Adattudomány és annak növekvő fontossága - Az interdiszciplináris terület, az adattudomány olyan folyamatokkal és rendszerekkel foglalkozik, amelyeket nagy mennyiségű adatból tudás vagy betekintés nyerésére használnak.
A kinyert adatok strukturáltak vagy strukturálatlanok is lehetnek. Az adattudomány az adatelemzés olyan területeinek folytatása, mint az adatbányászat, statisztika, prediktív elemzés.
A hatalmas terület, az adattudomány sok elméletet és technikát alkalmaz, amelyek részei más területeknek, mint például az információtudomány, a matematika, a statika, a kemometria és a számítógépes tudomány.
Az adattudományban alkalmazott módszerek egyike többek között a valószínűségi modelleket, gépi tanulást, jelfeldolgozást, adatbányászatot, statisztikai tanulást, adatbázist, adatmérnököt, megjelenítést, mintázatfelismerést és tanulást, bizonytalansági modellezést, számítógépes programozást foglal magában.
Az ilyen mennyiségű adat továbbfejlesztésével az adattudomány sok aspektusa - különösen a nagy adat - egyre jelentõsebb szerepet játszik.
Az adattudomány nem korlátozódik a nagy adatokra, amelyek önmagában is nagy terület, mivel a nagy adatmegoldások inkább az adatok szervezésére és előfeldolgozására koncentrálnak, mint az adatok elemzésére.
Ezenkívül a gépi tanulás az elmúlt néhány évben javította az adattudomány növekedését és fontosságát.
Mi származik az adattudománynak?
Az évek során az adattudomány számos iparág szerves részévé vált, mint például a mezőgazdaság, a marketing optimalizálása, a kockázatkezelés, a csalások felderítése, a marketing elemzése és a közrend.
Az adatkészítés, statisztikák, prediktív modellezés és gépi tanulás felhasználásával az adattudomány számos kérdést megpróbál megoldani az egyes ágazatokban és a gazdaság egészében.
Az adattudomány hangsúlyozza az általános módszerek alkalmazását az alkalmazás megváltoztatása nélkül, függetlenül a területetől. Ez a megközelítés különbözik a hagyományos statisztikáktól, amelyek általában az egyes ágazatokra vagy területekre jellemző megoldások biztosítására összpontosítanak.
A hagyományos módszerek attól függnek, hogy az ágazatok számára az egyes problémákhoz igazított megoldásokat nyújtanak, ahelyett, hogy a standard megoldást alkalmaznák.
Manapság az adattudomány számos területen messzemenő következményekkel jár, mind az akadémiai, mind az alkalmazott kutatási területeken, mint például a gépi fordítás, a beszédfelismerés, a digitális gazdaság, másfelől az egészségügy, a társadalomtudomány, az orvosi informatika.
Ez befolyásolja a márka növekedését és fejlődését azáltal, hogy sok információt szolgáltat a fogyasztókról és a kampányokról, olyan technikákkal, mint az adatbányászat és az elemzés.
Az adattudomány története több mint ötven évvel ezelőtt nyúlik vissza, és Peter Naur 1960-ban a számítástechnika helyettesítésére használta.
1974-ben Peter közzétette a számítógépes módszerek tömör felmérését, ahol az adattudomány kifejezést használta a kortárs adatfeldolgozási módszerek felmérésében.
Ezeket a módszereket ezután számos alkalmazásban alkalmazták. Majdnem huszonkét évvel később, 1996-ban, a Nemzetközi Osztályozási Társaságok Szövetségének tagjai találkoztak Kobéval kétéves konferenciájukra, ahol az adattudomány kifejezést használták először, a Data Science, osztályozás és kapcsolódó tudományos konferencia címében. mód. Jeff Wu, CF Jeff Wu 1997-ben nyitott előadást tartott a témáról, ahol arról beszélt, hogy a statisztika az adattudomány egyik formája.
Később, 2001-ben, William S. Cleveland bevezeti az adattudományt mint önálló tudományágot. A Data Science: A statisztikai műszaki területek kibővítésének cselekvési terve című cikkében beépítette az adatok kiszámításának előrelépését, amelyet 2001. áprilisában a Nemzetközi Statisztikai Áttekintésben tett közzé.
William jelentésében hat olyan területet említ, amelyek véleménye szerint az adattudomány alapját képezik: ezek magukban foglalják a multidiszciplináris vizsgálatokat, az adatok modelljeit és módszereit, a pedagógiát, az adatokkal való kiszámítást, az elméletet és az eszközértékelést.
A következő 2002-es évben a Nemzetközi Tudományos Tanács: A Tudományos és Technológiai Adatok Bizottsága elindította a Data Science Journal kiadását, amely az adattudományhoz kapcsolódó kérdésekre összpontosít, például az adatrendszerek leírására, az interneten való közzétételükre, az alkalmazásra és a jogi problémák.
Nagyon hamar, 2003 januárjában a Columbia Egyetem elindította a Journal of Data Science kiadását is, amely platform volt az adatszolgáltatók számára vélemények megosztására és eszmecserére az adattudomány felhasználásáról és előnyeiről.
