Что такое наука об изучении данных?

Наука о данных — это область на стыке статистики и информатики, которая использует методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения ценных сведений из данных. Специалисты по изучению данных используют методы статистики, информатики и бизнес-управления, чтобы анализировать данные, полученные из различных источников (сети, смартфон, клиенты, датчики т. д.)

Наука о данных определяет тенденции и извлекает идеи, которые предприятия могут использовать, чтобы принимать более взвешенные решения и улучшать продукты и услуги. Данные — это основа инноваций, однако их главная ценность заключается в информации, которую специалисты могут из них извлечь для последующего использования.

 

Инструменты для специалистов по изучению данных

Специалисты по изучению данных используют самые разные инструменты, чаще всего блокноты на основе открытого кода. Блокноты представляют собой веб-приложения для написания и выполнения кода, визуализации данных и отображения результатов в единой среде. К числу самых популярных блокнотов относятся Jupyter, RStudio и Zepplin. Блокноты очень удобны для выполнения анализа, однако неудобны для совместного использования. Эту проблему призваны решить платформы для изучения данных.

Наука о данных и растущие объемы данных

Наука о данных и растущие объемы данных

Современные технологии сделали возможным создание и хранение беспрецедентных объемов информации. Как следствие, объемы данных стремительно выросли. По оценкам специалистов, 90 % всех данных в мире созданы за последние два года. К примеру, пользователи Facebook загружают 10 миллионов фотографий каждый час. Число приборов и устройств, подключенных к Интернету вещей (IoT), к 2025-му году возрастет до 75 миллиардов.

Компании имеют возможность использовать данные, собранные и хранящиеся с помощью этих технологий, для разработки инновационных решений — но только если они могут их интерпретировать. Им на помощь приходит наука о данных.

Смотреть инфографику для получения дополнительных сведений о данных и науке об их изучении.

Появление специалистов по изучению данных

Появление специалистов по изучению данных

Наука о данных возникла совсем недавно. Она зародилась на стыке статистического анализа и интеллектуального анализа данных. Первый номер журнала Data Science Journal был выпущен в 2002 году под руководством комитета по использованию данных в науке и технологии международного совета по науке. К 2008 году появились специалисты по изучению данных, и началось быстрое развитие этой отрасли. Несмотря на то, что все больше высших учебных заведений готовят специалистов по изучению данных, их по-прежнему не хватает.

В обязанности специалиста по изучению данных входят разработка стратегий анализа, подготовка данных для анализа, исследование, анализ и визуализация данных, написание моделей на основе данных с использованием таких языков программирования, как Python и R, и внедрение моделей в приложения.

Специалист по изучению данных работает не один. Для эффективного изучения данных требуется команда из представителей различных специальностей. Помимо специалиста по изучению данных в нее должен входить бизнес-аналитик, который определяет задачу; специалист по обработке данных, который отвечает за подготовку данных и получение к ним доступа; архитектор ИТ-систем, который занимается обслуживанием необходимых процессов и инфраструктуры; а также разработчик приложений, который внедряет модели или результаты анализа в приложения и продукты.

Как изучение данных трансформирует бизнес

Организации привлекают команды по изучению данных, чтобы оптимизировать продукты и услуги и получать конкурентные преимущества. Например, анализ данных операторского центра дает возможность определить заказчиков, которые могут уйти, и предпринять усилия по их удержанию. Логистические компании анализируют загруженность транспортных каналов, погодные условия и другие факторы, которые помогают ускорить доставку и сократить расходы. Медицинские компании используют данные медицинских анализов и описания симптомов, чтобы ускорить постановку диагноза и эффективнее лечить болезни.

Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Согласно недавнему исследованию, проведенному Gartner среди более чем 3000 генеральных директоров, респонденты назвали аналитику данных и бизнес-аналитику основными технологиями для достижения успеха. По мнению опрошенных, эти технологии имеют наибольшее стратегическое значение, поэтому на них приходится основной объем инвестиций.

