Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu a întors niciun rezultat

Ce este ştiinţa datelor?

Știinţa datelor este un domeniu interdisciplinar care utilizează metode, procese, algoritmi şi sisteme ştiinţifice pentru obţinerea valorii din date. Experţii în date combină o gamă largă de competenţe – inclusiv statistică, informatică şi cunoştinţe de afaceri – pentru a analiza datele colectate de pe web, smartphone-uri, de la clienţi, senzori şi alte surse.

Știinţa datelor dezvăluie tendinţele şi produce informaţii pe care afacerile le pot utiliza, pentru a lua decizii mai bune şi pentru a crea produse şi servicii mai inovatoare. Datele reprezintă fundamentul inovării, dar valoarea acestora provine din informaţiile pe care experţii în date le pot culege şi asupra cărora pot acţiona ulterior.

 

Instrumente pentru experţii în date

Experţii în date utilizează mai multe tipuri de instrumente, dar unele dintre cele mai frecvent utilizate sunt aplicaţiile open source de tip „notebook”, care sunt aplicaţii web pentru scrierea şi rularea codului, vizualizarea datelor şi vizualizarea rezultatelor – toate în acelaşi mediu. Unele dintre cele mai populare aplicaţii de tip „notebook” includ Jupyter, RStudio şi Zepplin. Aplicaţiile de tip „notebook” sunt foarte utile pentru efectuarea analizelor, dar au limitări atunci când experţii în date trebuie să lucreze ca o echipă. Platformele pentru ştiinţa datelor au apărut pentru a rezolva această problemă.

Știinţa datelor şi dezvoltarea datelor

Știinţa datelor şi dezvoltarea datelor

Deoarece tehnologia modernă a permis crearea şi stocarea unor cantităţi tot mai mari de informaţii, volumul de date a crescut. Se estimează că 90% din datele din lume au fost create în ultimii doi ani. De exemplu, utilizatorii Facebook încarcă 10 milioane de fotografii în fiecare oră. Numărul dispozitivelor conectate din lume – Internetul tuturor lucrurilor (IoT) – este proiectat să crească la peste 75 de miliarde până în 2025.

Bogăţia datelor colectate şi stocate de aceste tehnologii poate aduce beneficii care să transforme organizaţiile şi societăţile din întreaga lume, dar numai dacă o putem interpreta. Aici intervine ştiinţa datelor.

Exploraţi acest grafic informativ pentru mai multe informaţii privind datele şi ştiinţa datelor.

Apariţia expertului în date

Apariţia expertului în date

Ca specialitate, ştiinţa datelor este tânără. A apărut din domeniile analizei statistice şi al colectării de date. Data Science Journal a debutat în 2002, publicat de Consiliul Internaţional pentru Știinţă: Comitetul de Date pentru Știinţă şi Tehnologie. Titlul de expert în date a apărut în 2008 şi s-a extins rapid. De atunci, a existat o lipsă de experţi în date, chiar dacă tot mai multe colegii şi universităţi au început să ofere diplome pentru ştiinţa datelor.

Activitatea unui expert în date poate include elaborarea strategiilor de analiză a datelor, pregătirea datelor pentru analiză, explorarea, analizarea şi vizualizarea datelor, crearea de modele cu date utilizând limbaje de programare precum Python sau R şi implementarea modelelor în aplicaţii.

Expertul în date nu lucrează singur. De fapt, cea mai eficientă ştiinţă a datelor se face în echipă. Pe lângă un expert în date, această echipă ar putea include un analist de afaceri care defineşte problemele, un inginer de date care pregăteşte datele şi modul în care sunt accesate, un arhitect IT care supraveghează procesele şi infrastructura de bază şi un dezvoltator de aplicaţii care implementează modelele sau rezultatele analizelor în aplicaţii şi în produse.

