Ce este Business-Centric Data Science? - manechinele

În cadrul întreprinderii, știința datelor are același scop ca și business intelligence - date brute în cunoștințe de afaceri pe care liderii de afaceri și managerii pot să le utilizeze pentru a lua decizii bazate pe date informate.

Dacă aveți seturi mari de surse de date structurate și nestructurate care pot sau nu să fie complete și doriți să le convertiți în informații valoroase pentru sprijinul decizional în întreaga întreprindere, adresați-vă unui om de știință. Business-centric știința datelor este multidisciplinară și încorporează următoarele elemente:

• Analiza cantitativă: Poate fi sub formă de modelare matematică, analiză statistică multivariată, prognoză și / sau simulări.

  Termenul multivariat se referă la mai mult de o variabilă. O analiză statistică multivariabilă este o analiză statistică simultană a mai multor variabile la un moment dat.

• Abilități de programare: Aveți nevoie de abilitățile de programare necesare atât pentru a analiza date brute, cât și pentru a face aceste date accesibile utilizatorilor de afaceri.

• Cunoștințe de afaceri: Aveți nevoie de cunoștințe despre mediul de afaceri și despre mediul său, astfel încât să puteți înțelege mai bine relevanța constatărilor dumneavoastră.

Știința datelor este o disciplină de pionierat. Cercetătorii de date utilizează adesea metoda științifică pentru explorarea datelor, formarea de ipoteze și testarea ipotezelor (prin simulare și modelare statistică). Oamenii de știință de date bazate pe afaceri generează date valoroase despre date, adesea explorând modele și anomalii din datele de afaceri. Știința datelor într-un context de afaceri este în general compusă din

• Seturi de date interne și externe: Știința datelor este flexibilă. Puteți crea cu ușurință mash-up-uri de date de afaceri din surse interne și externe de date structurate și nestructurate. (A mash-up este combinația a două sau mai multe surse de date care sunt apoi analizate împreună pentru a oferi utilizatorilor o imagine mai completă a situației la îndemână.)

• Instrumente, tehnologii și competențe: Exemplele ar putea implica utilizarea platformelor bazate pe cloud, programarea statistică și matematică, învățarea automată, analiza datelor utilizând Python și R și vizualizarea avansată a datelor.

La fel ca analiștii de afaceri, oamenii de știință din domeniul afacerilor bazate pe afaceri produc produse de decizie pentru sprijinirea managerilor de afaceri și a liderilor organizaționali. Aceste produse includ tablouri de bord de analiză și vizualizări de date, dar, în general, nu rapoarte de tabele și tabele.

Datele utile în domeniul științei datelor bazate pe afaceri

Puteți folosi știința datelor pentru a obține informații statistice din seturi standard de date structurate de afaceri (la fel ca BI) sau din seturi structurate, semi-structurate și nestructurate de mari date.Soluțiile pentru științele date nu se limitează la datele tranzacționale care se află într-o bază de date relațională; puteți utiliza știința datelor pentru a crea informații valoroase din toate sursele de date disponibile. Aceste surse de date includ

• Date de afaceri tranzacționale: O sursă de date încercată și adevărată, datele de afaceri tranzacționale reprezintă tipul de date structurate utilizate în BI tradițional și includ date de gestionare, date despre clienți, datele operaționale și datele privind performanța angajaților.

• Date sociale legate de brand sau de afaceri: Un fenomen mai recent, datele acoperite de această rubrică includ datele nestructurate generate prin e-mailuri, mesaje instantanee și rețele sociale precum Twitter, Facebook, LinkedIn, Pinterest, și Instagram.

• Date despre mașină din operațiunile de afaceri: Mașinile generează automat aceste date nestructurate, cum ar fi datele SCADA, datele mașinilor sau datele senzorilor.

  Acronimul SCADA se referă la S de menținere C ontrol și D ata A . Sistemele SCADA sunt utilizate pentru a controla sistemele și echipamentele mecanice de operare de la distanță. Ele generează date care sunt utilizate pentru a monitoriza operațiunile mașinilor și echipamentelor.

• Date despre fișiere audio, video, imagine și PDF: Aceste formate bine stabilite sunt surse de date nestructurate.

Tehnologii și competențe utile în domeniul științelor de date centrate pe afaceri

Întrucât produsele științei datelor sunt adesea generate de date mari, soluțiile bazate pe cloud-based platforme de date sunt comune în domeniu. Datele folosite în știința datelor sunt adesea derivate din soluții de date de mari dimensiuni, cum ar fi Hadoop, MapReduce și Massively Parallel Processing.

Cercetătorii de date sunt inovatori, gânditori în perspectivă, care trebuie să se gândească adesea în afara casetei, pentru a găsi soluții precise la problemele pe care le rezolvă. Mulți oameni de știință de date tind spre soluții open-source atunci când sunt disponibile. Din perspectiva costurilor, această abordare este benefică pentru organizațiile care angajează acești oameni de știință.

Oamenii de știință din domeniul afacerilor bazate pe afaceri ar putea folosi tehnici de învățare a mașinilor pentru a găsi modele în (și de a obține informații) uriașe de date care sunt legate de o linie de afacere sau de afacerea în ansamblu. Sunt calificați în matematică, statistică și programare și uneori folosesc aceste abilități pentru a genera modele predictive.

Ei știu, în general, cum să programeze în Python sau R. Majoritatea știu cum să utilizeze SQL pentru a interoga datele relevante din bazele de date structurate. Ei sunt, de obicei, calificați în comunicarea informațiilor despre date către utilizatorii finali - în domeniul științelor bazate pe afaceri, utilizatorii finali sunt manageri de afaceri și lideri organizaționali. Cercetătorii de date trebuie să fie pricepuți să folosească mijloace verbale, orale și vizuale pentru a comunica informații valoroase despre date.

Deși oamenii de știință de date orientați spre afaceri servesc un rol de sprijin în luarea deciziilor în cadrul întreprinderii, aceștia diferă de analistul de afaceri prin faptul că au, de obicei, medii academice și profesionale puternice în matematică, știință, inginerie sau toate cele de mai sus. Acest lucru a spus, oamenii de stiinta de date centrate pe afaceri au, de asemenea, o cunoastere substantiala puternica a managementului afacerilor.