A statisztikai módszerek és a kvalitatív kutatás alkalmazásának szentelt folyóirat, ez a folyóirat egy olyan platform volt, amely az adatkezelők számára saját hangot adott az adattudomány területén.
2005-ben az Országos Tudományos Testület hosszú életű digitális adatgyűjteményeket tett közzé: A kutatás és oktatás elősegítése a 21. században.
Ez a cikk az adattudomány tudósát úgy definiálta, mint információs és számítógépes tudósokat, adatbázis- és szoftverprogramozókat, fegyelmi szakértőket, kurátorokat és szakértő kommentárokat, könyvtárosokat, akik rendkívül fontosak a digitális adatgyűjtés sikeres kezelésében.
Elsődleges tevékenységük kreatív kutatás és elemzés elvégzése annak érdekében, hogy az adatokat a szektorok szervezetei megfelelő és hatékony módon felhasználhassák.
Az adattudomány növekvő fontossága viszont az adattudósok növekedéséhez és fontosságához vezetett. Ezek az adattudós szakemberek ma már a márkák, vállalkozások, állami ügynökségek és nonprofit szervezetek szerves részét képezik.
Ezek az adattudósok fáradhatatlanul dolgoznak annak érdekében, hogy értelmezzék a nagy mennyiségű adatot, és felfedezzék a benne releváns mintákat és mintákat, hogy azokat hatékonyan felhasználhassák a jövőbeli célok és célok megvalósításához.
Ez azt jelenti, hogy az adattudósok kiemelkedő jelentőségűek, és az adatok megfelelő megértése tükröződik növekvő fizetésükben is.
A McKinsey Global Institute nemrégiben készült tanulmánya szerint hiányzik az elemző és vezetői tehetségek, főleg mivel meg kell értetni a világon rendelkezésre álló nagy mennyiségű adatot.
Ez a mai idők egyik legsürgetőbb kihívása. Ezenkívül a jelentés becslése szerint 2018-ra négy-ötmillió elemzőre lesz szükség.
Szükség van továbbá közel egymillió menedzserre és elemzőre, akik elősegítik a nagy adatok eredményeinek oly módon történő felhasználását, amely segítheti a szervezeteket céljaik elérésében, az erőforrások stratégiai és hasznos felhasználásával.
Miért olyan fontos az adattudomány?
Az adattudomány az elmúlt években nagyon hosszú utat tett meg. Ezért szerves részét képezik sok ipar működésének megértésében, bármennyire bonyolultak és is bonyolultak.
Tíz oka van annak, hogy az adattudomány mindig a globális világ kultúrájának és gazdaságának szerves részét képezi:
- Az adattudomány segít a márkáknak megérteni ügyfeleiket sokkal továbbfejlesztett és felhatalmazott módon. Az ügyfelek minden márka lelke és bázisa, és nagy szerepet játszanak a sikerben és kudarcban. Az adattudomány felhasználásával a márkák személyre szabott módon kapcsolódhatnak ügyfeleikhez, ezáltal biztosítva a márka jobb erejét és elkötelezettségét.
- Az egyik oka annak, hogy az adattudomány annyira felhívja a figyelmet, mert lehetővé teszi a márkák számára, hogy elbeszéljék történetüket olyan vonzó és erőteljes módon. Amikor a márkák és a vállalatok ezeket az adatokat átfogóan felhasználják, megoszthatják történetüket a célközönséggel, ezáltal jobb márkakapcsolatot hozva létre. Végül is, semmi nem kapcsolódik a fogyasztókhoz, mint egy hatékony és hatalmas történet, amely felidézheti az összes emberi érzelmet.
- A Big Data egy új terület, amely folyamatosan növekszik és fejlődik. A sok eszköz fejlesztésével, szinte rendszeresen, a nagy adatok segítenek a márkáknak és a szervezeteknek az informatikai, emberi erőforrás- és erőforrás-gazdálkodási összetett problémák hatékony és stratégiai megoldásában. Ez az erőforrások hatékony felhasználását jelenti, mind anyagi, mind nem anyagi erőforrásokat.
- Az adattudomány egyik legfontosabb szempontja, hogy eredményei és eredményei szinte bármely ágazatban alkalmazhatók, például az utazás, az egészségügy és az oktatás terén. Az adattudomány következményeinek megértése hosszú utat eredményezhet abban, hogy az ágazatok segítséget nyújtsanak kihívásaik elemzésében és hatékony megoldásában.
- Az adattudomány szinte minden ágazat számára elérhető. A mai világban nagy mennyiségű adat áll rendelkezésre, és azok megfelelő felhasználása sikert és kudarcot rejt magában a márkák és a szervezetek számára. Az adatok megfelelő felhasználása kulcsfontosságú a márkák célkitűzéseinek elérésében, különösen a következő időpontokban.
Mindazonáltal, az adattudomány nagy és kiemelkedő szerepet játszik a márkák működésében és növekedési folyamatában. Adattudósként való létezés tehát minden ember számára kiemelkedő hely, mivel nagy feladatuk az adatkezelés és a problémáik megoldásának biztosítása a szervezeten belül és kívül.
