Какво е Data Science?

Какво е Data Science?

 

Какво е Data Science? Data Science е подполе на компютърните науки, което се стреми да подобри процеса, чрез който информацията се обработва и доставя на крайните потребители. Това е широка дисциплина, която включва извличане на данни, структурирано програмиране и изкуствен интелект. Науката за данните се очерта като ключова технология в скорошното развитие на големи данни и е най-практичният начин за внедряване на прогнозен анализ в организациите днес.

 

Data Science често се споменава като обединение на различни дисциплини като статистика, обработка на естествен език, информационно инженерство и оптимизация, наред с други. Data Science е свързана със статистическа обработка на езици, машинно обучение, неструктурирани и структурирани данни и прогнозен анализ.

 

За да отговорите на този въпрос, е важно да опишете какво не е Data Science.

Data Science не е информационна наука. Data Science не е оптимизация. Науката за данни не е машинно обучение. Важно е да се разбере, че науката за данни е заменена от тези други дисциплини, тъй като тези други дисциплини сега са по-подходящи за осигуряване на информация за организациите в реално време.

 

Data Science се занимава предимно с това как данните могат да се използват за генериране и прогнозиране на бъдещи резултати. Областта на науката за данни започна през 90-те години и продължава да се развива. Data Science се стреми да създаде нови инструменти за прогнозен анализ, които използват информация от източници, различни от собствените бази данни на компанията. С други думи, Data Science замени Data Mining, Machine Learning и Optimization като основни инструменти, използвани за изграждане на софтуер за прогнозна аналитика. Data Science предоставя на компаниите солидна основа за анализ, която е в състояние да генерира свои собствени прогнози, което спомага за подобряване на процеса на вземане на решения на компанията.

 

Основната цел на Data Science е да определи кои фактори най-вероятно ще повлияят на бизнес целите на компанията. След като компанията определи основните двигатели на успеха, Data Science анализира финансовите и маркетинговите данни на компанията, за да ги идентифицира и след това прилага алгоритми за оптимизиране на представянето на компанията.

След това тази оптимизация се използва за прогнозиране на бъдещи резултати въз основа на минали резултати и минали пазарни тенденции. и минали грешки, като и двете могат да имат пряко и косвено влияние върху рентабилността и растежа на компанията. След като се разработи прогнозна аналитика, ръководителите на компанията могат да използват този модел, за да изпълнят стратегическото си планиране, за да постигнат максимална печалба в бъдеще.

 

Учените по данни използват различни инструменти, включително традиционен статистически анализ, обработка на естествен език и машинно обучение, наред с други, за изграждане на прогнозни модели и алгоритми. Тези модели и алгоритми позволяват прогнозиране на бъдещите резултати чрез използване на исторически данни и пазарни модели. Важно е да се отбележи, че използваните алгоритми за прогнозиране не винаги ще се окажат точни или полезни, а само ще осигурят добро представяне на минали резултати, което е основата за тяхното развитие.

Разлика между прогнозната аналитика и Data Science

Друга основна разлика между прогнозния анализ и Data Science е, че прогнозният анализ не изисква от потребителите да имат официално обучение в определена област на бизнеса. Predictive Analytics е подмножество на Data Science, което се фокусира върху идентифицирането на модели от големи набори от данни, а не върху конкретни елементи от бизнес модела на компанията. Инструментите, които се използват в прогностичния анализ, трябва да бъдат лесни за използване и разбиране. Те също трябва да бъдат мащабируеми за всякакъв размер бизнес.

 

Data Science е сравнително скорошна област, която се очертава като ключов компонент на стратегическото планиране за големия и средния бизнес. Способността му да генерира данни и да ги прилага към бизнес средата има потенциала да намали разходите и да увеличи рентабилността.

 

Областта на науката за данни бързо се разширява и набира скорост.

В резултат на нарастващата нужда от надеждни и мащабируеми решения на сложни проблеми в областта на финансите, много организации избират да работят с екип за прогнозна аналитика и наука за данни. Понастоящем повечето организации използват екипи за наука за данни, за да решат някои от най-предизвикателните проблеми, като например намиране на нови бизнес модели, подобряване на обслужването на клиентите, подобряване на представянето на служителите, откриване на измами, идентифициране на възможности и генериране на приходи. Екипите на Data Science са успешни в разработването на авангардни решения за прогностичен анализ, които значително са подобрили качеството на тяхната работа и рентабилността на техните компании.

 

Използването на инструменти за прогнозна аналитика и наука за данни за подобряване на удовлетвореността на клиентите е един от най-честите начини за бизнеса да подобри печалбата си. Има много предимства от внедряването на инструменти за прогнозен анализ и наука за данни в стратегическото планиране и стратегия на организацията, включително спестяване на разходи, подобрено вземане на решения и по-точен анализ. Въпреки това, най-мощното използване на инструментите за предсказуем анализ и данни е в подпомагане на организациите да вземат критични бизнес решения, основани на надеждна и актуална информация, поради което тази технология трябва да се използва за всички аспекти на работата на компанията.

 

Днешната бизнес среда се състои от няколко конкуриращи се сили и една от тези сили е постоянният поток от данни. Използването на прогнозна аналитика и наука за данни може да помогне да се даде представа какво се случва с конкуренцията и как да се конкурираме по-добре.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *