Qu'est-ce que la science des données?
Les gens ont généralement beaucoup de questions concernant la science des données, comme Qu'est-ce que les données ? Qu'est-ce que la science des données ? Qu'est-ce qu'un data scientist ? Qu'est-ce que le Big Data ? J'ai beaucoup de données – et maintenant ? Comment les valeurs réelles sont-elles déverrouillées à partir de vos données ?
La science des données est certainement quelque chose qui a été dans l'esprit des gens ces derniers temps. Tout le monde en parle, beaucoup prétendent le faire et de plus en plus de personnes sont embauchées pour cela. Mais qu'est-ce que la Data Science exactement ?
Dans sa forme la plus élémentaire, la science des données peut être définie comme l'obtention d'informations et d'informations ou de tout élément de valeur à partir de données. Ou, comme le suggère notre en-tête, la science des données est un mélange multidisciplinaire d'inférence de données, de développement d'algorithmes et de technologie qui, lorsqu'il est appliqué à différents domaines, peut conduire à de nouvelles connaissances incroyables. Et les gens prennent déjà Cours en ligne sur la science des données ou certification en science des données.
Mais qu'est-ce qui fait qu'un élément compte comme des données ? Est-ce un morceau de papier manuscrit de l'an 1500 ? Ou un livre posé sur une étagère de magasin ? Sommes-nous tous des données ? (D'accord, j'ai un peu exagéré le dernier, mais vous voyez ce que je veux dire). Ainsi, dans le contexte de la science des données, la forme de données qui compte est données numériques. Les informations de données numériques ne peuvent pas être facilement interprétées par un individu, mais elles reposent sur des machines pour l'interprétation, le traitement et la modification. En fait, les mots que vous lisez sur votre ordinateur en sont un exemple. Ces lettres numériques sont en fait une collection systématique de 1 et de 0 qui encode en pixels de différentes teintes à une densité spécifique.
Venons-en maintenant aux scientifiques des données : qui sont-ils ? Que font-ils? Comme les données sont devenues l'information clé qui aide les entreprises à générer des avantages, elles nécessitent une analyse, une curiosité créative et un talent pour traduire les idées technologiques en moyens de les transformer en bénéfices - Entrez Data Scientists. Les data scientists sont une nouvelle génération d'experts en données analytiques qui possèdent les compétences techniques requises pour résoudre des problèmes complexes et la curiosité d'explorer les problèmes à résoudre. Ils sont en partie mathématiciens, en partie informaticiens et en partie observateur de tendances. Et, comme ils chevauchent à la fois le monde des affaires et celui de l'informatique, ils sont très recherchés et bien payés. Alors, qui ne voudrait pas veux être un scientifique des données?
Passons à ce qui est Big Data – Il est décrit comme un grand volume de données, à la fois structurées et non structurées, qui inondent une entreprise au quotidien. Mais la quantité de données n'est pas importante ; c'est ce que les organisations en font qui compte. Les mégadonnées sont analysées pour obtenir des informations menant à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques. C'est comme une opportunité majeure pour les entreprises d'atteindre leurs objectifs, tels que l'amélioration de l'expérience client, la rationalisation des processus existants et la réalisation d'un marketing plus ciblé. Voici quelques exemples de Big Data –
- La Bourse de New York génère chaque jour environ un téraoctet de nouvelles données commerciales.
- Les statistiques montrent que plus de 500 téraoctets de nouvelles données sont ingérés chaque jour dans la base de données des sites de médias sociaux. Ces données sont principalement générées en termes de téléchargements de photos et de vidéos, de messages, de commentaires, etc.
- Un seul moteur Jet peut générer environ 10+ téraoctets de données en un vol de 30 minutes.
Mais il ne suffit pas de collecter des données volumineuses. La vraie valeur vient lorsque vous l'utilisez pour dévoiler des informations qui feraient avancer votre entreprise. Voyons donc comment vous pouvez analyser les mégadonnées et capitaliser sur les informations qu'elles peuvent débloquer.
