Datavidenskab og dets voksende betydning - Et tværfagligt felt, datavidenskab beskæftiger sig med processer og systemer, der bruges til at udtrække viden eller indsigt fra store datamængder.
Data, der ekstraheres, kan være struktureret eller ustruktureret. Datavidenskab er en fortsættelse af dataanalysefelter som datamining, statistik, forudsigelig analyse.
Et vidtrækkende felt, datavidenskab bruger en masse teorier og teknikker, der er en del af andre områder som informationsvidenskab, matematik, statik, kemometrik og datalogi.
Nogle af de metoder, der anvendes i datavidenskab, inkluderer sandsynlighedsmodeller, maskinindlæring, signalbehandling, data mining, statistisk læring, database, datateknik, visualisering, mønstergenkendelse og læring, usikkerhedsmodellering, computerprogrammering blandt andre.
Med fremskridt med så meget af data får mange aspekter af datavidenskab enorm betydning, især big data.
Datavidenskab er ikke begrænset til big data, som i sig selv er et stort felt, fordi big data-løsninger er mere fokuseret på at organisere og forbehandle datane snarere end at analysere dataene.
Derudover har maskinlæring forbedret væksten og vigtigheden af datavidenskab i de sidste par år.
Hvad er oprindelsen for Data Science?
I årenes løb er datavidenskab blevet en integreret del af mange brancher som landbrug, optimering af markedsføring, risikostyring, bedrageri afsløring, markedsanalyse og offentlig politik blandt andre.
Ved at bruge dataforberedelse, statistik, forudsigelig modellering og maskinlæring, prøver datavidenskab at løse mange problemer inden for de enkelte sektorer og økonomien som helhed.
Datavidenskab understreger brugen af generelle metoder uden at ændre dens anvendelse, uanset domænet. Denne tilgang er forskellig fra traditionel statistik, der har tendens til at fokusere på at levere løsninger, der er specifikke for bestemte sektorer eller domæner.
De traditionelle metoder afhænger af at give sektorer løsninger, der er skræddersyet til hvert problem snarere end at anvende standardløsningen.
I dag har datalogi vidtrækkende konsekvenser på mange områder, både faglige og anvendte forskningsdomæner som maskinoversættelse, talegenkendelse, digital økonomi på den ene side og områder som sundhedsvæsen, samfundsvidenskab, medicinsk informatik på den anden side.
Det påvirker væksten og udviklingen af brand ved at give en masse intelligens om forbrugere og kampagner gennem teknikker som data mining og dataanalyse.
Datavidenskabs historie kan spores til over halvtreds år tilbage og blev brugt som erstatning for datalogi i 1960 af Peter Naur.
I året 1974 offentliggjorde Peter Concise Survey of Computer Methods, hvor han brugte udtrykket data science i sin undersøgelse af moderne databehandlingsmetoder.
Disse metoder blev derefter anvendt i et antal applikationer. Næsten 22 år senere i 1996 mødtes medlemmerne af den internationale sammenslutning af klassificeringsselskaber Kobe til deres toårige konference, hvor udtrykket datavidenskab blev brugt for første gang, i titlen på konference, der blev kaldt Data Science, klassificering og beslægtet metoder. CF Jeff Wu holdt i 1997 et indledende foredrag om emnet, hvor han talte om, at statistik var en form for datavidenskab.
Senere i 2001 introducerede William S. Cleveland datavidenskab som en uafhængig disciplin. I sin artikel, Data Science: En handlingsplan til udvidelse af de tekniske statistiske områder, indarbejdede han fremskridt inden for databehandling med data, der blev offentliggjort i International Statistical Review i april 2001.
I sin rapport nævner William seks områder, som han mente udgjorde basen for datavidenskab: Disse inkluderer tværfaglige undersøgelser, modeller og metoder til data, pædagogik, computing med data, teori og værktøjevaluering.
I det næste år i 2002 startede Det Internationale Råd for Videnskab: Komité for data for videnskab og teknologi udgivelsen af Data Science Journal, der fokuserer på spørgsmål relateret til datavidenskab som beskrivelse af datasystemer, deres offentliggørelse på internettet, anvendelse og juridisk problemer.
Meget snart, i januar 2003, begyndte Columbia University også offentliggørelsen af Journal of Data Science, som var en platform for datapersonale til at dele deres meninger og udveksle ideer om brugen og fordelene ved datavidenskab.
