Andmeteadus ja selle kasvav tähtsus - interdistsiplinaarne valdkond, andmeteadus tegeleb protsesside ja süsteemidega, mida kasutatakse teadmiste või teadmiste ammutamiseks suurtest andmemahtudest.
Väljavõetud andmed võivad olla kas struktureeritud või struktureerimata. Andmeteadus on andmeanalüüsi valdkondade jätk nagu andmekaevandamine, statistika ja ennustav analüüs.
Ulatuslik andmeteadus kasutab palju teooriaid ja tehnikaid, mis on osa muudest valdkondadest, näiteks infoteadus, matemaatika, staatika, kemomeetria ja arvutiteadus.
Mõned andmeteaduses kasutatavad meetodid hõlmavad muu hulgas tõenäosusmudeleid, masinõpet, signaalitöötlust, andmete kaevandamist, statistilist õppimist, andmebaase, andmete tehnikat, visualiseerimist, mustrituvastust ja õppimist, määramatuse modelleerimist, arvutiprogrammeerimist.
Nii suure hulga andmete täiustamisega saavad paljud andmeteaduse aspektid tohutut tähtsust, eriti suurandmed.
Andmeteadus ei piirdu suurandmetega, mis on iseenesest suur väli, sest suurandmelahendused on pigem andmete korraldamise ja eeltöötlemise kui andmete analüüsi asemel.
Lisaks on masinõpe viimastel aastatel suurendanud infoteaduse kasvu ja tähtsust.
Mis on andmeteaduse päritolu?
Aastate jooksul on andmeteadus muutunud paljude tööstuste, näiteks põllumajanduse, turunduse optimeerimise, riskijuhtimise, pettuste avastamise, turundusanalüütika ja avaliku poliitika lahutamatuks osaks.
Andmete ettevalmistamist, statistikat, ennustavat modelleerimist ja masinõpet kasutades üritab infoteadus lahendada paljusid probleeme üksikute sektorite ja majanduse jaoks tervikuna.
Andmeteadus rõhutab üldiste meetodite kasutamist, muutmata selle rakendust, olenemata valdkonnast. See lähenemisviis erineb tavapärasest statistikast, keskendudes peamiselt konkreetsetele sektoritele või valdkondadele spetsiifiliste lahenduste pakkumisele.
Traditsioonilised meetodid sõltuvad sektorilahenduste pakkumisest standardlahenduse asemel igale probleemile kohandatud lahendustest.
Tänapäeval on andmeteadusel kaugeleulatuv mõju paljudes valdkondades, nii akadeemilistes kui ka rakendusuuringutes, nagu masintõlge, kõnetuvastus, digitaalmajandus ja teiselt poolt sellised valdkonnad nagu tervishoid, ühiskonnaõpetus, meditsiiniline informaatika.
See mõjutab brändi kasvu ja arengut, pakkudes palju teadmisi tarbijate ja kampaaniate kohta selliste meetodite abil nagu andmete kaevandamine ja andmete analüüs.
Andmeteaduse ajalugu võib ulatuda üle viiekümne aasta tagasi ja seda kasutas arvutiteaduse asendajana 1960. aastal Peter Naur.
Aastal 1974 avaldas Peter arvutimeetodite täpse ülevaate, kus ta kasutas tänapäevaste andmetöötlusmeetodite uuringus mõistet andmeteadus.
Neid meetodeid kasutati seejärel paljudes rakendustes. Peaaegu kakskümmend kaks aastat hiljem, 1996. aastal, kohtusid Rahvusvahelise Klassifikatsiooniühingute Föderatsiooni liikmed Kobe oma kaheaastase konverentsiga, kus kasutati esimest korda terminit data science, konverentsi pealkirjas, mida hakati nimetama Data Science, Classification and related meetodid. CF Jeff Wu pidas 1997. aastal avaürituse sellel teemal loengu, kus ta rääkis statistikast, mis on andmeteaduse vorm.
Hiljem, 2001. aastal, tutvustas William S. Cleveland andmeteadust kui iseseisvat distsipliini. Oma artiklis Data Science: tegevuskava statistika tehniliste valdkondade laiendamiseks hõlmas ta edusamme andmete arvutamisel, mis avaldati rahvusvahelises statistikaülevaates 2001. aasta aprillis.
William nimetab oma aruandes kuut valdkonda, mis tema arvates moodustasid andmeteaduse aluse: need hõlmavad multidistsiplinaarseid uuringuid, andmete mudeleid ja meetodeid, pedagoogikat, andmetega arvestamist, teooriat ja tööriistade hindamist.
Järgmisel aastal, 2002. aastal, alustas rahvusvaheline teadusnõukogu: teaduse ja tehnoloogia andmete komitee ajakirja Data Science Journal väljaandmist, mis keskendub infoteadusega seotud probleemidele nagu andmesüsteemide kirjeldamine, nende avaldamine Internetis, rakendus ja õigusalane teave väljaanded.
