasy korporacyjnej. Zadbaj o możliwość skalowania platformy wraz z rozwojem zespołu. Platforma powinna się charakteryzować wysoką dostępnością, mieć niezawodną kontrolę dostępu i obsługiwać wielu użytkowników równocześnie.
  • Nadaj analityce danych charakter bardziej samoobsługowy. Poszukaj platformy, która odciąży dział IT i techniczny, a przy tym ułatwi analitykom danych błyskawiczne rozwijanie środowisk, umożliwi śledzenie całej ich pracy oraz ułatwi wdrażanie modeli w środowisku produkcyjnym.

Firmy usilnie szukają utalentowanych analityków danych

Znalezienie i zatrudnienie utalentowanych osób to największa przeszkoda, jaką napotykają firmy, chcąc wykorzystać analitykę danych w celu zdobycia przewagi konkurencyjnej. W ostatnim badaniu McKinsey & Company połowa ankietowanych menedżerów wyższego szczebla z różnych regionów geograficznych i branż twierdziła, że pozyskanie uzdolnionego analityka jest trudniejsze niż przedstawiciela jakiejkolwiek innej specjalności. 40 procent ankietowanych potwierdziło także, że problemem jest zatrzymanie takich osób.

Jak donosi McKinsey, oprócz analityków danych brakuje także osób z innych kategorii analitycznych. Szczególnie zauważalne są braki wykwalifikowanego personelu, który może pełnić rolę tłumacza między problemami biznesowymi i właściwym zastosowaniem analityki danych oraz pracowników z kwalifikacjami w zakresie wizualizacji danych.

Indeed.com, Glassdoor i Bloomberg dostarczają kolejnych dowodów na istnienie dużego zapotrzebowania na utalentowanych analityków danych:

  • Liczba ofert pracy w serwisie Indeed.com dla analityków danych wzrosła o 75 procent między styczniem 2015 r. a styczniem 2018 r. Według Bloomberga liczba wyszukiwań stanowisk analityka danych wzrosła o 65 procent.
  • Z kolei serwis Glassdoor szacuje, że popyt na analityków danych w 2018 r. przekroczył podaż o 50 procent.
  • Glassdoor uznał zawód analityka data science za najbardziej poszukiwaną specjalizację w USA — trzeci rok z rzędu.

Biblioteka szkoleń dotyczących sztucznej inteligencji

Czym jest sztuczna inteligencja?
Dowiedz się więcej o sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (SI) umożliwia technologiom i maszynom przetwarzanie danych w celu uczenia się, ewoluowania i wykonywania zadań dotychczas zarezerwowanych dla ludzi.

Dowiedz się więcej o samouczeniu się maszyn
Dowiedz się więcej o samouczeniu się maszyn

Samouczenie się maszyn to podzbiór zagadnień należących do dziedziny sztucznej inteligencji (AI), skoncentrowany na budowaniu systemów uczących się na podstawie danych w celu zautomatyzowania i skrócenia procesu decyzyjnego, a tym samym szybszego osiągania korzyści.

Aktualności i opinie
Aktualności i opinie

Samouczenie się maszyn, sztuczna inteligencja i analityka data science pozwalają firmom w nowy sposób wytyczać trajektorię odpowiednich branż. Przeczytaj najnowsze artykuły i dowiedz się, jak Twoja branża i podobne firmy wykorzystują te technologie.