Datavitenskap og dens voksende betydning - Et tverrfaglig felt, datavitenskap omhandler prosesser og systemer, som brukes til å hente ut kunnskap eller innsikt fra store datamengder.
Data som trekkes ut kan være strukturert eller ustrukturert. Datavitenskap er en videreføring av dataanalysefelt som data mining, statistikk, prediktiv analyse.
Et stort felt, datavitenskap bruker mange teorier og teknikker som er en del av andre felt som informasjonsvitenskap, matematikk, statikk, kjemometri og informatikk.
Noen av metodene som brukes i datavitenskap inkluderer sannsynlighetsmodeller, maskinlæring, signalbehandling, data mining, statistisk læring, database, data engineering, visualisering, mønstergjenkjenning og læring, usikkerhetsmodellering, dataprogrammering.
Med fremskritt av så mye data får mange aspekter av datavitenskap en enorm betydning, spesielt big data.
Datavitenskap er ikke begrenset til big data, som i seg selv er et stort felt fordi big data-løsninger er mer fokusert på organisering og forhåndsbehandling av dataene i stedet for å analysere dataene.
I tillegg har maskinlæring forbedret veksten og viktigheten av datavitenskap de siste årene.
Hva er opprinnelsen til Data Science?
Gjennom årene har datavitenskap blitt en integrert del av mange bransjer som landbruk, markedsføringsoptimalisering, risikostyring, svindeloppdagelse, markedsanalyse og offentlig politikk.
Ved å bruke dataforberedelse, statistikk, prediktiv modellering og maskinlæring, prøver datavitenskap å løse mange problemer innen enkelt sektorer og økonomien for øvrig.
Datavitenskap legger vekt på bruk av generelle metoder uten å endre anvendelsen, uavhengig av domenet. Denne tilnærmingen er forskjellig fra tradisjonell statistikk, og har en tendens til å fokusere på å tilby løsninger som er spesifikke for bestemte sektorer eller domener.
De tradisjonelle metodene er avhengige av å gi sektorer løsninger som er skreddersydd for hvert problem i stedet for å anvende standardløsningen.
I dag har datavitenskap vidtrekkende implikasjoner på mange felt, både faglige og anvendte forskningsdomener som maskinoversettelse, talegjenkjenning, digital økonomi på den ene siden og felt som helsevesen, samfunnsvitenskap, medisinsk informatikk, på den annen side.
Det påvirker veksten og utviklingen av merkevaren ved å gi mye intelligens om forbrukere og kampanjer, gjennom teknikker som data mining og dataanalyse.
Datavitenskapens historie kan spores til over femti år tilbake og ble brukt som erstatning for informatikk i 1960 av Peter Naur.
I 1974 publiserte Peter Concise Survey of Computer Methods, der han brukte begrepet data science i sin undersøkelse av moderne databehandlingsmetoder.
Disse metodene ble deretter brukt i en rekke applikasjoner. Nesten tjueto år senere i 1996 møtte medlemmene av International Federation of Classification Sociations Kobe for deres toårige konferanse, der begrepet data science ble brukt for første gang, i tittelen konferanse som ble kalt Data Science, klassifisering og beslektet metoder. CF Jeff Wu holdt i 1997 et innledende foredrag om temaet der han snakket om at statistikk var en form for datavitenskap.
Senere i 2001 introduserte William S. Cleveland datavitenskap som en uavhengig disiplin. I sin artikkel, Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of Statistics, inkorporerte han fremskritt i databehandling med data, som ble publisert i International Statistical Review i april 2001.
I sin rapport nevner William seks områder som han mente utgjorde basen for datavitenskap: Disse inkluderer flerfaglige undersøkelser, modeller og metoder for data, pedagogikk, databehandling med data, teori og verktøyevaluering.
I løpet av det neste året i 2002 startet International Council for Science: Committee for Data for Science and Technology publiseringen av Data Science Journal som fokuserer på spørsmål relatert til datavitenskap som beskrivelse av datasystemer, deres publisering på internett, anvendelse og juridisk problemer.
I januar 2003 begynte Columbia University også publiseringen av Journal of Data Science, som var en plattform for dataarbeidere for å dele sine meninger og utveksle ideer om bruken og fordelene med data science.
