Data Science en het groeiende belang ervan - Een interdisciplinair veld, data science houdt zich bezig met processen en systemen, die worden gebruikt om kennis of inzichten te extraheren uit grote hoeveelheden gegevens.
De geëxtraheerde gegevens kunnen gestructureerd of ongestructureerd zijn. Data science is een voortzetting van data-analyse velden zoals data mining, statistieken, voorspellende analyse.
Een enorm veld, data science gebruikt veel theorieën en technieken die deel uitmaken van andere velden zoals informatica, wiskunde, statica, chemometrie en informatica.
Sommige van de methoden die in de gegevenswetenschap worden gebruikt, omvatten waarschijnlijkheidsmodellen, machine learning, signaalverwerking, data mining, statistisch leren, database, data engineering, visualisatie, patroonherkenning en leren, onzekerheidsmodellering, computerprogrammering onder andere.
Met de vooruitgang van zoveel data worden veel aspecten van data science enorm belangrijk, vooral big data.
Data science is niet beperkt tot big data, wat op zichzelf een groot veld is, omdat big data-oplossingen meer gericht zijn op het organiseren en voorbewerking van de gegevens dan op het analyseren van de gegevens.
Bovendien heeft machinaal leren de afgelopen jaren de groei en het belang van data science vergroot.
Wat is de oorsprong van Data Science?
In de loop der jaren is data science een integraal onderdeel geworden van vele industrieën zoals de landbouw, marketingoptimalisatie, risicobeheer, fraudeopsporing, marketinganalyses en publiek beleid.
Door gegevensvoorbereiding, statistieken, voorspellende modellen en machine learning te gebruiken, probeert data science veel problemen binnen afzonderlijke sectoren en de economie op te lossen.
Data science benadrukt het gebruik van algemene methoden zonder de toepassing ervan te wijzigen, ongeacht het domein. Deze benadering verschilt van traditionele statistieken en is meestal gericht op het bieden van oplossingen die specifiek zijn voor bepaalde sectoren of domeinen.
De traditionele methoden zijn afhankelijk van het bieden van oplossingen die zijn afgestemd op elk probleem in plaats van de standaardoplossing toe te passen.
Tegenwoordig heeft data science verstrekkende implicaties op vele gebieden, zowel academische als toegepaste onderzoeksdomeinen zoals machinevertaling, spraakherkenning, digitale economie enerzijds en gebieden zoals gezondheidszorg, sociale wetenschappen, medische informatica anderzijds.
Het beïnvloedt de groei en ontwikkeling van het merk door veel intelligentie te bieden over consumenten en campagnes, door middel van technieken zoals datamining en data-analyse.
De geschiedenis van data science kan worden teruggevoerd tot meer dan vijftig jaar geleden en werd in 1960 door Peter Naur gebruikt als vervanging voor computerwetenschappen.
In het jaar 1974 publiceerde Peter Concise Survey of Computer Methods, waar hij de term data science gebruikte in zijn overzicht van de hedendaagse methoden voor gegevensverwerking.
Deze methoden werden vervolgens in een aantal toepassingen gebruikt. Bijna tweeëntwintig jaar later in 1996 ontmoetten de leden van de Internationale Federatie van classificatiebureaus Kobe voor hun tweejaarlijkse conferentie, waar de term data science voor het eerst werd gebruikt, in de titel van de conferentie die data science, classificatie en aanverwant werd genoemd. methoden. CF Jeff Wu gaf in 1997 een oratie over het onderwerp waar hij sprak over statistiek als een vorm van datawetenschap.
Later in 2001 introduceerde William S. Cleveland data science als een onafhankelijke discipline. In zijn artikel, Data Science: an Action Plan for Expanding the Technical Areas of Statistics, nam hij de vooruitgang op het gebied van computing met data op, die in april 2001 werd gepubliceerd in de International Statistical Review.
In zijn rapport noemt William zes gebieden waarvan hij dacht dat die de basis van data science vormden: deze omvatten multidisciplinaire onderzoeken, modellen en methoden voor data, pedagogiek, computing met data, theorie en toolevaluatie.
In het volgende jaar in 2002 begon de Internationale Raad voor Wetenschap: Commissie voor gegevens voor wetenschap en technologie met de publicatie van Data Science Journal, dat zich richt op kwesties in verband met gegevenswetenschap, zoals de beschrijving van gegevenssystemen, hun publicatie op internet, toepassingen en juridische kwesties.
Al heel snel, in januari 2003, begon de Columbia University ook met de publicatie van het Journal of Data Science, een platform voor gegevenswerkers om hun meningen te delen en ideeën uit te wisselen over het gebruik en de voordelen van gegevenswetenschap.