Üsna varsti, 2003. aasta jaanuaris, alustas Columbia ülikool ka ajakirja Journal of Data Science avaldamist, mis oli andmetöötajatele mõeldud platvormiks, et jagada oma arvamusi ja vahetada ideid andmeteaduse kasutamise ja eeliste kohta.
Ajakiri, mis oli pühendatud statistiliste meetodite rakendamisele ja kvalitatiivsetele uuringutele, oli see ajakiri, mis andis andmetöötajatele andmetöötluse valdkonnas oma hääle.
2005. aastal avaldas riiklik teadusamet pikaajalised digitaalsed andmekogud: teaduse ja hariduse võimaldamine 21. sajandil.
Selles artiklis määratleti andmeteadlaseks info- ja arvutiteadlased, andmebaaside ja tarkvara programmeerijad, distsipliinieksperdid, kuraatorid ja ekspertide annotaatorid, raamatukoguhoidjad, kes on digitaalse andmekogumise eduka juhtimise jaoks äärmiselt olulised.
Nende põhitegevuseks on loova uurimise ja analüüsi läbiviimine, et kõigi sektorite organisatsioonid saaksid andmeid nõuetekohaselt ja tõhusalt kasutada.
Andmeteaduse kasvav tähtsus on omakorda viinud andmeteadlaste kasvu ja tähtsuseni. Need andmeteadlaste spetsialistid on nüüd kaubamärkide, ettevõtete, riigiasutuste ja mittetulundusühingute lahutamatu osa.
Need andmeteadlased töötavad väsimatult suure hulga andmete mõistmiseks ja neis asjakohaste mustrite ja kujunduste avastamiseks, et neid saaks tulevaste eesmärkide ja eesmärkide saavutamiseks tõhusalt kasutada.
See tähendab, et andmeteadlased saavad ülitähtsaks ja andmete õige mõistmine kajastub ka nende tõusvas palgas.
McKinsey Global Institute hiljutise uuringu kohaselt on analüütilistest ja juhtivast andest vajaka, eriti kuna neil on vaja maailmas saadaoleva suure hulga andmete mõistmiseks.
See on praegusel ajal üks pakilisemaid väljakutseid. Lisaks sellele ennustatakse selle aruande kohaselt 2018. aastaks nelja-viie miljoni andmeanalüütiku nõuet.
Samuti on vaja ligi miljon juhti ja analüütikut, kes aitaksid suurandmete tulemusi tarbida viisil, mis aitab organisatsioonidel saavutada oma eesmärke viisil, mis kasutab ressursse strateegiliselt ja abivalmis viisil.
Miks on andmeteadus nii oluline?
Andmeteadus on viimastel aastatel jõudnud kaugele. Sellepärast on need paljude tööstuste toimimise mõistmise lahutamatu osa, hoolimata sellest, et need on keerukad ja keerukad.
Siin on kümme põhjust, miks andmeteadus jääb alati globaalse maailma kultuuri ja majanduse lahutamatuks osaks:
- Andmeteadus aitab kaubamärkidel mõista oma kliente palju täiustatud ja volitatud viisil. Kliendid on mis tahes kaubamärgi hing ja alus ning neil on suur roll nende edus ja ebaõnnestumises. Andmeteaduse abil saavad kaubamärgid luua oma klientidega isikupärastatud ühenduse, tagades seeläbi brändide parema jõu ja kaasatuse.
- Üks põhjus, miks andmeteadus nii palju tähelepanu pälvib, on see, et see võimaldab brändidel oma lugu nii kaasahaaraval ja võimsal viisil edastada. Kui kaubamärgid ja ettevõtted kasutavad neid andmeid igakülgselt, saavad nad jagada oma lugu oma sihtrühmaga, luues seeläbi parema kaubamärgiühenduse. Lõppude lõpuks ei ühenda midagi tarbijatega nagu tõhus ja võimas lugu, mis võib haarata kõik inimlikud emotsioonid.
- Big Data on uus väli, mis kasvab pidevalt ja areneb. Kuna peaaegu regulaarselt on välja töötatud nii palju tööriistu, aitab suurandmed kaubamärkidel ja organisatsioonidel tõhusal ja strateegilisel viisil lahendada keerulisi probleeme IT, inimressursside ja ressursside halduse valdkonnas. See tähendab nii materiaalsete kui ka mittemateriaalsete ressursside tõhusat kasutamist.
- Andmetöötluse üks olulisemaid aspekte on see, et selle tulemusi ja tulemusi saab rakendada peaaegu kõigis sektorites, nagu näiteks reisimine, tervishoid ja haridus. Andmeteaduse tagajärgede mõistmine võib aidata sektoritel oma väljakutseid analüüsida ja tõhusal viisil lahendada.
- Andmeteadus on kättesaadav peaaegu kõigile sektoritele. Tänapäeval on maailmas saadaval palju andmeid ja nende õige kasutamine võib kaubamärkide ja organisatsioonide edu ja ebaõnnestumisi kirja panna. Andmete nõuetekohane kasutamine hoiab võtmetähtsusega brändide eesmärkide saavutamist, eriti järgmistel aegadel.
