Hvad er datavidenskab?
Datavidenskab er en disciplin, der beskæftiger sig med en massiv mængde data hentet fra forskellige kilder. Det er et af de hurtigst voksende områder, da der i de senere år har været en massiv vækst i antallet af datakilder.
Data science-løsninger opnås ved hjælp af en række værktøjer, der udtrækker relevant information og finder skjulte mønstre, som kan bruges til at træffe forretningsbeslutninger og strategisk planlægning. For at få de relevante data skal data scientists være i stand til at integrere statistik, kunstig intelligens, matematik, maskinlæring, avanceret analyse samt programmering.
Færdigheder og værktøjer
Det, der kendetegner data scientists, er deres evne til at stille spørgsmål for at finde veje til det ukendte. De er også ansvarlige for at opbygge statistiske modeller og skrive algoritmer, så det er helt afgørende for dem at have statistisk og matematisk viden. De skal også have stærke tekniske færdigheder, herunder:
- dataanalyse;
- lager/datahentning;
- maskinlæring;
- objektorienteret programmering;
- Java og Python til datavidenskab;
- data-knusning;
- softwareudvikling;
- statistik;
- datavisualisering.
Og mestre værktøjer som:
- Tableau;
- PySpark;
- Hadoop;
- SAS;
- BigML;
- Apache Spark;
- MATLAB.
Alle disse færdigheder og værktøjer er nødvendige for at kunne designe modelleringsprocesser og skabe forudsigelige modeller og algoritmer. Disse anvendes yderligere til at løse komplekse problemer og udnytte datavidenskab i erhvervslivet.
Roller og ansvarsområder
Generelt arbejder data scientists tæt sammen med deres kunders virksomheder for fuldt ud at forstå deres primære mål og afgøre, hvordan big data kan bruges til at forbedre produktiviteten. De skaber forudsigelige modeller og algoritmer og designer datamodelleringsprocesser til at udtrække og analysere de data, der er nødvendige for projektet. Selv om hvert projekt er forskelligt, følger den datavidenskabelige proces med at indsamle og analysere data typisk nedenstående sti:
- stille relevante spørgsmål for at starte opdagelses- og efterretningsindsamlingsprocessen;
- indsamling af data;
- rengøring og behandling af data;
- Integration og lagring af data;
- at undersøge indledende data og analysere eksplorative data;
- vælge en eller flere potentielle algoritmer og modeller;
- anvende teknikker designet til datavidenskab;
- måling og forbedring af resultaterne;
- præsentere og rapportere det endelige resultat til interessenter;
- foretage justeringer i henhold til feedback.
Når denne proces er afsluttet, er det tid til at gentage de samme trin for at løse et nyt problem i et nyt projekt.
Hvad er dataanalyse?
Da virksomheder og sociale medier genererer en enorm mængde information, f.eks. kunderelaterede data eller logfiler, ønsker de at udnytte den indsamlede information til deres fordel. Det er her, dataanalyse træder til for at hjælpe.
Dataanalyse analyserer store datasæt for at opdage usete mønstre, sammenhænge og tendenser og få en værdifuld forståelse for at træffe smarte forretningsbeslutninger, lave bedre markedsføring og forbedre effektiviteten generelt. Derfor er dataanalysekonsultation populær blandt virksomheder, der ønsker at bruge dataanalyse til at øge deres forretningsresultater.
Færdigheder og værktøjer
For dataanalytikere er det også vigtigt at have en matematisk eller statistisk baggrund eller at lære værktøjer, der er nødvendige for at træffe beslutninger ved hjælp af tal, da de skal designe databaser og datasystemer og vedligeholde dem ved hjælp af statistiske værktøjer. De vigtigste dataanalytikerfærdigheder består af:
De nødvendige værktøjer omfatter:
Alt dette er afgørende for at indsamle data, organisere og analysere dem.
Roller og ansvarsområder
En dag i en dataanalytikers liv kan variere afhængigt af målene for dataanalyseprojekter og det omfang, hvori organisationen har indført datadrevne teknologier og praksisser. Men dataanalytikerens ansvarsområder omfatter rutinemæssigt følgende:
- udvinding af data fra primære og sekundære kilder;
- at designe og vedligeholde databaser og datasystemer;
- bruge forskellige medier til at fortolke datasæt;
- samarbejde med en dataanalyseingeniør, programmør eller organisatorisk leder om at udvikle politikker og systemændringer;
- rapportering af resultater.
Desuden bør dataanalytikere forstå det grundlæggende i statistik og vide, hvordan databaser fungerer.
Forskellen mellem datavidenskab og dataanalyse
Den grundlæggende forskel mellem de to områder er den del af big data, som de hver især prioriterer. Selv om både dataanalyse og datavidenskab arbejder med data og ofte opfattes som det samme, er der tale om to forskellige discipliner.
Datavidenskab fokuserer på at designe og lave nye processer til at modellere data. Driften er hovedsageligt baseret på brugen af prototyper, forudsigelige modeller, algoritmer og brugerdefinerede analyser.
På den anden side handler dataanalyse mere om at udforske store datasæt med det formål at identificere tendenser, udarbejde diagrammer og i det hele taget hjælpe virksomheder med at træffe mere strategiske og effektive beslutninger.
Dataanalytiker vs. datavidenskabsmand: sammenligning af færdigheder
Forskellen mellem en data scientist og en data analyst ligger i graden af deres ekspertise i at bruge big data. En dataanalytiker bruger deskriptive testmetoder til at rapportere faktuelle data og give præskriptive analyser. På den anden side skal en data scientist have kendskab til hele analyserejsen og skabe værdi for virksomheder med data.
Lad os se på sammenligningstabellen nedenfor for at få en mere præcis forståelse af forskellene mellem dataanalytikeres og data scientisters færdigheder.
Fremtiden for datavidenskab og dataanalyse
Hvad byder fremtiden på for Big Tech? Hvordan vil teknologierne udvikle sig i de kommende år, og hvordan vil disse ændringer påvirke den måde, virksomheder og mennesker håndterer deres data på?
Der er ingen tvivl om, at fremtiden for datavidenskab og dataanalyse er lys og vil give nogle af de bedst betalte job. Uanset om det er en øget afhængighed af store datanetværk eller vækst i maskinlæring og kunstig intelligens, så er potentialet enormt. Vi bliver nødt til at vente og se, hvordan disse områder vokser og hjælper virksomheder.
Den nederste linje
Som tiden går, erkender flere og flere organisationer behovet for at styre de data, de producerer, hvilket skaber en enorm efterspørgsel efter datavidenskab og dataanalysetjenester og -løsninger. Og denne voksende efterspørgsel vil fortsætte med at skyde i vejret, selv efter et par årtier, hvilket baner vejen for nye og innovative dataanalysevirksomheder og -specialister.