Les données et les analyses s'appuient les unes sur les autres pour fournir une compréhension approfondie ou des informations sur la base d'utilisateurs. Les informations fournissent une sagesse essentielle sur vos clients et révèlent des actions qui peuvent être prises pour améliorer votre entreprise. Les informations sur les données ne peuvent pas être obtenues sans analyse de données, et l'analyse de données est inutile sans données. C'est un cercle vicieux.
Qu'est-ce que les données Analytique?
L'analyse de données est la découverte de modèles et de tendances glanés à partir de vos données. Cela aide à donner un sens à vos données et à découvrir des tendances significatives. Il y a une énorme valeur enfouie dans les ensembles de données massifs, mais elle ne peut pas être déverrouillée sans l'aide de l'analyse. Par exemple, les données d'une application mobile peuvent vous indiquer que vous avez envoyé 15,000 3.7 messages push le mois dernier. Mais un outil d'analyse pourrait creuser ces données et révéler que votre application a envoyé 20 messages par utilisateur, avec un taux d'ouverture de XNUMX %. Et c'est ainsi que vos données commencent à travailler pour vous !
En un mot, analytique est ce qui fournit une vue d'ensemble pour donner un sens à vos données.
Qu'est-ce que les données Aperçu?
La perspicacité est la valeur obtenue grâce à l'analyse des données. Il est incroyablement puissant et peut être utilisé pour développer votre entreprise en identifiant différents domaines d'opportunité.
Poursuivant notre exemple d'application mobile, les informations pourraient montrer que l'envoi de ces 3.7 messages push par utilisateur a entraîné une augmentation de 14 % des achats. Maintenant que vous savez que vos campagnes push sont efficaces, vous pouvez continuer à tester de nouvelles variantes et à les optimiser pour booster encore plus les achats. Insights fournit l'ampoule « ah-ha » qui déclenche de nouveaux mouvements marketing intelligents, des fonctionnalités d'application puissantes ou même des conceptions UX rationalisées.
La connaissance des données permet aux entreprises de prendre des décisions plus judicieuses pour leur entreprise. Par exemple:
- Netflix extrait les données de vos habitudes de visionnage de films pour comprendre votre intérêt et les utilise pour prendre des décisions telles que la série originale Netflix à produire.
- Target identifie les principaux segments de clientèle au sein de sa base et les comportements d'achat uniques en leur sein. Cela aide à orienter les messages vers différents publics.
- Proctor & Gamble utilise des modèles de séries chronologiques pour comprendre la demande future, ce qui permet de planifier les niveaux de production de manière plus optimale.
Les scientifiques des données exploitent des informations sur les données avec exploration de données. Face à une situation difficile, les data scientists deviennent des détectives et enquêtent sur les pistes pour comprendre les tendances ou les caractéristiques des données. Cela nécessite une grande créativité analytique. Ensuite, au besoin, les data scientists appliquent des techniques quantitatives telles que des modèles inférentiels, une analyse de segmentation, des expériences de contrôle synthétique, etc., pour approfondir le niveau. L'intention est de rassembler scientifiquement une vue médico-légale de ce que les données disent vraiment.
Les informations basées sur les données fournissent des conseils stratégiques. Et dans ce sens, les data scientists agissent en tant que consultants, guidant les parties prenantes de l'entreprise sur la façon d'agir sur les résultats.
Emballer…
La science des données est une industrie en constante évolution. Pour toute entreprise qui a besoin d'améliorer son activité en étant davantage axée sur les données, la science des données est le secret. Les projets de science des données peuvent produire des retours sur investissement multiplicatifs, avec des conseils grâce à des informations sur les données. Si vous venez d'un milieu technologique et que vous avez un petit quelque chose pour les données, alors Data Science serait une excellente option pour vous. La meilleure partie? Il y a beaucoup à faire et à explorer dans le domaine de la science des données. C'est un terme générique couvrant un certain nombre d'outils et de technologies – la maîtrise de chacun d'entre eux fera de vous un atout sur le marché en constante augmentation de la science des données.
Compte tenu de toutes les applications et concepts dont nous avons discuté dans cet article, il est juste de conclure que la science des données est ce que l'avenir nous réserve et qu'elle va changer le monde de manière très importante.