Een tijdschrift dat was gewijd aan de toepassing van statistische methoden en kwalitatief onderzoek. Dit tijdschrift was een platform dat gegevenswerkers een eigen stem gaf op het gebied van gegevenswetenschap.
In 2005 publiceerde de National Science Board langlevende digitale gegevensverzamelingen: onderzoek en onderwijs mogelijk maken in de 21ste eeuw.
Dit artikel definieerde datawetenschapper als de informatie- en computerwetenschappers, database- en softwareprogrammeurs, disciplinaire experts, curatoren en deskundige annotators, bibliothecarissen die uiterst belangrijk zijn voor het succesvolle beheer van digitale gegevensverzameling.
Hun primaire activiteit is het uitvoeren van creatief onderzoek en analyse, zodat gegevens op een juiste en effectieve manier kunnen worden gebruikt door organisaties in alle sectoren.
Het groeiende belang van datawetenschap heeft op zijn beurt geleid tot de groei en het belang van datawetenschappers. Deze professionals in datawetenschap zijn nu een integraal onderdeel van merken, bedrijven, overheidsinstanties en non-profitorganisaties.
Deze datawetenschappers werken onvermoeibaar om een grote hoeveelheid data te begrijpen en relevante patronen en ontwerpen daarin te ontdekken, zodat ze effectief kunnen worden gebruikt om toekomstige doelen en doelstellingen te realiseren.
Dit betekent dat datawetenschappers steeds belangrijker worden en dat het begrijpen van data op een juiste manier ook tot uitdrukking komt in hun stijgende salarissen.
Volgens een recent onderzoek van McKinsey Global Institute is er een tekort aan analytisch en managementtalent, vooral omdat ze behoefte hebben aan het begrijpen van de grote hoeveelheid beschikbare gegevens in de wereld.
Dit is een van de meest dringende uitdagingen van de huidige tijd. Verder schat dit rapport dat er in 2018 vier tot vijf miljoen gegevensanalisten nodig zullen zijn.
Er is ook behoefte aan bijna een miljoen managers en analisten die kunnen helpen om de resultaten van big data te consumeren op een manier die organisaties kan helpen hun doelen te bereiken op een manier die middelen op een strategische en nuttige manier gebruikt.
Waarom is data science zo belangrijk?
Data science heeft de afgelopen jaren een heel lange weg afgelegd. Dat is de reden waarom ze een integraal onderdeel vormen van het begrip van de werking van veel industrieën, hoe complex en ingewikkeld ook.
Hier zijn tien redenen waarom data science altijd een integraal onderdeel van de cultuur en economie van de wereld zal blijven:
- Data science helpt merken hun klanten op een veel verbeterde en krachtige manier te begrijpen. Klanten zijn de ziel en de basis van elk merk en spelen een grote rol in hun succes en falen. Met behulp van data science kunnen merken op een gepersonaliseerde manier contact maken met hun klanten, waardoor een betere merkkracht en betrokkenheid wordt gewaarborgd.
- Een van de redenen waarom data science zoveel aandacht krijgt, is omdat het merken in staat stelt om hun verhaal op een zo boeiende en krachtige manier te communiceren. Wanneer merken en bedrijven deze gegevens op een uitgebreide manier gebruiken, kunnen ze hun verhaal delen met hun doelgroep, waardoor een betere merkverbinding ontstaat. Niets verbindt immers met consumenten als een effectief en krachtig verhaal, dat alle menselijke emoties kan prikkelen.
- Big Data is een nieuw veld dat voortdurend groeit en evolueert. Met de ontwikkeling van zoveel tools, bijna op regelmatige basis, helpt big data merken en organisaties om complexe problemen in IT, human resource en resource management op een effectieve en strategische manier op te lossen. Dit betekent effectief gebruik van middelen, zowel materiële als niet-materiële.
- Een van de belangrijkste aspecten van data science is dat de bevindingen en resultaten kunnen worden toegepast op vrijwel elke sector, zoals reizen, gezondheidszorg en onderwijs. Inzicht in de implicaties van data science kan een lange weg helpen om sectoren te helpen hun uitdagingen te analyseren en op een effectieve manier aan te pakken.
- Data science is toegankelijk voor bijna alle sectoren. Er is tegenwoordig een grote hoeveelheid gegevens beschikbaar in de wereld en het gebruik ervan op een juiste manier kan succes en falen betekenen voor merken en organisaties. Het op de juiste manier gebruiken van gegevens is de sleutel tot het bereiken van doelen voor merken, vooral in de komende tijd.
Dat gezegd hebbende, speelt data science een grote en vooraanstaande rol in het functioneren en het groeiproces van merken. Gegevenswetenschapper zijn is daarom een toppositie voor iedereen, omdat zij de grote taak hebben om gegevens te beheren en oplossingen te bieden voor hun problemen, zowel binnen als buiten de organisatie.