Sellegipoolest võtab andmeteadus brändide toimimises ja kasvuprotsessis olulise ja esmatähtsa rolli. Andmeteadlasena olemine on seega iga inimese jaoks peamine positsioon, kuna neil on suur ülesanne hallata andmeid ja pakkuda oma probleemidele lahendusi nii organisatsioonis kui ka väljaspool.
Täna avavad andmeteadlased katsete ja uuringute osas uusi aluseid. Nad katsetavad luureteabe kogumise tehnoloogiaid ja töötavad välja keerukaid mudeleid ja algoritme, et aidata brändidel vastata mõnele suurimale väljakutsele, millega nad silmitsi seisavad. Andmeteadlane täidab peamisi funktsioone ja rolle, mõned neist hõlmavad järgmist:
- Siduge uued ja erinevad andmed, et pakkuda tooteid, mis vastavad sihtklientide püüdlustele ja eesmärkidele
- Ilmaandmete tuvastamiseks ja tarneahelate ümbersuunamiseks kasutage seorandmeid
- Avastage turul olevad pettused ja kõrvalekalded
- Suurendage andmekogudele juurdepääsu ja integreerimise kiirust
- Tehke kindlaks parim ja uuenduslikum viis Interneti kasutamiseks, et kaubamärgid saaksid võimalusi igakülgselt kasutada
Kuigi jaemüük on üks valdkondi, kus andmeteadusel võib olla tohutu mõju. Võtame näiteks juhtumi, kus vanem põlvkond tuletab meelde, et tal on kohaliku poeomanikuga hämmastav suhtlus.
See poemüüja suutis isikupäraselt rahuldada kõik kliendi vajadused. Aja jooksul kadus see isiklik tähelepanu supermarketite tekkesse ja kasvu.
Andmeanalüütika aitab kaubamärkidel siiski luua seda isiklikku kontakti oma klientidega. Andmeteadust kasutades peavad kaubamärgid välja töötama parema ja sügavama arusaama sellest, kuidas kliendid nende tooteid kasutavad.
See tähendab, et konkurentsivõimelised jaemüüjad peavad mõistma paremini seda, kuidas kliendid nende tooteid kasutavad. Tõhusus tähendab, et jaemüüjad peavad sobitama õige toote õige kliendiga, hoolimata asjaolust, et mõlemad objektid arenevad pidevalt.
Milline on andmeteaduste ja andmeteadlase tulevik?
Ehkki jaemüük on käegakatsutav valdkond, kus andmeteaduste mõjud on selgelt nähtavad, võib andmeteadus omada kaugeleulatuvat mõju ka teistes valdkondades. Nende hulka kuuluvad tervishoid, energeetika ja haridus.
Kuna need väljad arenevad pidevalt, kasvab kiiresti ka andmeteaduse tähtsus.
Tervishoiu valdkonnas leitakse pidevalt uusi ravimeid ühest küljest ja teisalt on vaja luua patsientidele parem hooldus.
Andmeteadus koos oma meetodite ja tehnikate kasutamisega võib aidata tervishoiusektoril leida lahendusi, mis aitavad patsientide hoolduse ja rahulolu viia järgmisele tasemele.
Tervishoiutööstus areneb pidevalt ja andmeteadus võib aidata neil kõigil etappidel patsientidele paremat hooldust luua. Teine valdkond, millest andmeteadused tõeliselt kasu saavad, on haridus.
Kuna tehnoloogia, näiteks nutitelefonid ja sülearvutid, on muutunud haridussüsteemi lahutamatuks osaks, võib infoteadus aidata luua paremaid võimalusi aidata õpilastel õppida ja täiendada oma teadmisi konstruktiivsel viisil.
Teine näide sellest, kuidas andmeteadus saab ühiskonda aidata, on selle rakendamine ja kasutamine energeetikas. Energiasektor on täna radikaalsete muutuste ja muutuste tipus. Naftast gaasini taastuvenergiani peame leidma uusi ja uuenduslikke viise energia kasutamiseks.
Andmeteadus aitab meil vastata kasvava nõudluse ja jätkusuutliku tuleviku väljakutsetele, tagades samas parimad lahendused. See tähendab, et andmeteadlased peavad kõigi sektorite väljakutsetele vastamiseks pakkuma laia valikut lahendusi.
See ei ole lihtne ülesanne ja seetõttu vajavad nad ressursse ja süsteeme, mis aitavad neil seda eesmärki saavutada. Sektorites ja kogu majanduses peavad andmeteadlased saama loovateks mõtlejateks, kes kasutavad kallihinnalisi tööriistu, et luua lahendusi, mida saab rakendada kõigil vertikaalsetel aladel.
Kokkuvõttes on andmeteadlased tänapäeva maailma tulevik. Need saavad peagi organisatsiooni lahutamatuks osaks ja aitavad maailmal lahendada suuri ülemaailmseid väljakutseid, millel võib omakorda olla kaugeleulatuv mõju kõikides riikides.
Seetõttu on tund vaja kogu maailmas andmeteadlaste oskuste ja loovuse arendamist, et nad saaksid aidata inimestel elu, tooteid ja teenuseid uhiuuel viisil kogeda.