Достоверная аналитика и наука о данных, что стоит знать

С ростом цифровизации во всех отраслях за последнее десятилетие значительно возросла доступность данных и их использование для управления операциями и принятия стратегических решений, и ожидается, что эта тенденция сохранится. Наряду с распространением приложений обработки данных также увеличилось количество инструментов, методов, структур и моделей, что затрудняет их понимание и не всегда легко дифференцировать.

Наука о данных и бизнес-аналитика — это два термина, которые широко пропагандируются и иногда применяются как синонимы. Однако, хотя оба используют данные для извлечения информации, которая поддерживает бизнес-решения, используемые инструменты и методы различаются в каждом случае. Прежде чем запустить проект или команду в бизнес, лидеры должны понять, что такое  достоверная аналитика, какой подход наиболее актуален для бизнеса или стоящей задачи.

Поскольку сфера науки о данных шире, обрабатываются и наборы данных. Бизнес-аналитика обычно фокусируется на конкретных областях или задачах, что обычно включает в себя меньшие наборы данных с уже более стандартизированной информацией, требующей меньше вычислительной мощности для обеспечения желаемого анализа.

Cфера науки о данных очень широка, а это означает, что список инструментов, используемых для применения различных методологий, также обширен. Эти инструменты можно использовать для хранения, манипулирования, визуализации или обмена данными. Используемые инструменты могут включать математические модели, статистический анализ, машинное обучение и визуализацию данных, которые применяются к сложным и большим наборам данных.

Навыки и инструменты, необходимые для науки о данных

Как указывалось ранее, сфера науки о данных очень широка, а это означает, что список инструментов, используемых для применения различных методологий, также обширен. Эти инструменты можно использовать для хранения, манипулирования, визуализации или обмена данными.

Вот лишь некоторые из следующих навыков и инструментов, которые обычно применяются при решении сложных задач с использованием науки о данных.

1. Инструменты манипулирования и анализа данных используются для упрощения, организации и стандартизации данных, чтобы облегчить их обработку и визуализацию.
2. Инструменты больших данных используются для анализа больших наборов данных, которыми невозможно управлять традиционными средствами. Данные могут быть структурированными, полуструктурированными или неструктурированными, что влияет на выбор инструмента для применения.
3. Языки программирования предназначены для решения задач науки о данных.
4. Методы машинного обучения позволяют компьютерам непрерывно учиться на постоянно растущих наборах данных, обеспечивая результаты без необходимости явного программирования каждого правила и сценария.
5. Статистическое моделирование использует конечные наборы данных для построения алгоритмов, которые определяют взаимосвязи между переменными и делают прогнозы на основе данных.
6. Инструменты визуализации данных представляют данные визуально, чтобы ими можно было поделиться с заинтересованными сторонами с разными уровнями знаний, сохраняя при этом понимание.
7. Инструменты для совместной работы и контроля версий необходимы, когда в инициативе по науке о данных участвуют несколько человек. Эти инструменты облегчают одновременное программирование и отслеживают различные версии и обновления.
8. Среди более технических навыков, необходимых для науки о данных, не следует пренебрегать конкретными знаниями, связанными с каждой областью. Поэтому важно понимать среду, в которую вставляются данные, чтобы получить правильные результаты.

Аналитика в спорте: революция в поиске выдающихся результатов