Modul în care ştiinţa datelor transformă afacerea

Organizaţiile utilizează echipele de ştiinţă a datelor pentru a transforma datele într-un avantaj competitiv, prin rafinarea produselor şi serviciilor. De exemplu, companiile analizează datele colectate de la centrele de apel pentru a identifica clienţii care sunt pe cale să rezilieze, astfel încât departamentul de marketing să poată lua măsuri pentru a-i păstra. Companiile de logistică analizează modelele de trafic, condiţiile meteorologice şi alţi factori care îmbunătăţesc viteza de livrare şi reduc costurile. Companiile din domeniul sănătăţii analizează datele testelor medicale şi simptomelor raportate pentru a ajuta medicii să diagnosticheze bolile mai devreme şi să le trateze mai eficient.

Majoritatea companiilor au făcut din ştiinţa datelor o prioritate şi investesc foarte mult în acest domeniu. În sondajul recent Gartner, peste 3.000 de directori IT au clasat analizele şi business intelligence drept tehnologii de top pentru organizaţiile lor. Directorii IT intervievaţi privesc aceste tehnologii ca fiind cele mai strategice pentru companiile lor; prin urmare, ele atrag cele mai noi investiţii.

Cum se desfăşoară ştiinţa datelor

Cum se desfăşoară ştiinţa datelor

Procesul de analiză şi de acţiune asupra datelor este mai degrabă iterativ decât liniar, dar acesta este modul în care se desfăşoară în mod obişnuit activitatea pentru un proiect de modelare a datelor:

  • Plan: Definiţi un proiect şi rezultatele sale potenţiale
  • Pregătire: Construiţi mediul de lucru, asigurându-vă că experţii în date au instrumentele potrivite, precum şi accesul la datele adecvate şi la alte resurse, cum ar fi puterea de calcul
  • Înglobare: Încărcaţi datele în mediul de lucru
  • Explorare: Analizaţi, exploraţi şi vizualizaţi datele
  • Model: Construiţi, instruiţi şi validaţi modelele astfel încât acestea să funcţioneze conform cerinţelor
  • Implementare: Implementaţi modelele în producţie

Cine supraveghează procesul de ştiinţă a datelor?

Cine supraveghează procesul de ştiinţă a datelor?

Procesul de ştiinţă a datelor este de obicei supravegheat de trei tipuri de manageri:

  • Managerii de afaceri: Aceşti manageri lucrează cu echipa de ştiinţe a datelor pentru a defini problema şi pentru a dezvolta o strategie de analiză. Aceştia pot fi şeful unui domeniu de afaceri, cum ar fi marketingul, finanţele sau vânzările şi au o echipă de ştiinţă a datelor care le raportează. Aceştia colaborează strâns cu managerul de ştiinţă a datelor şi managerul IT pentru a se asigura că proiectele sunt livrate.
  • Managerii IT: Managerii IT seniori sunt responsabili de planificarea infrastructurii şi de arhitectura care vor sprijini operaţiunile de ştiinţă a datelor. Ei monitorizează continuu operaţiunile şi utilizarea resurselor pentru a se asigura că echipele de ştiinţă a datelor operează eficient şi securizat. De asemenea, aceştia pot fi responsabili de construirea şi actualizarea mediilor pentru echipele de ştiinţă a datelor.
  • Managerii de ştiinţă a datelor: Aceşti manageri supraveghează echipa de ştiinţă a datelor şi activitatea zilnică a acesteia. Ei sunt constructorii echipei şi pot echilibra dezvoltarea acesteia prin planificarea şi monitorizarea proiectelor.

Provocările implementării ştiinţei datelor

În ciuda promisiunii ştiinţei datelor şi a investiţiilor uriaşe în echipele de ştiinţă a datelor, multe companii nu îşi dau seama de valoarea completă a datelor. În cursa lor de a angaja talente şi de a crea programe de ştiinţă a datelor, unele companii au experimentat fluxuri ineficiente de lucru în echipă, cu persoane care utilizează instrumente şi procese diferite care nu funcţionează bine împreună. Fără un management mai disciplinat şi centralizat, este posibil ca rolurile de decizie să nu obţină o returnare completă a investiţiilor. Acest mediu haotic prezintă multe provocări.

