Nie znaleziono wyników

Twoje wyszukiwanie nie dało żadnych wyników.

Zalecamy wypróbowanie następujących rozwiązań, aby znaleźć to, czego szukasz:

  • Sprawdź pisownię wyszukiwania słowa kluczowego.
  • Użyj synonimów dla wpisanego słowa kluczowego, na przykład spróbuj wpisać „aplikacja” zamiast „oprogramowanie”.
  • Wypróbuj jedno z popularnych wyszukiwań wskazanych poniżej.
  • Rozpocznij nowe wyszukiwanie.
Popularne pytania
Kobieta patrząca na swój tablet

Analityka danych

Oto prosta definicja analityki danych:

Analityka danych łączy wiele dziedzin, w tym statystykę, metody naukowe i analizę danych, w celu wyodrębnienia wartościowych informacji z danych.

Osoby zajmujące się analityką danych są nazywane analitykami danych. Mają one rozległe umiejętności, które pozwalają im analizować dane zebrane od klientów, z sieci WWW, smartfonów, czujników i innych źródeł.

Dane: niewykorzystane źródło wiedzy dla mechanizmów samouczenia się maszyn

Analityka danych jest obecnie jedną z najbardziej ekscytujących dziedzin informatyki. Ale skąd wynika jej tak duże znaczenie?

Ponieważ firmy dysponują niewykorzystanymi skarbami, jakimi są dane. 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.

Ale często te dane po prostu bezużytecznie spoczywają w bazach danych i jeziorach danych.

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.

Analityka danych ujawnia trendy i generuje wnioski, na podstawie których firmy mogą podejmować trafniejsze decyzje oraz tworzyć bardziej innowacyjne produkty i usługi. Ale co być może najważniejsze, umożliwia modelom samouczenia się maszyn (ML) wyciąganie wniosków na podstawie ogromnych ilości dostarczonych im danych, zastępując analityków biznesowych, którzy w przeciwnym razie musieliby mozolnie szukać różnych użytecznych informacji w danych.

Dane to podstawa innowacji, lecz ich wartość wynika z informacji wyodrębnianych z nich przez analityków oraz z działań opartych na tych informacjach.

Na czym polega różnica między pojęciami „analityka danych”, „sztuczna inteligencja” i „samouczenie się maszyn”?

Na czym polega różnica między pojęciami „analityka danych”, „sztuczna inteligencja” i „samouczenie się maszyn”?

Aby lepiej zrozumieć koncepcję analityki danych oraz możliwość jej praktycznego wykorzystania, trzeba poznać również inne pojęcia związane z tą dziedziną, czyli „sztuczna inteligencja (SI)” i „samouczenie się maszyn”. Często są one używane zamiennie, ale w rzeczywistości istnieją między nimi pewne subtelne różnice znaczeniowe.

Oto prosty podział:

  • Sztuczna inteligencja oznacza sprawienie, aby komputer w pewnym zakresie naśladował zachowanie człowieka.
  • Analityka danych (zwana też „nauką o danych”) to podzbiór sztucznej inteligencji, który odnosi się bardziej do dziedzin statystyki, metod naukowych i analizy danych, które wspólnie służą do interpretowania danych i wyciągania wniosków.
  • Samouczenie się maszyn to kolejny podzbiór sztucznej inteligencji. Obejmuje on techniki umożliwiające komputerom wyciąganie wniosków na podstawie danych oraz udostępnianie aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję.

Na wszelki wypadek dodajemy jeszcze jedną definicję:

  • Uczenie głębokie to podzbiór samouczenia się maszyn. Mechanizmy te umożliwiają komputerom rozwiązywanie bardziej złożonych problemów.