Az adattudósok ma új alapokat nyitnak a kísérletek és a kutatás szempontjából. Kísérleteznek az intelligencia-összegyűjtési technológiákkal, és kifinomult modelleket és algoritmusokat dolgoznak ki annak érdekében, hogy segítsék a márkákat megválaszolni az előttük álló legnagyobb kihívásokat. Az adattudós fő feladatokat és szerepeket fog ellátni, ezek közül néhány a következőket foglalja magában:
- Összekapcsolja az új és a különféle adatokat, és olyan termékeket kínálhat, amelyek megfelelnek a megrendelőik törekvéseinek és céljainak
- Használjon szenzor adatokat az időjárási körülmények felderítéséhez és az ellátási láncok átirányításához
- Fedezze fel a piacon elkövetett csalásokat és rendellenességeket
- Haladja meg az adatkészletekhez való hozzáférés és integráció sebességét
- Keresse meg az internet legjobb és innovatív használatának módját, hogy a márkák átfogó módon élhessenek a lehetőségekkel
Míg a kiskereskedelem az egyik olyan terület, ahol az adattudomány hatalmas következményekkel járhat. Vegyük például azt az esetet, amikor az idősebb generáció emlékeztet arra, hogy csodálatos interakciót folytatott a helyi boltosossal.
Ez a boltos személyre szabott módon képes volt kielégíteni az ügyfél összes igényét. Idővel azonban ez a személyre szabott figyelem eltűnt a szupermarketek megjelenésében és növekedésében.
Az adatelemzés azonban segíthet a márkáknak ezen személyes kapcsolat megteremtésében. Az adattudomány felhasználásával a márkáknak jobb és mélyebb megértést kell fejleszteniük arról, hogy az ügyfelek hogyan használják termékeiket.
Ez azt jelenti, hogy a versenyképes kiskereskedőknek mélyebb megértést kell készíteniük arról, hogy az ügyfelek hogyan használják termékeiket. A hatékonyság azt jelenti, hogy a kiskereskedőknek meg kell egyeztetniük a megfelelő terméket a megfelelő vevővel, annak ellenére, hogy mindkét objektum folyamatosan fejlődik.
Mi a jövője az adattudománynak és az adattudósnak?
Tehát, bár a kiskereskedelem kézzelfogható terület, ahol az adattudomány hatása jól látható, addig az adattudomány más területeken is messzemenő hatással lehet. Ide tartoznak az egészségügy, az energiaügy és az oktatás.
Mivel ezek a területek folyamatosan fejlődnek, az adattudomány fontossága is gyorsan növekszik.
Az egészségügy területén egyrészt folyamatosan fedeznek fel új gyógyszereket, másrészt jobb betegellátást kell létrehozni.
Az adattudomány módszereinek és technikáinak felhasználásával elősegítheti az egészségügyi szektor számára a megoldások megtalálását, amelyek segítenek a betegek gondozásában és elégedettségében a következő szintre juttatni.
Az egészségügyi ágazat folyamatosan fejlődik, és az adattudomány elősegítheti a betegek jobb ellátásának biztosítását minden szakaszában. Egy másik terület, amely valóban profitálhat az adattudományból, az oktatás.
Mivel az olyan technológiák, mint az okostelefonok és a laptopok az oktatási rendszer szerves részévé válnak, az adattudomány jobb lehetőségeket teremthet a hallgatók tanulásának és tudásuk konstruktív módon történő továbbfejlesztésének elősegítésére.
Egy másik példa arra, hogy az adattudomány hogyan segíthet a társadalomban, az energiafelhasználás és felhasználás révén. Az energiaágazat ma a radikális változások és átalakulás csúcsán helyezkedik el. Az olajtól a földgáztól a megújuló energiáig új és innovatív módszereket kell találnunk az energiafelhasználáshoz.
Az adattudomány segíthet nekünk megfelelni a növekvő kereslet és a fenntartható jövő kihívásainak, miközben biztosítja a legjobb megoldásokat. Ez azt jelenti, hogy az adattudósoknak széles körű megoldásokkal kell foglalkozniuk az összes ágazat kihívásaival szemben.
Ez nem könnyű feladat, ezért szükségesek erőforrásokra és rendszerekre, amelyek elősegítik e cél elérését. Az ágazat és a gazdaság különböző területein az adattudósoknak kreatív gondolkodókká kell válniuk, akik csúcsminőségű eszközöket használnak minden vertikális helyzetben alkalmazható megoldások létrehozására.
Összességében az adattudósok a mai világ jövője. Hamarosan a szervezet szerves részévé válnak, és segítik a világot a nagyobb globális kihívások kezelésében, amelyek viszont messzemenő hatásokkal járhatnak az országok között.
Ezért van egy óra igény az adattudósok készségének és kreativitásának fejlesztésére az egész világon, hogy segítsék az embereket az élet, a termékek és szolgáltatások újszerű megtapasztalásában.