Как специалисты изучают данные

Как специалисты изучают данные

Анализ и принятие решений на основе данных — это повторяющийся, а не линейный процесс. Тем не менее стандартный проект моделирования данных обычно включает в себя следующие этапы:

  • Планирование. Определение задач и потенциальных результатов проекта.
  • Подготовка. Создание рабочей среды, выделение инструментов, доступа и вычислительных ресурсов специалистам по изучению данных.
  • Загрузка. Загрузка данных в рабочую среду.
  • Изучение. Анализ, изучение и визуализация данных.
  • Моделирование. Создание, обучение и проверка моделей.
  • Развертывание. Внедрение моделей в производство.

Контроль над процессом изучения данных

Контроль над процессом изучения данных

Контроль над процессом изучения данных обычно осуществляют руководители трех специальностей:

  • Бизнес-руководитель. Совместно с группой по изучению данных определяет задачу и разрабатывает стратегию анализа. Бизнес-руководитель может являться руководителем отдела (например, маркетингового, коммерческого или финансового) и возглавлять команду по изучению данных. Он координирует работу над проектом совместно с главой группы по изучению данных и ИТ-руководителем.
  • ИТ-руководитель. ИТ-руководитель несет ответственность за планирование инфраструктуры и архитектуры для выполнения операций по изучению данных. Он осуществляет постоянный мониторинг операций и ресурсов для обеспечения эффективности и безопасности. ИТ-руководитель также может нести ответственность за создание и обновление проектной рабочей среды.
  • Глава группы по изучению данных. Контролирует работу группы по изучению данных. Он несет ответственность за привлечение и обучение специалистов, а также планирование и мониторинг проекта.

Сложности при внедрении изучения данных в организации

Несмотря на преимущества, которые изучение данных дает бизнесу, и большие объемы инвестиций в эту отрасль, не всем компаниям удается использовать свои данные с максимальной выгодой для себя. Нанятые специалисты приступают к разработке программ по изучению данных, однако сталкиваются с неудовлетворительной организацией процессов и вынуждены использовать разнородные, плохо сочетающиеся инструменты и программы. Чтобы обеспечить окупаемость инвестиций, необходимо дисциплинированное централизованное руководство. Отсутствие его создает множество проблем.

Специалисты по изучению данных не могут работать эффективно. Доступ к данным и ресурсам для анализа предоставляет ИТ-администратор, т. е. специалисты тратят время на ожидание. Получив доступ к данным, специалисты должны проанализировать их с использованием различных инструментов, которые нередко не совместимы между собой. Например, модель может быть разработана с использованием языка R, однако приложение, в котором ее планируется использовать, написано на другом языке. Именно поэтому на внедрение моделей в приложения порой требуется несколько недель, а то и месяцев.

Разработчики приложений не могут использовать модели машинного обучения напрямую. Нередко разработчики приложений получают модели обучения, которые требуют перекодирования или доработки. Недостаток гибкости не дает развертывать модели во всех требуемых сценариях и вынуждает разработчиков приложений вносить исправления.

ИТ-администраторы тратят слишком много времени на оказание поддержки. Число инструментов на основе открытого кода постоянно растет, что означает увеличение нагрузки на администраторов. Например, специалисты по изучению маркетинговых данных и финансовых данных используют совершенно разные инструменты. Они также используют разные процессы, т. е. администраторам постоянно приходится вносить изменения и дополнения в инфраструктуру.

Бизнес-руководители не обладают нужным уровнем понимания проблемы. Процессы изучения данных не всегда интегрированы в процессы и системы для принятия бизнес-решений, и не все руководители разбираются в специфике этой деятельности на должном уровне. Им сложно понять, почему на разработку прототипа и внедрение его в производство требуется столько времени, а отсутствие быстрых результатов ведет к снижению финансирования.

Встречайте платформы для изучения данных

Встречайте платформы для изучения данных

Бизнес осознал, что без интегрированной платформы изучение данных неэффективно, небезопасно и непродуктивно. Так появились специализированные платформы для изучения данных. Они представляют собой программные центры, которые дают возможность устранить большинство проблем, связанных с изучением данных, и помогают компаниям быстрее и эффективнее превращать данные в идеи.

