26.02.2024
Корисні статті

Що таке Data Science і для чого вона необхідна бізнесу

У сирих і неструктурованих даних заховані корисні для бізнесу знання. Але витягти їх і правильно застосовувати — непросте і важке завдання. Розбираємося, що це дає компаніям і як роботу зробити легше

Що вивчає Data Science

День у день людство генерує приблизно 2,5 квінтильйона байт різних даних. Вони створюються буквально при кожному кліці і гортанні сторінки, вже не кажучи про відео перегляді і фотографій в онлайн-сервісах і соціальних мережах.

Наука про дані з’явилася перш, як їх обсяги перевищили всі мислимі прогнози. Відлік прийнято вести з 1966 року, коли в світі з’явився Комітет з даних для науки і техніки — CODATA. Його створили в рамках Міжнародної ради з науки, який ставив власною метою збір, оцінку, зберігання і пошук дуже важливих даних для вирішення наукових і технічних завдань. У складі Комітету працюють вчені, професори великих університетів і представники академій наук з декількох країн, включаючи Росію.

Сам термін Data Science увійшов в ужиток в середині 1970-х з подачі данського вченого-Інформатика Петера Наура. Згідно з його визначенням, ця дисципліна вивчає цикл життя цифрових даних від виникнення до застосування в інших областях знань. Але протягом певного часу це визначення стало дуже широким і гнучким, тому якщо бажаете записатись на навчання, переходбте за посиланням https://mainacademy.ua/ua/kursi/data-science-foundation/.

Data Science — DS) — міждисциплінарна область на стику статистики, математики, системного аналізу і машинного навчання, яка охоплює всі робочі етапи з даними. Вона має на увазі дослідження і аналіз дуже великих масивів інформації і спрямована перш за все на отримання практичних результатів.

У 2010-х роках обсяги даних стали зростати по експоненті. Власну роль зіграв великий ряд факторів — від загального поширення мобільного інтернету і популярності соціальних мереж до загальної оцифровки сервісів і процесів. Зрештою спеціальність дата-саєнтиста швидко перетворилася в одну з найбільш затребуваних і популярних. Ще в 2012 році позицію дата-саєнтиста журналісти назвали найсимпатичнішою роботою XXI століття (The Sexiest Job of the XXI Century).

Розвиток Data Science йшло поряд з впровадженням технологій Big Data і аналізу даних. І хоча ці області часто пересічені, їх не слід плутати між собою. Вони всі припускають розуміння великих масивів інформації. Однак якщо аналітика даних відповідає на питання про минуле (наприклад, про зміни в поведінці клієнтів якого-небудь інтернет-сервісу останнім часом), то Data Science в прямому сенсі дивиться в майбутнє. Фахівці з ds на основі великих даних можуть створювати моделі, які віщують, що трапиться на наступний день. У тому числі і віщувати інтерес на ті або інші послуги і товари.

Для чого Data Science бізнесу

Компанії застосовують Data Science не залежно від розмірів бізнесу, показує статистика Kaggle (професійна соціальна мережа фахівців по роботі з даними). А за підрахунками IDC і Hitachi, 78% підприємств підтверджують той факт, що кількість аналізованої і застосовуваної інформації зараз істотно збільшилася. Бізнес розуміє, що неструктурована інформація містить найважливіші для компанії знання, які здатні вплинути на результати бізнесу, відзначають автори дослідження.

Що таке Data Science і для чого вона необхідна бізнесу

Причому це стосується дуже різних сфер економіки. Ось лише пару прикладів галузей, які користуються Data Science для вирішення власних завдань:

  • онлайн-торгівля та розважальні сервіси: рекомендаційні системи для користувачів;
  • охорона здоров’я: моделювання хвороб та рекомендації щодо збереження здоров’я;
  • логістика: планування та оптимізація маршрутів доставки;
  • digital-реклама: автоматизоване розміщення контенту та таргетування;
  • фінанси: скоринг, виявлення та запобігання шахрайству;
  • промисловість: предиктивна аналітика для планування ремонтів і виробництва;
  • нерухомість: пошук і пропозиція найбільш підходящих покупцеві об’єктів;
  • держуправління: моделювання зайнятості та економічної ситуації, боротьба зі злочинністю;
  • спорт: відбір перспективних гравців і розробка стратегій гри.

І це лише найкоротший і поверхневий список застосування Data Science. Кількість різних кейсів із застосуванням «науки про дані» щорічно збільшується в геометричній прогресії.

Що таке Data Science і для чого вона необхідна бізнесу

Кожен інтернет-користувач і просто покупець щодня десятки разів стикається з продуктами і рішеннями, в яких використовуються інструменти Data Science. Наприклад, аудіо-сервіс Spotify застосовує їх, щоб краще підбирати треки для користувачів відповідно до їх смаками. Те ж саме можна сказати про пропозицію фільмів і серіалів на відео-стрімінгах, наприклад як Netflix. А в Uber науку про дані розглядають як інструмент для предиктивної аналітики, прогнозування попиту, поліпшення і автоматизації всіх продуктів і клієнтського досвіду.

Зрозуміло, дата-саєнтисти не можуть точно передбачити майбутнє компанії і взяти до уваги абсолютно всі можливі небезпеки. «Всі моделі неправильні, проте деякі з них корисні», — іронізував з цього приводу Англійський статистик Джордж Бокс. Все таки, інструменти Data Science служать сильною підтримкою для компаній, які хочуть приймати більш поінформовані і правильні рішення про власне майбутнє.

Добавить комментарий