Experţii în date nu pot lucra eficient. Deoarece accesul la date trebuie să fie acordat de un administrator IT, experţii în date aşteaptă adeseori mult timp pentru datele şi resursele de care au nevoie pentru analiză. După obţinerea accesului, echipa de ştiinţă a datelor ar putea analiza datele utilizând instrumente diferite şi eventual incompatibile. De exemplu, un om de ştiinţă ar putea dezvolta un model folosind limbajul R, dar aplicaţia în care va fi utilizat este scrisă într-un alt limbaj. Din acest motiv, implementarea modelelor în aplicaţii utile poate dura săptămâni sau chiar luni.

Dezvoltatorii de aplicaţii nu pot accesa un machine learning utilizabil. Uneori, modelele de machine learning pe care le primesc dezvoltatorii trebuie să fie recodate sau nu sunt pregătite pentru a fi implementate în aplicaţii. Și deoarece punctele de acces pot fi inflexibile, modelele nu pot fi implementate în toate scenariile, iar scalabilitatea este transferată dezvoltatorului aplicaţiei.

Administratorii IT cheltuiesc prea mult timp cu asigurarea suportului. Din cauza proliferării instrumentelor open source, sectorul IT trebuie să asigure suport pentru o listă în continuă creştere de instrumente. De exemplu, un expert în date din marketing ar trebui să utilizeze instrumente diferite faţă de cele utilizate de un expert în date din finanţe. Echipele ar putea avea, de asemenea, fluxuri de lucru diferite, ceea ce înseamnă că departamentul IT ar trebui să reconstruiască şi să actualizeze în permanenţă medii.

Managerii de afaceri sunt prea departe de ştiinţa datelor. Fluxurile de lucru ale ştiinţei datelor nu sunt întotdeauna integrate în procesele şi sistemele de luare a deciziilor în afaceri, ceea ce face dificilă colaborarea managerilor de afaceri cu experţii în date. Fără o integrare mai bună, managerii de afaceri nu pot înţelege de ce durează atât de mult trecerea de la prototip la producţie – şi este mai puţin probabil să sprijine investiţiile în proiecte pe care le consideră prea lente.

Apariţia platformelor pentru ştiinţa datelor

Apariţia platformelor pentru ştiinţa datelor

Companiile şi-au dat seama că, fără o platformă integrată, activitatea de ştiinţă a datelor a fost ineficientă, nesecurizată şi greu de scalat. Această realizare a condus la apariţia unor platforme pentru ştiinţa datelor. Aceste platforme sunt hub-uri software pe care se desfăşoară toate activităţile de ştiinţă a datelor. O platformă bună atenuează multe dintre provocările implementării ştiinţei datelor şi ajută afacerile să îşi transforme datele în informaţii, mai rapid şi mai eficient.

Cu o platformă centralizată, experţii în date pot lucra într-un mediu interactiv, utilizând instrumentele open source preferate, toată activitatea acestora fiind sincronizată de un sistem de control al versiunilor.

Produceţi un impact cu o platformă pentru ştiinţa datelor care acceptă suficienţa automată.

Beneficiile unei platforme pentru ştiinţa datelor

Beneficiile unei platforme pentru ştiinţa datelor

O platformă pentru ştiinţa datelor reduce redundanţa şi stimulează inovaţia, permiţând echipelor să distribuie codul, rezultatele şi rapoartele. Aceasta elimină blocajele din fluxul, de lucru simplificând gestionarea şi utilizarea instrumentelor open source, a platformelor şi a infrastructurii.

De exemplu, o platformă pentru ştiinţa datelor ar putea permite experţilor în date să implementeze modele precum interfeţele API, facilitând integrarea acestora în diferite aplicaţii. Experţii în date pot accesa instrumentele, datele şi infrastructura fără a trebui să aştepte după personalul IT.

Cererea de platforme pentru ştiinţa datelor a explodat pe piaţă. De fapt, piaţa platformelor este de aşteptat să crească cu o rată anuală cumulată de peste 39% în următorii ani şi se estimează că va atinge 385 miliarde USD până în 2025.