Et tidsskrift, der blev viet til anvendelsen af statistiske metoder og kvalitativ forskning, var dette tidsskrift en platform, der gav dataarbejdere en egen stemme inden for datavidenskab.
I 2005 offentliggjorde National Science Board langvarige digitale datasamlinger: Aktivering af forskning og uddannelse i det 21. århundrede.
Denne artikel definerede dataforsker som informations- og computervidenskabsmænd, database- og softwareprogrammerere, disciplinære eksperter, kuratorer og ekspertnotater, bibliotekarer, der er ekstremt vigtige for en vellykket styring af digital dataindsamling.
Deres primære aktivitet er at udføre kreativ undersøgelse og analyse, så data kan bruges på en ordentlig og effektiv måde af organisationer på tværs af alle sektorer.
Datavidenskabens voksende betydning har igen ført til dataforskernes vækst og betydning. Disse fagfolk fra dataforskere er nu en integreret del af mærker, virksomheder, offentlige agenturer og non-profit organisationer.
Disse dataforskere arbejder utrætteligt med at give mening om store mængder data og opdage relevante mønstre og design i dem, så de effektivt kan bruges til at realisere fremtidige mål og målsætninger.
Det betyder, at dataforskere får en vigtig betydning, og at forstå data på en ordentlig måde afspejles også i deres stigende lønninger.
Ifølge en nylig undersøgelse fra McKinsey Global Institute er der en mangel på analytisk og ledelsesmæssigt talent, især da de er nødvendige for at give mening om den store mængde data, der er tilgængelige i verden.
Dette er en af de mest presserende udfordringer i den aktuelle tid. Desuden estimerer denne rapport, at der i 2018 vil være et krav fra fire til fem millioner dataanalytikere.
Der er også et behov for tæt på en million ledere og analytikere, der kan hjælpe med at forbruge resultaterne af big data på en måde, der kan hjælpe organisationer med at nå deres mål på en måde, der bruger ressourcer på en strategisk og hjælpsom måde.
Hvorfor er datavidenskab så vigtig?
Datavidenskab er i de sidste par år kommet virkelig langt. Derfor er de en integreret del af forståelsen af arbejdet i mange brancher, uanset om de er komplicerede og indviklede.
Her er ti grunde til, at datavidenskab altid vil forblive en integreret del af kulturen og økonomien i den globale verden:
- Data science hjælper mærker med at forstå deres kunder på en meget forbedret og bemyndiget måde. Kunder er sjælen og basen for ethvert brand og spiller en stor rolle i deres succes og fiasko. Ved hjælp af datavidenskab kan mærker oprette forbindelse til deres kunder på en personlig måde og derved sikre bedre mærkeevne og engagement.
- En af grundene til, at datavidenskab får så meget opmærksomhed, er, fordi det giver mærker mulighed for at kommunikere deres historie på en så engagerende og kraftfuld måde. Når mærker og virksomheder bruger disse data på en omfattende måde, kan de dele deres historie med deres målgruppe og derved skabe bedre brand connect. Når alt kommer til alt er der intet, der forbinder forbrugerne som en effektiv og kraftfuld historie, der kan indprente alle menneskelige følelser.
- Big Data er et nyt felt, der konstant vokser og udvikler sig. Da der udvikles så mange værktøjer, næsten regelmæssigt, hjælper big data mærker og organisationer med at løse komplekse problemer inden for IT, menneskelige ressourcer og ressourcestyring på en effektiv og strategisk måde. Dette betyder effektiv brug af ressourcer, både materielle og ikke-materielle.
- Et af de vigtigste aspekter af datavidenskab er, at dens fund og resultater kan anvendes til næsten enhver sektor som f.eks. Rejser, sundhedsydelser og uddannelse. At forstå konsekvenserne af datavidenskab kan gå langt i at hjælpe sektorer med at analysere deres udfordringer og tackle dem på en effektiv måde.
- Datavidenskab er tilgængelig for næsten alle sektorer. Der er en stor mængde data tilgængelige i verden i dag, og at bruge dem på en ordentlig måde kan stave succes og fiasko for mærker og organisationer. Brug af data på en ordentlig måde vil være nøglen til at nå mål for mærker, især i de kommende tider.
Når det er sagt, indtager datavidenskaben en stor og vigtig rolle i mærkenes funktion og vækstproces. At være datavidenskabsmand er derfor en vigtig position for enhver person, da de har den store opgave at styre data og levere løsninger på deres problemer, både i og uden for organisationen.