Vandaag openen datawetenschappers nieuwe terreinen op het gebied van experimenten en onderzoek. Ze experimenteren met technologieën voor het verzamelen van intelligentie en ontwikkelen geavanceerde modellen en algoritmen om merken te helpen bij het beantwoorden van enkele van de grootste uitdagingen waarmee ze worden geconfronteerd. Een datawetenschapper zal belangrijke functies en rollen vervullen, waaronder enkele:
- Koppel nieuwe en verschillende gegevens om producten aan te bieden die voldoen aan de ambities en doelstellingen van hun doelgroep
- Gebruik gegevens van señor om weersomstandigheden te detecteren en supply chains om te leiden
- Ontdek fraude en anomalieën in de markt
- Verhoog de snelheid waarmee datasets kunnen worden benaderd en geïntegreerd
- Bepaal de beste en innovatieve manier om internet te gebruiken, zodat merken op een uitgebreide manier gebruiksmogelijkheden kunnen benutten
Terwijl retail een gebied is waar data science enorme implicaties kan hebben. Neem bijvoorbeeld het geval waarbij de oudere generatie zich een geweldige interactie met de plaatselijke winkelier herinnert.
Deze winkelier kon op een gepersonaliseerde manier aan alle behoeften van de klant voldoen. Na verloop van tijd ging deze persoonlijke aandacht verloren in de opkomst en groei van supermarkten.
Gegevensanalyse kan merken echter helpen om deze persoonlijke connectie met hun klanten te creëren. Met behulp van data science zullen merken een beter en diepgaander inzicht moeten ontwikkelen in hoe klanten hun producten gebruiken.
Dit betekent dat retailers die concurrerend zijn, een beter inzicht moeten krijgen in hoe klanten hun producten gebruiken. Efficiëntie betekent dat retailers het juiste product moeten afstemmen op de juiste klant, ondanks het feit dat beide objecten voortdurend in ontwikkeling zijn.
Wat is de toekomst van data science en data scientist?
Hoewel detailhandel een tastbaar veld is waar de effecten van data science duidelijk zichtbaar zijn, kan data science ook verstrekkende implicaties hebben op andere gebieden. Deze omvatten gezondheidszorg, energie en onderwijs.
Omdat deze velden voortdurend in ontwikkeling zijn, neemt het belang van data science ook snel toe.
Op het gebied van gezondheidszorg worden voortdurend nieuwe geneesmiddelen ontdekt en is er behoefte aan betere zorg voor patiënten aan de andere kant.
Data science met behulp van methoden en technieken kan de gezondheidszorg helpen oplossingen te vinden die de patiëntenzorg en tevredenheid naar een hoger niveau tillen.
De zorgsector evolueert voortdurend en data science kan hen helpen om in alle stadia betere zorg voor patiënten te creëren. Een ander gebied dat echt kan profiteren van data science is educatie.
Nu technologie zoals smartphones en laptops een integraal onderdeel van het onderwijssysteem worden, kan data science helpen om betere kansen te creëren om studenten te helpen leren en hun kennis op een constructieve manier te verbeteren.
Een ander voorbeeld van hoe datawetenschap de maatschappij kan helpen, is via de toepassing en het gebruik ervan in energie. De energiesector staat vandaag op het punt van radicale verandering en transformatie. Van olie tot gas tot hernieuwbare energie, we moeten nieuwe en innovatieve manieren vinden om energie te gebruiken.
Data science kan ons helpen de uitdagingen van de toenemende vraag en duurzame toekomst aan te gaan en tegelijkertijd de beste oplossingen te garanderen. Dit betekent dat datawetenschappers een breed scala aan oplossingen moeten bedenken om uitdagingen in alle sectoren aan te gaan.
Dit is geen gemakkelijke taak en daarom hebben ze de middelen en systemen nodig die hen zullen helpen dit doel te bereiken. In alle sectoren en economieën zullen datawetenschappers creatieve denkers moeten worden die high-end tools gebruiken om oplossingen te creëren die in alle verticale sectoren kunnen worden toegepast.
Al met al zijn datawetenschappers vandaag de toekomst van de wereld. Ze zullen binnenkort een integraal onderdeel van de organisatie worden en de wereld helpen grote wereldwijde uitdagingen aan te gaan, die op hun beurt verstrekkende gevolgen kunnen hebben voor verschillende landen.
Dat is de reden waarom het uur nodig is om de vaardigheid en creativiteit van datawetenschappers over de hele wereld te ontwikkelen, zodat ze mensen kunnen helpen om het leven, producten en diensten op een geheel nieuwe manier te ervaren.