Централизованная платформа дает возможность специалистам эффективно сотрудничать, используя наиболее удобные инструменты, и синхронизировать наработки с помощью системы управления версиями.

Измените правила игры с помощью платформы с поддержкой самообслуживания.

Преимущества платформы для изучения данных

Преимущества платформы для изучения данных

Платформа для изучения данных сокращает потребление ресурсов и способствует внедрению инноваций. С ее помощью специалисты обмениваюся материалами, результатами и отчетами. Она обеспечивает оптимизацию процессов за счет простого управления и использования инструментов, сред и инфраструктур на основе открытого кода.

Например, специалисты по изучению данных получают возможность развертывать модели в качестве API для легкой интеграции их в приложения. Доступ к инструментам, данным и инфраструктуре осуществляется без помощи ИТ-администратора.

Спрос на платформы для изучения данных растет в геометрической прогрессии. По ожиданиям экспертов, в ближайшее время этот сегмент рынка продолжит расти на более чем 39 % в год и к 2025 году будет оцениваться в 385 млрд долларов.

На что следует обращать внимание при выборе платформы для изучения данных

При выборе платформы для изучения данных необходимо учитывать следующие соображения:

  • Проектный интерфейс для облегчения совместной работы. . Платформа должна помогать специалистам в работе над моделью, от проектирования до внедрения в производство, и обеспечивать доступ к данным и ресурсам в режиме самообслуживания.
  • Интеграция и гибкость. Убедитесь, что платформа поддерживает современные инструменты на основе открытого кода, наиболее популярные системы для управления версиями, такие как GitHub, GitLab и Bitbucket, а также интеграцию с другими ресурсами.
  • Возможности масштабирования. По мере развития бизнеса и увеличения команды платформа должна иметь возможность расширяться. Обращайте внимание на такие характеристики, как высокая доступность, эффективные средства управления доступом и поддержка большого числа одновременных пользователей.
  • Самообслуживание в процессе изучения данных. Выбирайте платформу, которая снимет нагрузку с администраторов и инженеров ИТ и поможет специалистам по изучению данных мгновенно развертывать среды, отслеживать работу над проектами и внедрять модели в производство.

Компаниям срочно требуются специалисты по изучению данных

Поиск и найм специалистов остается самой большой проблемой на пути компаний, которые хотят использовать изучение данных как конкурентное преимущество. По данным последнего опроса, проведенного институтом McKinsey & Company, половина организаций из разных стран и отраслей испытывает большие трудности при поиске специалистов по изучению данных, чем сотрудников любых других профессий. Удержание сотрудников также является проблемой для 40 % опрошенных.

Согласно опросу, на рынке наблюдается недостаток не только специалистов по изучению данных, но аналитиков в целом. В особенности не хватает квалифицированных сотрудников, которые обладают навыками изучения данных для решения практических бизнес-проблем, и специалистов по визуализации данных.

Indeed.com, Glassdoor и Bloomberg также сообщают, что специалисты по изучению данных сегодня весьма востребованы:

  • Количество объявлений о соответствующих вакансиях на Indeed.com выросло на 75 % в период межу январем 2015 г. и январем 2018 г. По данным Bloomberg, число запросов для должности специалиста по изучению данных выросло на 65 %.
  • Glassdoor прогнозирует, что рост спроса на эту специализацию в 2018 году превысит предложение на 50 %.
  • Также по сведениям Glassdoor специалист по изучению данных является наиболее востребованной профессией в США уже третий год подряд.

Учебная библиотека ИИ

Что такое искусственный интеллект?
Узнать больше об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект (ИИ) дает возможность обрабатывать данные так, чтобы технологии и компьютеры могли учиться, развиваться и выполнять задачи, с которыми сегодня может справиться только человек.

Узнать больше о машинном обучении
Узнать больше о машинном обучении

Машинное обучение — один из подразделов науки, посвященной разработке и изучению ИИ. Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.

Новости и мнения
Новости и мнения

Машинное обучение, искусственный интеллект и наука о данных меняют подход к решению сложных бизнес-проблем и направление развития соответствующих отраслей. Ознакомьтесь с новейшими статьями, чтобы узнать, как представители отрасли используют эти технологии.