I dag åbner dataforskere nye grunde med hensyn til eksperimentering og forskning. De eksperimenterer med intelligensindsamlingsteknologier og udvikler sofistikerede modeller og algoritmer for at hjælpe mærker med at svare på nogle af de største udfordringer, de står overfor. En dataforsker udfører vigtige funktioner og roller, nogle af dem inkluderer følgende:
- Knyt nye og forskellige data til for at tilbyde produkter, der opfylder deres målkunders ambitioner og mål
- Brug señor-data til at registrere vejrforhold og omdirigere forsyningskæder
- Afdæk bedrageri og afvigelser på markedet
- Fremskridt med den hastighed, hvormed datasæt kan fås og integreres
- Identificer den bedste og innovative måde at bruge internettet på, så mærker kan udnytte mulighederne på en omfattende måde
Mens detailhandel er et område, hvor datavidenskab kan have enorme konsekvenser. Tag for eksempel det tilfælde, hvor den ældre generation husker at have en fantastisk interaktion med den lokale butiksejer.
Denne butiksejer var i stand til at imødekomme alle kundens behov på en personlig måde. Men med tiden mistede denne personlige opmærksomhed sig i supermarkedernes fremkomst og vækst.
Dataanalyse kan dog hjælpe mærker med at skabe denne personlige forbindelse med deres kunder. Ved hjælp af datavidenskab skal mærker udvikle en bedre og dyb forståelse af, hvordan kunder bruger deres produkter.
Dette betyder, at detailhandlere, der er konkurrencedygtige, bliver nødt til at opbygge en dybere forståelse af, hvordan kunderne bruger deres produkter. Effektivitet betyder, at detailhandlere skal matche det rigtige produkt til den rigtige kunde, på trods af at begge disse objekter konstant udvikler sig.
Hvad er fremtiden for datavidenskab og dataforsker?
Så mens detailhandel er et håndgribeligt felt, hvor virkningerne af datavidenskab er tydeligt synlige, kan datavidenskab også have vidtrækkende konsekvenser på andre områder. Disse inkluderer sundhedsydelser, energi og uddannelse.
Da disse felter konstant udvikler sig, øges vigtigheden af datavidenskab også hurtigt.
Inden for sundhedsområdet opdages der konstant nye lægemidler på den ene side, og der er behov for at skabe bedre pleje af patienter på den anden side.
Datavidenskab med dens anvendelse af metoder og teknikker kan hjælpe sundhedsvæsenet med at finde løsninger, der hjælper med at bringe patientpleje og tilfredshed til næste niveau.
Sundhedsindustrien udvikler sig konstant, og datavidenskab kan hjælpe dem med at skabe bedre pleje af patienter i alle faser. Et andet felt, der virkelig kan drage fordel af datavidenskab er uddannelse.
Når teknologi som smartphones og laptops bliver en integreret del af uddannelsessystemet, kan datavidenskab hjælpe med at skabe bedre muligheder for at hjælpe studerende med at lære og forbedre deres viden på en konstruktiv måde.
Et andet eksempel på, hvordan datavidenskab kan hjælpe samfundet er gennem dens anvendelse og anvendelse i energi. Energisektoren er i dag i centrum af radikale ændringer og transformation. Fra olie til gas til vedvarende energi er vi nødt til at finde nye og innovative måder at bruge energi på.
Datavidenskab kan hjælpe os med at imødegå udfordringerne ved den stigende efterspørgsel og en bæredygtig fremtid, samtidig med at vi sikrer de bedste løsninger. Dette betyder, at dataforskere bliver nødt til at komme med en bred vifte af løsninger for at imødegå udfordringer på tværs af alle sektorer.
Dette er ikke en let opgave, og det er derfor, de har brug for de ressourcer og systemer, der hjælper dem med at nå dette mål. På tværs af sektorer og økonomier skal dataforskere blive kreative tænkere, der bruger avancerede værktøjer til at skabe løsninger, der kan bruges på tværs af alle vertikaler.
Alt i alt er dataforskere verdens fremtid i dag. De vil snart blive en integreret del af organisationen og hjælpe verden med at tackle store globale udfordringer, som igen kan have vidtgående virkninger på tværs af lande.
Derfor er timens behov at udvikle dygtighedens og kreativiteten hos dataforskere over hele verden, så de kan hjælpe folk med at opleve livet, produkter og tjenester på en splinterny måde.