Et tidsskrift som ble viet til bruk av statistiske metoder og kvalitativ forskning. Dette tidsskriftet var en plattform som ga dataarbeidere en egen stemme innen datavitenskap.
I 2005 publiserte National Science Board langlivede digitale datasamlinger: Aktivering av forskning og utdanning i det 21. århundre.
Denne artikkelen definerte dataforsker som informasjons- og datavitere, database- og programvareprogrammerere, disiplinære eksperter, kuratorer og ekspertnotater, bibliotekarer som er ekstremt viktige for en vellykket styring av digital datainnsamling.
Deres primære aktivitet er å gjennomføre kreativ utredning og analyse slik at data kan brukes på en forsvarlig og effektiv måte, av organisasjoner i alle sektorer.
Den økende betydningen av datavitenskap har igjen ført til veksten og viktigheten av dataforskere. Disse dataforskerne er nå en integrert del av merker, bedrifter, offentlige etater og ideelle organisasjoner.
Disse dataforskerne jobber utrettelig for å gi mening om store datamengder og oppdage relevante mønstre og design i dem, slik at de effektivt kan brukes til å realisere fremtidige mål og mål.
Dette betyr at dataforskere får stor betydning og å forstå data på en ordentlig måte gjenspeiles i deres økende lønn også.
I følge en fersk studie fra McKinsey Global Institute er det mangel på analytiske og ledelsesmessige talent, spesielt ettersom de trenger å gi mening om den store mengden data som er tilgjengelig i verden.
Dette er en av de mest presserende utfordringene i tiden. Videre anslår denne rapporten at innen 2018 vil det være et krav fra fire til fem millioner dataanalytikere.
Det er også behov for nærmere en million ledere og analytikere som kan bidra til å konsumere resultatene av big data på en måte, som kan hjelpe organisasjoner med å nå sine mål på en måte som bruker ressursene på en strategisk og nyttig måte.
Hvorfor er datavitenskap så viktig?
Datavitenskap har de siste årene kommet veldig langt. Det er grunnen til at de er en integrert del av forståelsen av driften i mange bransjer, uansett komplekse og kompliserte.
Her er ti grunner til at datavitenskap alltid vil forbli en integrert del av kulturen og økonomien i den globale verdenen:
- Data science hjelper merkevarer til å forstå kundene sine på en mye forbedret og styrket måte. Kunder er sjelen og basen til ethvert merke og har en stor rolle å spille i deres suksess og fiasko. Med bruk av data science kan merkevarer få kontakt med kundene sine på en personlig måte, og dermed sikre bedre merkevarekraft og engasjement.
- En av grunnene til at datavitenskap får så mye oppmerksomhet er fordi den lar merkevarer kommunisere historien sin på en så engasjerende og kraftfull måte. Når merkevarer og selskaper bruker disse dataene på en omfattende måte, kan de dele historien sin med målgruppen, og dermed skape bedre merkevarekobling. Tross alt er det ingenting som forbinder forbrukere som en effektiv og kraftfull historie, som kan stimulere alle menneskelige følelser.
- Big Data er et nytt felt som stadig vokser og utvikler seg. Med så mange verktøy som utvikles, nesten regelmessig, hjelper big data merkevarer og organisasjoner med å løse komplekse problemer innen IT, menneskelige ressurser og ressursstyring på en effektiv og strategisk måte. Dette betyr effektiv bruk av ressurser, både materiell og ikke-materiell.
- Et av de viktigste aspektene ved datavitenskap er at funnene og resultatene kan brukes på nesten alle sektorer som blant annet reise, helse og utdanning. Å forstå implikasjonene av datavitenskap kan gå langt i å hjelpe sektorer med å analysere utfordringene og adressere dem på en effektiv måte.
- Datavitenskap er tilgjengelig for nesten alle sektorer. Det er en stor mengde data tilgjengelig i verden i dag, og å bruke dem på en ordentlig måte kan stave suksess og fiasko for merkevarer og organisasjoner. Å bruke data på en ordentlig måte vil være nøkkelen for å oppnå mål for merkevarer, spesielt i de kommende tider.
Når det er sagt, tar datavitenskap en stor og viktig rolle i merkevarers funksjon og vekstprosess. Å være dataforsker er derfor en førsteklasses posisjon for enhver person, ettersom de har den store oppgaven å administrere data og tilby løsninger for sine problemer, både i og utenfor organisasjonen.