Jak analityka danych przekształca biznes

Analityka data science i przyrost danych

Organizacje wykorzystują analitykę danych do przekształcania danych w przewagę konkurencyjną wynikającą z doskonalenia produktów i usług. Oto kilka przykładów zastosowania analityki danych i samouczenia się maszyn:

  • Określenie odpływu klientów poprzez analizę danych zebranych z centrów obsługi telefonicznej, tak aby dział marketingu mógł podjąć odpowiednie działania utrzymaniowe
  • Poprawa efektywności działania firm logistycznych poprzez analizę wzorców ruchu drogowego, warunków pogodowych i innych czynników, tak aby poprawiać czas dostawy i obniżać koszty
  • Poprawa trafności diagnoz medycznych poprzez analizowanie danych z badań lekarskich i zgłaszanych objawów, dzięki czemu lekarze mogą wcześniej wykrywać choroby i je skuteczniej leczyć
  • Optymalizacja łańcucha dostaw poprzez prognozowanie, kiedy może dojść do awarii sprzętu
  • Wykrywanie oszustw w usługach finansowych poprzez rozpoznawanie podejrzanych zachowań i anormalnych działań
  • Poprawa sprzedaży poprzez formułowanie rekomendacji dla klientów na podstawie wcześniejszych zakupów

Wiele przedsiębiorstw uznało 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 intensywnie w nie inwestują.

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 cykl analityki danych w projekcie modelowania danych:

  • Planowanie: Zdefiniowanie projektu i potencjalnych wyników.
  • Budowa modelu danych: Analitycy danych często używają różnych bibliotek typu open source lub narzędzi wewnątrz baz danych do tworzenia modeli samouczenia się maszyn. Często użytkownicy oczekują interfejsów API, które pomogą im w pozyskiwaniu, profilowaniu i wizualizowaniu danych lub w tworzeniu funkcji. Potrzebują odpowiednich narzędzi, a także dostępu do właściwych danych i innych zasobów, takich jak moc obliczeniowa.
  • Ocena modelu: Analitycy danych muszą doprowadzić modele do wysokiego poziomu dokładności, zanim będzie je można wdrożyć. Zazwyczaj w fazie oceny modelu następuje zdefiniowanie kompleksowego zbioru wskaźników i wizualizacji służących do sprawdzenia działania modelu na nowych danych, a także sklasyfikowanie ich pod kątem przydatności w późniejszym wdrożeniu produkcyjnym. Ocena modelu wykracza poza suche dane wydajnościowe i uwzględnia oczekiwane bazowe zachowanie.
  • Objaśnienie modeli: Opisanie w zrozumiały sposób wewnętrznej mechaniki stojącej za wynikami generowanymi przez modele samouczenia się maszyn nie zawsze było możliwe, ale kwestia ta zyskuje na znaczeniu. Analitycy danych chcą otrzymywać zautomatyzowane wyjaśnienia dotyczące względnych wag i znaczenia czynników wpływających na generowanie prognoz, a także szczegółowe objaśnienia mechanizmów prognozowania w konkretnych modelach.
  • Wdrażanie modelu: Proces zastosowania wyszkolonego modelu samouczenia się maszyn do odpowiednich systemów jest często trudny i pracochłonny. Można go ułatwić poprzez wdrożenie i praktyczne stosowanie modeli jako skalowalnych i bezpiecznych interfejsów API lub używanie modeli samouczenia się maszyn działających wewnątrz baz danych.
  • Monitorowanie modeli: Niestety, praca się nie kończy wraz z wdrożeniem modelu. Modele po wdrożeniu trzeba cały czas monitorować, aby mieć pewność, że działają poprawnie. Dane, na których wyszkolono model, po pewnym czasie mogą stracić przydatność dla przyszłych prognoz. Na przykład w systemach wykrywania oszustw trzeba pamiętać, że przestępcy cały czas wymyślają nowe sposoby włamywania się na konta.

Narzędzia do analityki danych

Narzędzia do analityki danych

Proces budowania, oceniania, wdrażania i monitorowania modeli samouczenia się maszyn może być bardzo skomplikowany. Dlatego cały czas rośnie liczba narzędzi przeznaczonych do analityki 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 Zeppelin. Bardzo przydają się do prowadzenia analiz, ale mają ograniczenia, w przypadku gdy analitycy danych muszą pracować w zespole. W celu rozwiązania tego problemu opracowano platformy analityczne danych.