Dacă sunteţi pregătit să exploraţi funcţionalităţile platformelor pentru ştiinţa datelor, există câteva funcţionalităţi esenţiale care trebuie luate în considerare:

  • Alegeţi o interfaţă de utilizator bazată pe proiect care să stimuleze colaborarea. . Platforma ar trebui să permită persoanelor să colaboreze pe un model, de la concepţie până la dezvoltarea finală. Aceasta ar trebui să ofere fiecărui membru al echipei accesul automat la date şi resurse.
  • Prioritizaţi integrarea şi flexibilitatea. Asiguraţi-vă că platforma include suport pentru cele mai recente instrumente open source, pentru furnizorii generali de control al versiunilor cum ar fi GitHub, GitLab şi Bitbucket şi integrarea strânsă cu alte resurse.
  • Includeţi funcţionalităţi de nivel enterprise. Asiguraţi-vă că platforma se poate scala odată cu afacerea dvs., pe măsură ce echipa creşte. Platforma trebuie să aibă disponibilitate ridicată, un control robust al accesului şi să accepte un număr mare de utilizatori simultani.
  • Oferiţi ştiinţei datelor mai multe servicii automate. Căutaţi o platformă care să preia încărcarea din departamentele IT şi cel tehnic, să simplifice schimbarea instantanee a mediilor pentru experţii în date, să urmărească toată activitatea acestora şi să implementeze cu uşurinţă modelele în producţie.

Companiile se luptă să găsească talente în ştiinţa datelor

Găsirea şi recrutarea talentelor reprezintă cea mai mare barieră cu care se confruntă companiile atunci când doresc să utilizeze ştiinţa datelor pentru un avantaj competitiv. Într-un sondaj recent al companiei McKinsey, se arată că jumătate dintre rolurile de decizie din toate domeniile şi zonele geografice au întâmpinat mari dificultăţi în recrutarea de talente cu aptitudini analitice, decât cu orice alt tip de aptitudine. De asemenea, reţinerea constituie o problemă, după cum au relatat 40% dintre cei chestionaţi.

Pe lângă experţii în date, McKinsey arată că există penurie de talente şi în alte categorii analitice. În special, există o penurie de personal calificat care pot să poată face corelaţia între problemele de afaceri şi aplicarea adecvată a ştiinţei datelor, precum şi personal calificat în domeniul vizualizării datelor.

Indeed.com, Glassdoor şi Bloomberg oferă o dovadă suplimentară că există o cerere semnificativă pentru talentele în ştiinţa datelor:

  • Postările de locuri de muncă pentru experţii în date de pe Indeed.com au crescut cu 75% între ianuarie 2015 şi ianuarie 2018. Căutările de locuri de muncă pentru rolurile de experţi în date au crescut cu 65%, potrivit Bloomberg.
  • Glassdoor estimează că cererea pentru experţii în date în 2018 a depăşit oferta cu 50%.
  • Glassdoor a evaluat poziţia de expert în date drept postul nr.1 din America – pentru al treilea an consecutiv.

Bibliotecă de învăţare pentru inteligenţa artificială

Ce este inteligenţa artificială?
Aflaţi mai multe despre inteligenţa artificială

Inteligenţa artificială (IA) permite tehnologiei şi maşinilor să proceseze date pentru a învăţa, a evolua şi a executa sarcini umane.

Aflaţi mai multe despre machine learning
Aflaţi mai multe despre machine learning

Machine learning – este un subset al inteligenţei artificiale (IA), care se axează pe construcţia sistemelor care pot învăţa prin intermediul datelor, pentru a automatiza şi accelera timpul până la luarea deciziei şi la obţinerea valorii.

Ştiri şi opinii
Ştiri şi opinii

Inteligenţa artificială, machine learning şi ştiinţa datelor schimbă modul în care afacerile abordează probleme complexe pentru a modifica traiectoria domeniilor respective. Citiţi cele mai recente articole pentru a înţelege modul în care domeniul şi colegii dvs. abordează aceste tehnologii.