I dag åpner dataforskere nye grunnlag når det gjelder eksperimentering og forskning. De eksperimenterer med intelligensinnsamlingsteknologier og utvikler sofistikerte modeller og algoritmer for å hjelpe merkevarer til å svare på noen av de største utfordringene de står overfor. En dataforsker vil utføre hovedfunksjoner og roller, noen av dem inkluderer følgende:
- Koble sammen nye og forskjellige data for å tilby produkter som oppfyller deres målkunders ambisjoner og mål
- Bruk señor data for å oppdage værforhold og omdirigere forsyningskjeder
- Avdekke svindel og avvik i markedet
- Forhast hastigheten som datasettene kan nås og integreres på
- Identifiser den beste og innovative måten å bruke internett på, slik at merkevarer kan benytte seg av muligheter på en omfattende måte
Selv om detaljhandel er et område der datavitenskap kan ha enorme implikasjoner. Ta for eksempel saken der den eldre generasjonen husker å ha et fantastisk samspill med den lokale butikkeieren.
Denne butikkinnehaveren var i stand til å møte kundens behov på en personlig måte. Men med tiden gikk denne personlige oppmerksomheten tapt i fremveksten og veksten av supermarkeder.
Dataanalyse kan imidlertid hjelpe merkevarer med å opprette denne personlige kontakten med kundene sine. Ved å bruke datavitenskap må merkevarer utvikle en bedre og dyp forståelse av hvordan kundene bruker produktene sine.
Dette betyr at detaljister som er konkurransedyktige, må bygge en dypere forståelse av hvordan kundene bruker produktene sine. Effektivitet betyr at forhandlere må matche riktig produkt til rett kunde, til tross for at begge disse objektene stadig utvikler seg.
Hva er fremtiden for datavitenskap og dataforsker?
Så mens detaljhandel er et konkret felt der effektene av datavitenskap er tydelig synlige, kan datavitenskap ha vidtrekkende implikasjoner også på andre felt. Disse inkluderer helsevesen, energi og utdanning.
Fordi disse feltene stadig utvikler seg, øker også datavitenskapens betydning raskt.
Innen helsevesenet oppdages stadig nye medisiner med den ene hånden, og det er behov for å skape bedre omsorg for pasienter på den andre siden.
Datavitenskap med bruk av metoder og teknikker kan hjelpe helsesektoren til å finne løsninger som hjelper med å ta pasientbehandling og tilfredshet til neste nivå.
Helsevesenet er i stadig utvikling og datavitenskap kan hjelpe dem med å skape bedre omsorg for pasienter i alle ledd. Et annet felt som virkelig kan dra nytte av datavitenskap er utdanning.
Med teknologi som smarttelefoner og bærbare datamaskiner som en integrert del av utdanningssystemet, kan datavitenskap bidra til å skape bedre muligheter for å hjelpe elevene å lære og forbedre sin kunnskap på en konstruktiv måte.
Et annet eksempel på hvordan datavitenskap kan hjelpe samfunnet er gjennom dens anvendelse og bruk i energi. Energisektoren er i dag på spreng av radikal endring og transformasjon. Fra olje til gass til fornybar energi, vi må finne nye og innovative måter å bruke energi på.
Datavitenskap kan hjelpe oss å møte utfordringene med økende etterspørsel og bærekraftig fremtid, samtidig som vi sikrer de beste løsningene. Dette betyr at dataforskere må komme med et bredt spekter av løsninger for å møte utfordringer i alle sektorer.
Dette er ikke en lett oppgave, og det er derfor de trenger ressursene og systemene som vil hjelpe dem å nå dette målet. På tvers av sektorer og økonomier, må dataforskere bli kreative tenkere som bruker avanserte verktøy for å lage løsninger som kan tas i bruk på tvers av alle vertikaler.
Alt i alt er dataforskere fremtidens verden i dag. De vil snart bli en integrert del av organisasjonen og hjelpe verden med å takle store globale utfordringer, som igjen kan ha vidtrekkende virkninger på tvers av land.
Det er grunnen til at timens behov er å utvikle dyktighetene og kreativiteten til dataforskere over hele verden, slik at de kan hjelpe mennesker til å oppleve liv, produkter og tjenester på en helt ny måte.