Aby ustalić, które narzędzie do analityki danych jest odpowiednie w konkretnej organizacji, należy odpowiedzieć sobie na następujące pytania: Jakich języków używają analitycy danych w firmie? Jakie metody pracy preferują? Z jakich źródeł danych korzystają?

Na przykład niektórzy użytkownicy wolą mieć usługę niezależną od źródła danych, która korzysta z bibliotek open source. Inni preferują szybkość algorytmów samouczenia się maszyn działających wewnątrz baz danych.

Kto nadzoruje proces analizy data science?

Kto nadzoruje proces analizy data science?

W większości organizacji projekty związane z analityką danych 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 infrastrukturę i architekturę, które będą 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 informatycznych 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.

Ale najważniejszą rolę w całym procesie pełni analityk danych.

Kim jest analityk danych?

Kim jest 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.

Wyzwania przy wdrażaniu projektów związanych z analityką danych

Kim jest analityk 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 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 może 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.

Platforma analityczna danych otwiera nowe możliwości

Platforma analityczna danych

Wiele firm zdało sobie sprawę, że bez zintegrowanej platformy analityka danych byłaby nieskuteczna, niechroniona i trudna do skalowania. Ta świadomość doprowadziła do opracowania platform analitycznych danych. 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 z funkcjami samouczenia się maszyn analitycy danych mogą pracować w środowisku przeznaczonym do pracy zespołowej, wykorzystując ulubione narzędzia open source, a ich pracę synchronizuje system kontroli wersji.

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 uwzględniając najlepsze praktyki.

Ogólnie rzecz biorąc najlepsze platformy analityczne danych osiągają następujące cele:

  • Poprawa wydajności pracy analityków danych poprzez wsparcie ich w dostarczaniu modeli szybciej i z mniejszą ilością błędów
  • Ułatwienie analitykom danych pracy z dużymi wolumenami różnorodnych danych
  • Udostępnienie zaufanych, bezstronnych, weryfikowalnych i działających powtarzalnie narzędzi sztucznej inteligencji klasy korporacyjnej

Platformy analityczne danych buduje się do współpracy wielu różnych typów użytkowników, w tym analityków danych, analityków danych spoza działu IT, inżynierów danych oraz inżynierów/specjalistów ds. samouczenia się maszyn. Platforma analityczna danych 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 się, że rynek takich platform wzrośnie łącznie w ciągu najbliższych lat o ponad 39 procent z prognozowaną wartością 385 mld USD do 2025 r.

Czego analityk danych potrzebuje na platformie

Czego analityk danych potrzebuje na platformie

Chcąc przeanalizować możliwości platform do analizy 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 zapewnia 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.
  • Upewnij się, że platforma ułatwia wdrażanie modeli. Wdrażanie i praktyczne stosowanie modeli jest jednym z najważniejszych etapów cyklu samouczenia się maszyn, ale często pomijanym. Upewnij się, że wybrana usługa ułatwia praktyczne stosowanie modeli, bez względu na to, czy udostępnia interfejsy API, czy też pozwala użytkownikom budować modele w sposób umożliwiający łatwą integrację.

Kiedy warto wdrożyć platformę analityczną danych

Oto kilka objawów sugerujących, że w organizacji warto rozważyć wdrożenie platformy analitycznej danych:

  • Występują problemy z wydajnością pracy i organizowaniem pracy zespołowej
  • Nie można kontrolować modeli samouczenia się maszyn ani uzyskać ich powtarzalnego działania
  • Modele nigdy nie trafiają do wdrożenia produkcyjnego

Platforma analityczna danych może tworzyć realną wartość dodaną w organizacji. Platforma do analityki danych oferowana przez Oracle zawiera wiele różnych usług, które razem tworzą kompleksowe środowisko przyspieszające wdrażanie modeli i poprawiające wyniki generowane przez operacje analityki danych.

Biblioteka do analizy danych

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 (SI), 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.