Was ist Data Science?
Die Leute haben normalerweise viele Fragen rund um die Datenwissenschaft, wie zum Beispiel Was sind Daten? Was ist Datenwissenschaft? Wer ist ein Datenwissenschaftler? Was ist Big Data? Ich habe viele Daten – was nun? Wie werden echte Werte aus Ihren Daten erschlossen?
Data Science ist sicherlich etwas, das die Leute in letzter Zeit beschäftigt. Alle reden davon, viele behaupten, es zu tun, und es werden immer mehr Leute dafür eingestellt. Aber was genau ist Data Science?
In seiner einfachsten Form kann Data Science als das Gewinnen von Erkenntnissen und Informationen oder irgendetwas Wertvollem aus Daten definiert werden. Oder wie unsere Überschrift andeutet, Data Science ist eine multidisziplinäre Mischung aus Dateninferenz, Algorithmusentwicklung und Technologie, die, wenn sie auf verschiedene Bereiche angewendet wird, zu unglaublichen neuen Erkenntnissen führen kann. Und die Leute nehmen bereits Data-Science-Online-Kurs oder Data-Science-Zertifizierung.
Aber was lässt etwas als Daten gelten? Ist es ein handgeschriebener Zettel aus dem Jahr 1500? Oder ein Buch, das in einem Ladenregal steht? Sind wir alle nur Daten? (Okay, ich habe das letzte etwas übertrieben, aber Sie wissen, was ich meine). Im Kontext von Data Science ist also die Form der Daten, auf die es ankommt, Digitale Daten. Digitale Dateninformationen können von einer Person nicht leicht interpretiert werden, aber sie sind auf Maschinen zur Interpretation, Verarbeitung und Änderung angewiesen. Tatsächlich sind die Wörter, die Sie auf Ihrem Computer lesen, ein Beispiel dafür. Diese digitalen Buchstaben sind eigentlich eine systematische Sammlung von Einsen und Nullen, die in Pixel in verschiedenen Farbtönen mit einer bestimmten Dichte kodiert werden.
Kommen wir nun zu Data Scientists – Wer sind sie? Was machen Sie? Da Daten zu den wichtigsten Informationen geworden sind, die Unternehmen dabei helfen, Vorteile zu erzielen, erfordert es Analyse, kreative Neugier und ein Gespür für die Umsetzung technischer Ideen in Gewinnmöglichkeiten – Enter Data Scientists. Data Scientists sind eine neue Generation von analytischen Datenexperten, die über die technischen Fähigkeiten verfügen, die zur Lösung komplexer Probleme erforderlich sind, und die Neugierde haben, herauszufinden, welche Probleme gelöst werden müssen. Sie sind teils Mathematiker, teils Informatiker und teils Trendsetter. Und da sie sich sowohl in der Geschäfts- als auch in der IT-Welt befinden, sind sie sehr gefragt und werden gut bezahlt. Also, wer würde das nicht? möchte Datenwissenschaftler werden?
Weiter zu dem, was ist Big Data – Es wird als eine große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten beschrieben, die ein Unternehmen täglich überfluten. Aber die Datenmenge ist nicht wichtig; Wichtig ist, was Organisationen damit machen. Big Data wird analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zu besseren Entscheidungen und strategischen Geschäftsschritten führen. Es ist wie eine große Chance für Unternehmen, ihre Ziele zu erreichen, z. B. die Verbesserung der Kundenerfahrung, die Straffung bestehender Prozesse und ein gezielteres Marketing. Hier einige Beispiele für Big Data –
- Die New Yorker Börse generiert täglich rund ein Terabyte neue Handelsdaten.
- Statistiken zeigen, dass täglich mehr als 500 Terabyte an neuen Daten in die Datenbank von Social-Media-Sites aufgenommen werden. Diese Daten werden hauptsächlich in Form von Foto- und Video-s, Nachrichten, Kommentaren usw.
- Ein einzelnes Jet-Triebwerk kann in einem 10-minütigen Flug etwa 30+ Terabyte an Daten generieren.
Aber es reicht nicht, nur Big Data zu sammeln. Der wahre Wert entsteht, wenn Sie damit Erkenntnisse gewinnen, die Ihr Unternehmen voranbringen. Lassen Sie uns also etwas Licht darauf werfen, wie Sie Big Data analysieren und die daraus gewonnenen Erkenntnisse nutzen können.
Daten und Analysen bauen aufeinander auf, um ein tiefes Verständnis oder Einblicke in die Benutzerbasis zu liefern. Erkenntnisse liefern wichtige Erkenntnisse über Ihre Kunden und zeigen Maßnahmen auf, die zur Verbesserung Ihres Unternehmens ergriffen werden können. Ohne Datenanalyse können keine Dateneinblicke gewonnen werden, und Datenanalysen sind ohne Daten nutzlos. Es ist ein Teufelskreis.
Was versteht man unter Daten Analytik?
Datenanalyse ist die Erkennung von Mustern und Trends, die aus Ihren Daten gewonnen werden. Es hilft, Ihre Daten zu verstehen und sinnvolle Trends aufzudecken. In den riesigen Datensätzen liegt ein enormer Wert, der jedoch ohne die Hilfe von Analysen nicht erschlossen werden kann. Daten einer mobilen App können Ihnen beispielsweise sagen, dass Sie im letzten Monat 15,000 Push-Nachrichten gesendet haben. Aber ein Analysetool könnte diese Daten durchforsten und aufdecken, dass Ihre App 3.7 Nachrichten pro Benutzer gesendet hat, mit einer Öffnungsrate von 20 %. Und so beginnen Ihre Daten für Sie zu arbeiten!
In einer Nussschale, Analytik ist es, was Ihnen die Vogelperspektive bietet, um Ihre Daten zu verstehen.
Was versteht man unter Daten Einblick?
Insight ist der Wert, der durch Datenanalysen gewonnen wird. Es ist unglaublich leistungsstark und kann verwendet werden, um Ihr Geschäft auszubauen, indem Sie verschiedene Chancenbereiche identifizieren.
Wenn wir mit unserem Beispiel für eine mobile App fortfahren, könnten Erkenntnisse zeigen, dass das Senden dieser 3.7 Push-Nachrichten pro Benutzer zu einem Anstieg der Käufe um 14 % führte. Da Sie nun wissen, dass Ihre Push-Kampagnen effektiv sind, können Sie weiterhin neue Variationen testen und optimieren, um die Käufe noch weiter zu steigern. Insights liefern die „ah-ha“-Glühbirne, die intelligente neue Marketingbewegungen, leistungsstarke App-Funktionen oder sogar optimierte UX-Designs auslöst.
Data Insight ermöglicht es Unternehmen, intelligentere Entscheidungen für ihr Geschäft zu treffen. Beispielsweise:
- Netflix analysiert die Daten Ihrer Filmwiedergabemuster, um Ihr Interesse zu verstehen, und verwendet sie, um Entscheidungen zu treffen, z. B. welche Netflix-Originalserie produziert werden soll.
- Target identifiziert wichtige Kundensegmente innerhalb seiner Basis und das einzigartige Einkaufsverhalten in ihnen. Dies hilft, Nachrichten an verschiedene Zielgruppen zu richten.
- Proctor & Gamble verwendet Zeitreihenmodelle, um die zukünftige Nachfrage zu verstehen, was hilft, das Produktionsniveau optimaler zu planen.
Datenwissenschaftler gewinnen Dateneinblicke mit Datenexploration. In einer schwierigen Situation werden Datenwissenschaftler zu Detektiven und untersuchen Hinweise, um Muster oder Merkmale in den Daten zu verstehen. Dies erfordert eine enorme analytische Kreativität. Anschließend wenden Datenwissenschaftler bei Bedarf quantitative Techniken wie Inferenzmodelle, Segmentierungsanalysen, synthetische Kontrollexperimente usw. an, um eine tiefere Ebene zu erreichen. Die Absicht besteht darin, wissenschaftlich eine forensische Sicht auf das zu erstellen, was die Daten wirklich aussagen.
Die datengesteuerten Erkenntnisse bieten strategische Orientierung. In diesem Sinne fungieren Data Scientists als Berater und leiten Geschäftsakteure an, wie sie auf die Ergebnisse reagieren können.
Zum Abschluss…
Data Science ist eine sich ständig weiterentwickelnde Branche. Für jedes Unternehmen, das sein Geschäft durch mehr Datenorientierung verbessern muss, ist Data Science das Geheimnis. Data-Science-Projekte können multiplikative Anlagerenditen erzielen, mit Anleitung durch Dateneinblicke. Wenn Sie einen technischen Hintergrund haben und etwas für Daten haben, dann ist Data Science eine großartige Option für Sie. Der beste Teil? Im Bereich Data Science gibt es viel zu tun und zu entdecken. Es ist ein Überbegriff, der eine Reihe von Tools und Technologien abdeckt – die Beherrschung einer davon macht Sie zu einem Gewinn auf dem ständig wachsenden Markt der Data Science.
In Anbetracht all der Anwendungen und Konzepte, die wir in diesem Artikel besprochen haben, ist der Schluss zu ziehen, dass Data Science das ist, was die Zukunft für uns bereithält und die Welt im großen und ganzen verändern wird.
